1. マーケット
1.1. 競合
1.1.1. Treasure Data
1.1.2. KARTE (KARTE DataHub)
1.1.3. Big Query
1.1.4. Databrics
1.1.5. Snowflake
1.2. 事例
1.2.1. Japan
1.2.1.1. ワールドプラス
1.2.1.2. ゆこゆこ
1.2.1.3. 小田急不動産
1.2.1.4. 霧島酒造
1.2.1.5. JR西日本
1.2.1.6. PIAS
1.2.1.7. 富士通
1.2.2. Global
1.2.2.1. William Sonoma
1.2.2.2. Aston Martin
1.2.2.3. GUICCI
1.2.2.4. Ford
1.2.2.5. Logitech
2. 提供価値
2.1. CRMのデータを元に、生成AIを活用するための基盤
2.2. GUI操作・生成AI活用により業務側・マーケターだけで運用可能
2.3. 豊富なコネクタで、バラバラに存在するデータを統合
2.4. Tableauで分析したセグメントをそのまま活用でき、PDCAサイクルを高速化
3. 機能
3.1. データストリーム
3.1.1. データ取り込み
3.1.1.1. Salesforce
3.1.1.2. API
3.1.1.3. ファイル連携
3.1.1.4. 各種コネクタ
3.1.1.5. BYOL：ゼロコピー
3.1.1.5.1. BigQuery
3.1.1.5.2. Redshift
3.1.1.5.3. Azure
3.1.1.5.4. Snowflake
3.1.1.5.5. Databrics
3.2. データモデル
3.2.1. 参照型データモデル・中間のデータマート等は不要
3.3. ID解決
3.3.1. 単一の顧客ビューの作成・ゴールデンレコードではない
3.4. セグメンテーション
3.4.1. GUIで設定可能・生成AIも利用
3.4.2. Tableauの分析結果をセグメントフィルタ条件としてをそのまま活用
3.5. 計算済みインサイト
3.5.1. データを活用しやすいように集計
3.6. RAG
3.6.1. 非構造データを活用
3.7. Salesforce連携
3.7.1. Sales Cloud
3.7.1.1. 営業メール作成
3.7.2. Service Cloud
3.7.2.1. チャットボットでの自動応答
3.7.3. Marketing Cloud
3.7.3.1. セグメント作成、マーケティングメール自動作成
3.7.4. MC Account Engagement
3.7.4.1. 5階層のデータ活用
3.7.5. Loyalty Program
3.7.5.1. セグメント連携
3.7.6. Tableau
3.7.6.1. 分析
4. SKU
4.1. 基本ライセンス
4.1.1. Starter
4.1.2. Provisioning
4.2. アドオン
4.2.1. DataServiceCard データ処理量
4.2.2. Segmentation Activation セグメンテーション・アクティベーション処理量
4.2.3. Ad Audience 広告連携数
4.2.4. DataStrage データ容量
4.2.5. DataSpace