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事例

欧州大手金融機関の分析基盤とデータエンジニアリング

規制の厳しい環境での分析ワークフローの刷新

分野
銀行・金融サービス
主な内容
R・Python開発 · データパイプライン · 分析アプリ · 技術統括
期間
2022–2024

課題

欧州の大手金融機関は、複雑で厳しい管理要件のあるデータを扱う堅牢な分析ソリューションを必要としていました。高度な統計解析を支えながら、保守性、再現性、企業環境への適合性を確保する必要がありました。作業は分析開発だけでなく、専門チームが使うデータ処理、データベース、社内アプリにも及びました。

担当した内容

Leap Dynamicsのチームメンバーは2022~2024年にこのプロジェクトに従事し、実際のソフトウェア開発と技術面のリーダーシップを担いました。

  • R・Pythonによる分析ソリューションと統計・分析モデルの実装。
  • データ処理パイプラインとデータベース連携ワークフローの設計・保守。
  • Flaskベースのウェブアプリを含む社内アプリケーションとサービスの開発。
  • 規制のある機関で複雑なデータを処理し、コード品質、保守性、再現性を改善。
  • 10名を超える専門家からなる分散型・多分野チームの技術的な調整。
  • 分析・業務要件の本番向け技術ソリューションへの具体化と、開発標準、コードレビュー、体系的な実施プロセスへの支援。

技術的なアプローチ

R・Pythonによる解析と統計モデルを、データ処理パイプライン、データベース、社内ウェブアプリと接続しました。技術調整を通じ、これらを専門チームの要件と構造化された開発プロセスに結び付けました。

結果

この取り組みは、複雑な機関内の用途を支える、信頼できて保守可能な分析ワークフローの整備に寄与しました。データサイエンス、ソフトウェア開発、関係者の要件を橋渡しする経験は、現在のLeap Dynamicsの企業向け分析支援にも生かされています。

示された専門性

R · Python · SQL · Flask

統計計算 · データエンジニアリング · データベース · ウェブアプリ · 再現可能な分析 · 技術統括 · 企業向けソフトウェア

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