Case
求人検索サイトデータクレンジング
求人データの品質向上のためのデータクレンジングを実施。
匿名事例人材・教育事業運営支援研修実施済みDX
中堅人材紹介会社2023年5月〜2023年7月組織規模は個別相談
30秒でわかる要約
相談前に、課題・支援内容・成果の大枠を確認できます。
課題
求人データの重複
支援
データクレンジングのルールを定義し、重複排除・名寄せ処理を実施。定期的なデータ整備の仕組みも構築し、継続的なデータ品質維持を実現しました。
成果
クレンジング済みデータを提供
2023年5月〜2023年7月データ整備・処理実装1名DX伴走AI活用研修Web制作
この事例に近い相談は、業界・課題・支援種別を添えてお問い合わせください。
相談するプロジェクト概要
チーム規模
1名
担当範囲
データ整備・処理実装
公開範囲
匿名事例
運用状態
研修実施済み
成果物
クレンジング済みデータ処理スクリプト
支援範囲とプロセス
初回整理から現場投入、運用定着まで、どのフェーズに関わったかを示します。
01
構築
業務要件に合わせて設計・実装
02
運用定着
改善・保守・使い続ける体制を整備
03
研修
利用者の理解と定着を支援
既存基盤 + 個別調整
どの体制で実装し、運用につなげたかを整理しています。
既存の仕組みやクラウドサービスを活かし、必要な部分だけを個別に整えました。
導入後の運用体制
初期導入後も、必要に応じて改善相談・運用調整・追加開発を行える体制を想定しています。
業務フロー before / after
詳細な業務図を公開できない事例でも、課題から変化までを一目で追えるようにしています。
Before
求人データの重複
After
クレンジング済みデータを提供
背景
求人検索サイトに蓄積されたデータに重複や表記揺れが多く、検索精度や信頼性に課題がありました。データ品質の向上が急務でした。
導入前の課題
- 1求人データの重複
- 2企業名・職種名の表記揺れ
- 3古いデータの滞留
FLARES LLCが行ったこと
データクレンジングのルールを定義し、重複排除・名寄せ処理を実施。定期的なデータ整備の仕組みも構築し、継続的なデータ品質維持を実現しました。
支援内容
- クレンジング済みデータ
- 処理スクリプト
開発・支援プロセスの図解
システム構成図
読み込み中...
ビジネス効果図
読み込み中...
連携構成の考え方
AI、クラウド、外部API、データ基盤を単体で使うのではなく、業務の流れに接続して使える状態にします。
外部リソース
AI・クラウド・API・IoTを必要に応じて選定
業務アプリ
権限、入力、通知、帳票、ワークフローを整理
データ基盤
業務データを蓄積・検索・分析できる形に整備
運用改善
現場の反応を見ながら改善と定着化を継続
定着化支援
研修やコンサルティングが関わる事例では、作って終わりではなく使い続けられる状態まで支援します。
利用者の習熟度を高める研修・説明
現場に合わせた運用ルールの整理
利用状況や反応を見た改善提案
使用技術
処理
データクレンジング名寄せ処理
業務要件、運用体制、保守性、既存環境との相性を踏まえて選定しました。
データベース
MySQL
業務要件、運用体制、保守性、既存環境との相性を踏まえて選定しました。
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