顧客データの
収集・統合・
活用
プラットフォーム
CDPエントリーモデル
（アーク）
こんな課題はありませんか？
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データ統合基盤を導入した
けど活用出来ていないデータ統合基盤を導入したものの、
現場のマーケターがSQLを書けず、
エンジニアのリソースも確保出来ず
有効活用出来ていない。 -
初期投資を抑えて
スタートしたいまずはスモールスタート、PoC的に導入したいのでBigQueryを検討しているが、カスタマイズ構築が必要になり、
結局費用がかかりそう。 -
適切なターゲットに絞った
配信を行いたいLINEやGoogle広告等の施策を行っているが、もっと効率よくターゲットに
ピンポイントで配信したい。
エンジニアの手を借りずに、
マーケターのみで完結させたい。
Earkで解決できます！
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SQLなしでテーブル結合〜
セグメント作成が可能！EarkならSQLが必要なテーブル結合やセグメントがGUIで操作可能。マーケターでもデータを取り扱う事ができます。
お客様が現在ご利用のBigQueryと連携して、ユーザーインターフェースとして使用することも可能です。 -
月額35万円からの
スモールスタートが可能EarkならBigQueryの費用込で
月額35万円から利用が可能。
スモールスタートやPoCに最適です。
データ連携部分の構築もミニマムスタートとなるようにご提案いたします。 -
ターゲットを絞った配信が
ツール内でも可能！Earkでは、LINE、Google Ads、Facebook Adsに、GUIで抽出した
セグメントデータを連携可能。
また、LINEはEark内から配信することも可能。セグメント配信用の専用ツールが不要でコストダウン。
まずは無料で資料請求！
Earkの特徴
データ利活用に必要な操作に特化した機能構成
EarkはBigQueryを操作しやすくするインターフェースを提供します。
各機能は随時アップデート、さらに機能も追加されて、より使いやすく進化していきます。
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データウェアハウス機能
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テーブル作成機能
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テーブル結合機能
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クエリ機能
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セグメント作成機能
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ワークフロー機能
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外部連携機能
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LINE配信機能
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Web解析機能
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スクリプト機能
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組織管理機能
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ユーザー管理機能
BigQueryをGUIで操作できる
BigQueryでは、データを操作するにはSQLが必須となりますが、EarkはSQLが書けなくてもデータを扱うことが出来るように専用のGUIを提供しています。これによりエンジニアがいなくてもデータを活用することが可能になります。
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テーブル作成画面
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データ結合画面
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セグメント作成画面
大量データを高速に扱える
BigQueryは、元々ビッグデータでの検索を目的として設計されており、＜カラム型データストア＞と呼ばれる構造と、＜ツリーアーキテクチャ＞という分散並列処理により、データを高速に扱うことが可能です。
LINEのセグメント配信が
行える
Earkでは単にデータ分析、集計だけでなく、施策実行機能も順次搭載していきます。まずは第一弾としてLINE配信機能をリリース。Earkで作ったセグメントリストを使って、Eark上からLINE配信が行えます。
データ活用支援のプロが
サポート
Earkを提供する株式会社UNCOVER TRUTHは、これまで数多くのCDP構築運用案件をサポートしてきた実績があり、BigQueryの導入から分析基盤構築、またデータ活用設計から逆算したデータ統合のご提案、さらにはデータ分析〜運用支援まで、トータルでサポートが可能です。
株式会社UNCOVER TRUTHは
ISMSの認証を受けています。
まずは無料で資料請求！
Earkシステム構築図
Earkは様々な形式・連携先とのデータの受け渡しが
可能です。
連携先とのコネクタは随時追加されます。
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料金プラン
システム利用料のみの金額となります
（GCP利用料は含まれます）。
別途、設計〜構築、及び運用保守が加算されます。
詳細はお問い合わせください。
| エントリー | スタンダード | プロフェッショナル | エンタープライズ | |
|---|---|---|---|---|
| 35万円 | 75万円 | 100万円 | 200万円 | |
| データセット 総レコード数（レコード数／データ量） | 10億 | 100億 | 500億 | 1000億 |
| クエリ 月間クエリリソース | 40TB | 150TB | 200TB | 400TB |
| ジョブフロー 月間ジョブフロー実行数 | 10,000回 | 30,000回 | 30,000回 | 50,000回 |
| データセンター環境 リージョン | 東京 | 東京 | 東京 | 東京 |
| ストレージ | 4TB | 20TB | 30TB | 60TB |
レコード数＝（アプリイベントログ（MAU×50）+Web閲覧ログ（PV×5））×期間