データ活用

データ活用

Data

データ活用の課題を解決するウェビナー

ビッグデータ活用、データドリブン経営、クラウド DWH 構築、各種データ分析・効果検証手法など。データサイエンティストによる実践的なウェビナーや、業界ごとの事例がわかるオンラインセミナーを探せるコーナーです。

データ活用
ウェビナーアーカイブ
(動画・資料)

本気のデータ活用最前線を1日で学べる無料大型イベント!〜AdobeやAWS、Snowflak...

0.0株式会社primeNumber

本セミナーはWebセミナーです

参加方法(URL)は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「primenumber.co.jp」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

11/24開催!データマネジメントを考える1日「01(zeroONE) 2022 Autumn」。

企業がデータ活用を進めるファーストステップとして、まずは環境を構築・運用するために必要となる「データマネジメント」。AIやDXといったキーワードが注目を集めている一方、「データマネジメント」が見落とされ、非効率な状況に陥っているケースも見られます。

今回開催するオンラインイベント「01(zeroONE)」では「データマネジメントを考える1日」をテーマに、ビジネスサイドとエンジニアサイドに向けたセッションをご用意。有識者の方をお招きし、事例を交えて「データマネジメント」の重要性や方法をお伝えします。

▼こんな方におすすめ ・企業においてどのようにデータ活用を進めるべきか、有識者の意見を聞きたい方 ・すでにデータ活用を実施している企業の事例を参考に、自社にも取り入れたい方 ・データ活用は取り組んでいるが「データマネジメント」についてより深く学びたい方 ・経営企画/事業推進/データエンジニア/データアナリスト/マーケティング部門の方

※本イベントは事前申込制です※

無料・入退室自由のオンラインイベントですので、ぜひお気軽にお申し込みください。

登壇企業

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タイムテーブル

10:00~10:05

オープニング・トーク

本イベントの概要や見所についてご紹介します。

10:05~10:55

データに基づく経営、どう実現する?データ活用スキル・人材の育成・管理の今とこれから

あらゆる企業が乗り出すデジタル活用。職種問わず必須となったデータ活用スキルに対する取り組みがなぜ今注目されているのか。

データ分析・ロジカルシンキングによる課題解決講義を年間3000人以上行なう柏木氏に背景や実情を伺います。

データ&ストーリーLLC 代表 柏木 吉基 氏

11:05~11:55

AWS×Snowflake共演!データマネジメントの海外トレンドから考える、国内企業が今やるべきこと

日本企業のデータ活用は海外に比べて遅れをとっているのが現状です。ではどのような違いがあり、今後どうすべきか?海外事例を多く知るAWS、Snowflakeをお迎えし、環境や体制、セキュリティや人材におけるトレンドや考え方をお伺いします。

Snowflake株式会社 Senior Product Marketing Manager and Evangelist KT 氏

アマゾンウェブサービスジャパン合同会社 パートナーアライアンス統括本部 ISVパートナー本部 Senior Partner Development Manager, Startups 福家 哲郎 氏

13:00~13:50

データ活用で成果を生む最強の方程式

〜Quick-Winからはじめるステップごとの成功法則と「データの先にあるもの」〜

データ活用プロジェクト推進では、目的や予算の設定からチーム編成、実行、特有のリスク管理など高い専門性が求められるため「何からどのように手を付ければいいのか分からない」「推進途中でうまく進まなくなってしまった」とった声をよく耳にします。本セッションでは、事業フェーズやデータ活用環境の成熟度を通貫する最強の方程式を詳らかにします。

株式会社DATALE 代表取締役社長 板谷越 英美 氏

14:00~14:50

大阪ガスはいかにしてデータドリヴンな組織を作り上げたのか?データ活用成功の3ステップ

大阪ガスが屈強なデータドリブン組織になるまでの道のりについて、どのようなつまづきポイントがあり、どう乗り越えてきたのか、実際の体験を元にお話します。

データドリブン組織を作りたいが、何から手をつけたら良いかわからない方、社内をどう巻き込んでいくべきかわからない方におすすめです。

大阪ガス株式会社 情報通信部 ビジネスアナリシスセンター リードアーキテクト 國政 秀太郎 氏

15:00~15:50

共創する@cosmeのデータ基盤 - 更なる品質とガバナンスの高みへ

MAU 1500 万超の『@cosme』を中心にEC・店舗事業を展開するアイスタイル社。商品・会員情報を利用して、様々なソリューションを提供しており、時代の変化に応じたデータ基盤課題と向き合ってきました。その歴史やガバナンスの向上を目指す取り組みをご紹介します。

株式会社アイスタイル プラットフォーム事業セグメント 顧客体験事業ユニットデータ戦略推進室 マネージャー 山本 泰毅 氏

株式会社アイスタイル プラットフォーム事業セグメント 顧客体験事業ユニット データ戦略推進室 土佐 智紀 氏

株式会社アイスタイル T&C開発センター データ分析システム部 須賀 俊文 氏

16:00~16:40

データ活用を推進する方法はメタデータ整備!? なぜ・どのように組織へ浸透させたのか?

専属データエンジニア不在の中でatama plus社はどのようにメタデータを整備し、基盤構築を実行していったのか。データ整備後につまづく組織・利用者への浸透はどういった泥臭い根回し活動があったのか。データ分析の推進やデータカタログの導入、メタデータを整備したい方におすすめのセッションです。

atama plus株式会社 atama+ EdTech研究所 データサイエンティスト 内藤 純 氏

atama plus株式会社 Algorithm team PO 辻本 直人 氏

16:50~17:20

データ分析基盤の成長曲線とフェーズ別の課題とは?データマネジメントに必要なこと総まとめ

データ分析基盤の成長曲線を0→1、1→10、10→100のフェーズに分けた時、何が起こりどんな課題があるのか。その中でのデータマネジメントの必要性とは?

小林氏自身がPOを務めるtroccoにて体現するデータマネジメントをフルスタックにサポートする機能や今後目指す先を交えながら、本気かつ快適なデータマネジメントに取り組むための重要なポイントをお話しします。

株式会社primeNumber 取締役執行役員CPO 小林 寛和

17:30~18:20

「データ活用」があたりまえになる社会を目指して~日本のDXのカギを握るデータマネジメント人材の「育成」と「確保」

どうすればデータを活用し、2030年に向けたビジネスの成長を実現できるのか。そして、人材不足を解消していけるのか――産学さまざまな視点で、データマネジメントの領域で活躍し、今も取り組んでいる3名のパネリストが、今の課題と対策、そして、2023年以降に取り組めるヒントをお届けします。

横浜国立大学 国際社会科学研究院 横浜国立大学 学長補佐 国際社会科学研究院 教授 田名部 元成 氏

アドビ株式会社 デジタルエクスペリエンス事業本部 ソリューションコンサルティング部 マネージャー 兼 エバンジェリスト 安西 敬介 氏

株式会社primeNumber ソリューション本部 Head of Solution Architect 岩田 匠

株式会社技術評論社 デジタル事業部部長 馮 富久 氏

18:20~18:25 クロージング・トーク

本イベントの振り返りとクロージングのご挨拶をいたします。

登壇者

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田名部 元成 氏

プロフィール 横浜国立大学学長補佐・国際社会科学研究院教授。博士(工学)。一般社団法人経営情報学会(JASMIN)会長。情報システム研究方法論、およびシミュレーション&ゲーミングの経営学教育・情報人材育成への適用を研究。近年データマネジメント教育に関する教育実践研究に着手。情報処理学会情報システム教育コンテスト(ISECON2015)最優秀賞受賞。

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安西 敬介 氏

プロフィール 2001年より国内大手航空会社にてWeb解析やデジタルマーケティングを担当後、2008年にオムニチュア株式会社へ入社。2009年の買収によりアドビシステムズ株式会社へ。エンドユーザーとしての経験を活かし、解析・パーソナライゼーション・デジタルCoEなどのコンサルティングを実施。2017年3月より製品エバンジェリストとして従事。

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柏木 吉基 氏

プロフィール 大学卒業後、日立製作所入社。米国Emory UniversityにてMBAを取得後、日産自動車へ。海外マーケティング&セールス部門、組織開発部 ビジネス改革マネージャ等を歴任。Change agentとして、グローバル組織での経営課題解決、社内変革プロジェクトのパイロットを数多く務める。2014年、データ分析・ロジカルシンキングを武器とした問題解決トレーナとして独立。研修講師、コンサルタント、大学教員、著者として活動。 米国 Harvard University Business School『Data Science for Business』修了。

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國政 秀太郎 氏

プロフィール 2014年大阪ガス入社。当社在籍中に京都大学大学院エネルギー科学研究科博士課程修了。課程中では機械学習を活用した研究に従事。 社内ITインフラを担当した後、データサイエンティストとアーキテクトの二足草鞋で業務改革/新規サービス開発を主導。実績には、機械学習を用いたマーケティングの高収益化、異常予知システムによるメンテナンスコストの低減、IoT新規事業開発、仮想発電所の実現など。

主催

株式会社primeNumber(プライバシー・ポリシー

協力

トライベック株式会社(プライバシー・ポリシー) 株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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データ分析の課題をAWS Analyticsサービスで解決する方法

3.7クラスメソッド株式会社

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

講演は、事前に撮影した録画を配信します。

質疑応答については、司会者のアナウンスに沿い、当日アンケートにご質問をご入力ください。 講演企業から、後日個別に回答させていただきます。 奮ってご参加ください。

データドリブンな意思決定が必要

膨大なデータが企業に蓄積されていくDX化の時代において、そのデータを有効に活用する「データドリブン」な意思決定が必要と言われています。 客観的なデータに基づいて意思決定を行うことで、主観に捕らわれない有効な意思決定を行えるようになります。

データ分析にまつわる課題は山積み

しかしながら、データ活用に課題を抱える企業も少なくありません。 データの集約を全て手作業で行っているため効率が悪い、分析ツールの使い分けが面倒、複数のデータソースをまたいだ網羅的なデータ活用(いわゆる「横串検索」)ができていないなど、様々なツールやデータソースが出現しているからこそ浮上してくる課題が数多く存在し、データ人材も不足していることからなかなか解決に至っていないのが実情です。

AWSのサービスを用いてデータ分析課題を解決する

そこで本セミナーでは、データ分析にまつわる様々な課題を解決するための具体的なプロセスや、解決を支援するAWS上のサービスを解説します。 また、データ分析基盤の構築サポートを受けられるサービス「クラスメソッドメンバーズ」についてもご紹介します。

・社内にあるデータをうまく活用できていない

・部門間でデータ連携できていない

・データを扱える人材が不足していて、どこから手をつけていいかわからない

このようにお考えの情報システム部門・サービス開発部門・企画部門の方はぜひご参加ください。

プログラム

12:45~13:00 受付

13:00~13:05 オープニング(マジセミ)

13:05~13:45 データ分析の課題をAWS Analyticsサービスで解決する方法

主催

クラスメソッド株式会社(プライバシー・ポリシー

協力

株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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ゼロからわかるデータ分析基盤〜入門編〜 タイプ別・各社の成功事例もご紹介

3.0株式会社primeNumber

本セミナーはWebセミナーです

参加方法(URL)は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「primenumber.co.jp」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

顧客行動のオンライン化やビジネス現場のデジタル化が急速に進み、企業内のデータも増え続けています。 今後は、企業レベルでのデータ活用度の差が、競争力に直結するといっても過言ではありません。 データを味方につけ、今後のビジネスの成長や競争力の強化をしていくためには、どのような分析基盤がベストなのか。 数百社のデータ分析基盤導入や運用課題と向き合ってきたprimeNumberのCIO山本が、お客様の事例を交えてわかりやすくお話します。

このセミナーでわかること

・ データ分析基盤とは何か、なぜデータ分析基盤が必要なのか ・ データを有効活用するために最適なデータ分析基盤構成 ・ 保守運用時の課題を解決するデータ分析基盤事例

こんな方におすすめ

・ データ活用を始めたいが何から始めたらよいかわからない方 ・ DWHなどデータ分析基盤導入に向けて検討・調査している方 ・ 既存データ分析基盤の保守・運用の手間やコストにお悩みの方

当日資料の一部抜粋

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当日のスケジュール

11:00 開始のあいさつ

11:05 データ分析に関するよくある課題とニーズ

・ 分析基盤構築における市場環境 ・ データ分析・活用がもたらすもの ・ 一般的なデータ環境と運用上の課題

11:15 課題解決のためのデータ分析基盤とは

・ データ分析・活用へのプロセス   ・ DX推進に不可欠なETL / DWH / BI

・ DWH内のテーブル構成におけるベストプラクティス   ・ データレイク   ・ データウェアハウス   ・ データマート   ・ データ品質の担保

11:25 mercariなど3社のお客様事例に見るデータ分析基盤 ※アーキテクチャ図あり

・ 業務担当者自身でデータ分析できる環境を実現した事例 ・ データ分析環境運営にかかるコストを半減した事例 ・ エンジニア工数の創出と営業CVR向上を実現した事例

11:40 データ統合自動化サービスtrocco®️とデータ活用支援

11:45 質疑応答

12:00 終了

※ タイムスケジュールはあくまで目安です。 ※ プログラムは変更となる可能性があります。随時更新いたします。

注意事項

学生の方は参加をご遠慮いただいておりますので、あらかじめご了承ください。 複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが1名ずつのお申込が必要となります。 お申込みには、おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。

登壇者

株式会社primeNumber チーフインテグレーションオフィサー(CIO)

山本 健太

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新卒で入社した会社でエンジニアとして広告テクノロジー関連の開発に従事し、2015年に代表田邊とprimeNumberを創業。

2020年、Forbes 30 Under 30 Asia 2020※のEnterprise Technology部門に選出される。

主催

株式会社primeNumber(プライバシー・ポリシー

協力

トライベック株式会社(プライバシー・ポリシー) 株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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データ活用におけるクレンジングの課題 〜「データ連携ツールを使っても非エンジニアには負担」...

3.4株式会社スリーシェイク

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

求められるデータ活用の民主化

昨今、多くの企業が自社の競争力を高めるために、データ分析の仕組みや環境を整備し始めています。 その中で、よりスピーディな意思決定やアクションの取捨選択を行うため、一部専門家のみが扱えていたデータの利活用を、特別な知識を持たない現場レベルの担当者でも扱えるようにする「データの民主化」の必要性も高まっています。

増え続けるデータソース、連携がうまくいかない

ビジネス活動におけるデータの重要性の高まりに伴い、Excelやスプレッドシート形式のデータファイル、MySQLやBigQueryなどのデータベース、SalesforceやKintone等のデータ管理を行うSaaSなど、企業が保有するデータソースも増え続けています。 しかしその結果、データソース間の連携が煩雑になってしまい、データの集約に工数がかかる、部門間での情報共有に時間がかかる、データは豊富にあるのに意思決定に活用できていないなどの問題につながっている実情があります。

連携にはコーディングが必要、データ連携ツールでも一定のスキルが求められ、非エンジニアにはハードルが高い

異なるデータソース同士を連携するためには、データフォーマットを揃えるなど、いわゆる「データクレンジング」が必要となります。 しかしそのためにはコーディングが必要だったり、データ連携ツールを使うにも一定のスキルが求められる等の要因から、非エンジニアが自らデータ連携を滞りなく行うには未だハードルが高く、「データの民主化」の実現を阻む一因となっています。

ノーコード型ETLツールで、非エンジニアでも容易にデータ連携を実現

そこで本セミナーでは、非エンジニアでも容易にデータ連携を実現する方法を解説します。 煩雑なデータ連携作業の負担を大幅削減できる、スリーシェイク社が提供するノーコード型ETLツール「Reckoner」の紹介も行う予定です。

・データソース間の連携作業に時間がかかっている

・データの扱いをエンジニアに属人化している

・非エンジニア部門でもデータをうまく扱い、「データの民主化」を実現したい

上記のようにお考えのユーザー企業の情報システム部門・IT管理者の方はぜひご参加ください。

プログラム

12:45~13:00 受付

13:00~13:05 オープニング(マジセミ)

13:05~13:45 データ活用におけるクレンジングの課題〜「データ連携ツールを使っても非エンジニアには負担」の解決策〜

13:45~13:55 質疑応答

主催

株式会社スリーシェイク(プライバシー・ポリシー

協力

株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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あなたが突然、機械学習プロジェクトを拝命した際に押さえたいサバイバルTips5選 ~これま...

3.7株式会社テックピット

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

注目される、DX(=デジタルトランスフォーメーション)

DX(=デジタルトランスフォーメーション)が社会に普及する勢いが強くなっています。 全ての企業で、DXに対する取り組みが必要です。

あなたが突然、機械学習プロジェクトを拝命したら

あなたの会社でも突然、経営陣からの直命で「何かDXをやれ! そうだ機械学習というものが良い。とりかかれ!」という寝耳に水のダイナミックな展開になる可能性も十分あります。

そんな時、機械学習プロジェクトを爆発四散させないための大事なポイントを押さえておくことが重要です(=生き残りにかかわる)

これまで機械学習に関わりがなかったエンジニアのために

ABEJAではいくつもの機械学習プロジェクトをこなし、成功させてきました。

私の知りうる範囲でありますが、機械学習プロジェクトを成功に導くための重要Tipsを皆さんにお伝えしたいと思います。

講演者

高橋様 (1).png 高橋佑幸(たかはし ゆうこう)氏 ABEJA データサイエンスチーム / シニアデータサイエンティスト兼データエンジニア

プロフィール

2019年夏にABEJAに参画。東京大学工学部在学中に2回起業し、2回会社を潰すもののしぶとく生き延びる。 地元福島に一時戻り、機械学習や分散処理のプロジェクトと戯れていたが、3.11 で物理的に会社(2度目の方)がシャットダウンされ、焼け出されてしまう。 避難先のさいたま市でベンチャー企業に就職し(=ここで初めて勤め人になる)、機械学習(主に自然言語処理)に従事する。 その後、GMOインターネットの次世代システム研究室に転職し、GMOクリック証券の業務改善プロジェクトに参画し、データサイエンスのアプローチで取引システムの改善に貢献。 その後、ABEJAに参画し、モデル開発からモデルを搭載したプロダクトの開発まで一気貫通な立ち回りで数々のプロジェクトに携わる。 現在は、シニアデータサイエンティストとして、機械学習プロジェクトから大規模なDXプロジェクトまで担当、開発現場で采配を振るう。

「求められる、エンジニアのリスキリングと企業変革」をテーマにしたイベント「テックピット DEVELOPERS RESKILLING CONFERENCE」

本セッションは、「求められる、エンジニアのリスキリングと企業変革」をテーマにした「テックピット DEVELOPERS RESKILLING CONFERENCE」の一セッションです。ぜひ他のセッションにもご参加下さい。

他のセッションのお申し込みはこちら

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イベント全体概要を確認する

イベント全体概要を確認する  

本セッションの時間

(5分前に別途ご連絡するURLからZoomにご参加下さい)

14:10~14:40 あなたが突然、機械学習プロジェクトを拝命した際に押さえたいサバイバルTips5選 ~これまで機械学習に関わりがなかったエンジニアのために~

14:40~14:50 質疑応答

14:50~ 続けて他のセッションにもご参加下さい

主催

株式会社テックピット(プライバシー・ポリシー

協力

株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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DATA CLOUD WORLD TOUR JAPAN データクラウドの最新情報に触れる!

0.0Snowflake株式会社

本セミナーはWebセミナーです

参加方法(URL)は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「event-reg.jp」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

会期中にご登録をいただいた場合、ご登録の翌日から配信をご覧いただけます。 ご案内までしばらくお待ちください、 また、本イベントは後日オンデマンド配信の予定です。 もし見逃してしまっても、ご登録をしてお待ちください。

Snowflakeが開催する、データクラウドの世界を学ぶイベント。

DATA CLOUD WORLD TOUR 開催!

想像もつかなかったような データ活用のアイデアがここに。 日本で最新のデータクラウドについて、学び、つながり、まったく新しい刺激を得られるSnowflake Japanがお届けするイベントへの参加登録受付中!

DATA CLOUD WORLD TOURでは、Snowflakeのデータクラウドの最新のイノベーションをご紹介します。これは、ほんの数年前までは想像もできなかったような、データによるコラボレーションのアイデアをお伝えするイベントです。

データクラウドの最新機能、最新のデータワークロード、ビジネスの推進に役立つ革新的な新しいユースケースについてデータクラウドユーザー企業や、専門家ともに学べるイベントに、ぜひご参加ください。

あらゆる業界のデータファーストから学ぶ!

学ぶ

30を超えるセッションでは、データクラウドの最新技術の情報や、活用事例など、ここでしか得られない最新のデータクラウドに関する情報をご用意しています。会場で最新のデータドリブンの情報に触れていただくことができます!

考える

データクラウドを活用しているビジネスリーダーや、テクノロジーの専門家による情報を得て、今まで想像もつかなかった、全く新しいデータの活用を得ていただけます。 明日のビジネスに新しい価値をもたらすヒントをお持ち帰りいただけます!

つなげる

データファーストにより、ビジネスを革新的に推進する様々な企業の情報から、自社のビジネスの持続的発展のためのデータコラボレーションに関する最新情報を得ていただくことができます!

【来場対象】

高度なデータ活用を実現するための最先端の技術、手法、戦略のトレンドに興味がある方

・データドリブン経営を目指すビジネスエグゼクティブ

・データ戦略や技術戦略をリードするテクニカルエグゼクティブ

・高度な分析で新たなインサイトを得て、事業創出や育成を目指すビジネスパーソン

・データプラットフォーム、データサイエンス、DataOps、アプリケーション開発などに関わる技術者

基調講演

10月25日(火) 12:00-12:55

ビジネスキーノート 比類ないスケールとパフォーマンスを実現するコンピューティングとストレージを分離する画期的なアーキテクチャ。データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの利便性を単一のプラットフォームへ融合。データシェアリングとコラボレーションの意味を再定義するグローバルなクロスクラウドネットワークの創造…このようなテクノロジーとイノベーションの最前線で、まったく新しい市場を生み出すきっかけを作ってきたSnowflakeの10年の成長を社長執行役員の東條英俊よりご紹介します。

10月26日(水) 12:00-12:55

プロダクトキーノート アナリティクスやコラボレーションの在り方を再定義したSnowflakeは、アプリケーション開発にも革命を起こします。イノベーションをさらに加速させ、すべてのデータにアクセス可能、すべてのワークロードに対応、好みの言語を使ってプログラム可能なプラットフォームを創ることで、世界のデータをモビライズするSnowflakeが打ち出す画期的な新機能と、それらを活用して訪れる未来の姿を一緒に体験しましょう。

10月27日(木) 12:00-12:55

エグゼクティブ対談: データオーケストレーティングを実現するNECのData Platform 日本電気株式会社、執行役員常務 兼 CIO 兼 CISO コーポレートトランスフォーメーション部門長、小玉浩 氏

日本電気株式会社、コーポレートトランスフォーメーション部門 DX戦略統括オフィス、上席プロフェッショナル 兼 ディレクター、関徳昭 氏

Snowflake株式会社、社長執行役員、東條英俊

10月28日(金) 12:00-12:55

エグゼクティブ対談: パナソニック コネクトの顧客起点のマーケティングDX パナソニック コネクト株式会社、マーケティング本部/DCX統括部、統括部長、関口昭如 氏

Snowflake株式会社、社長執行役員、東條英俊

Data Drivers Awards表彰式

DAY 1

13:00-13:30 いまこそ『データ』をクラウドへ ~モダンなデータプラットフォームではじまるデータ活用の未来~

株式会社NTTデータ 村山弘城 氏

13:30-14:00 マルチクラウドベースのDXデータプラットフォーム

野村ホールディングス株式会社 金谷洋平 氏

14:00-14:30 Snowflake on Snowflake:リードスコアリングおよびパイプライン予測に機械学習を使用して成長を促進

Snowflake株式会社 武部祐紀

14:35-15:05 DX時代におけるデータ活用の重要性 ~データドリブン経営の実現に向けて~

株式会社日立ソリューションズ 鈴木陵介 氏

株式会社日立ソリューションズ 中野洋介 氏

15:05-15:35 データサイエンティストがSnowflakeを勧める3つの理由

小野薬品工業株式会社 渡邊崇 氏

15:35-16:05 なぜNTTデータは自社の変革のためにSnowflakeと共にインフォマティカのデータマネジメントクラウドを選択したのか

インフォマティカ・ジャパン株式会社 森本卓也 氏

株式会社NTTデータ 黄木 諒太 氏

16:40-17:10 JR九州がSnowflakeを採用した理由 ~オンプレからクラウドへの移行~

九州旅客鉄道株式会社 田中裕樹 氏

17:10-17:40 スペシャルコンテンツ

後日公開

DAY 2

13:00-13:30 花王:Snowflakeで実現する​D2Cデータ活用とプラットフォーム開発​

花王株式会社 白石光弘 氏

株式会社電通国際情報サービス 井上雅人 氏

株式会社電通デジタル 白髭良 氏

13:30-14:00 Snowflakeで拡がるアプリケーションの可能性 ~ Powered by Snowflake

ノバセル株式会社 戸辺淳一郎 氏

スプリームシステム株式会社 青木歩人 氏

Snowflake株式会社 植村大樹

14:00-14:30 Snowflakeによるデータ取り込みのベストプラクティス

Snowflake株式会社 増田嵩志

14:35-15:05 SnowflakeへのBig Data Migration

DATUM STUDIO株式会社 武智壮平 氏

15:05-15:35 Snowflakeがもたらしたnoteのデータ分析の進化

note株式会社 久保田勇喜 氏

15:35-16:05 あなたが欲しい「データ分析基盤」をワンランクアップするために知っておくべきModern Data Stack

Fivetran Inc. 林祥子 氏

クラスメソッド株式会社 甲木洋介 氏

16:10-16:40 中小企業シェアNO.1を目指す、野心的な次世代データ活用基盤とは

Chatwork株式会社 春日重俊 氏

16:40-17:10 SnowparkとScikit-Learnを使用した拡張性の高い特徴量エンジニアリング

Snowflake株式会社 高田雅人

17:10-17:40 スペシャルコンテンツ

後日公開

DAY 3

13:00-13:30 Snowflake と AWS で実現するデータセントリック AI 〜機械学習の活用を加速するデータ基盤のポイント〜

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 吉田成利 氏

13:30-14:00 中外製薬のDXのさらなる加速を支えるデータクラウド基盤の目指す姿

中外製薬株式会社 小原圭介 氏

14:00-14:30 データクラウドを活用したサイバーセキュリティ

Snowflake株式会社 柳瀬雅也

14:35-15:05 Denodoで実現するNECの『One NEC Data プラットフォーム』

日本電気株式会社 秋田和之 氏

Denodo Technologies株式会社 平井孝典 氏

15:05-15:35 研修とは違う!導入プロジェクトをすぐに開始できる実践的スキルをたったの4日間で身につけられるQuickStart

ジェイビートゥビー株式会社 奥島晶子 氏

Snowflake株式会社 本橋峰明

15:35-16:05 凸版印刷様における「製薬会社様向け医療ビッグデータ利活用プラットフォームプロジェクト」の取り組み事例のご紹介

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 中塚裕美子 氏

16:10-16:40 データガバナンスのベストプラクティス

Snowflake株式会社 加藤涼太

16:40-17:10 住友ゴムにおけるデータレイク構想実現のためのSnowflake活用

住友ゴム工業株式会社 金子秀一 氏

17:10-17:40 スペシャルコンテンツ

後日公開

DAY 4

13:00-13:30 Snowflake × Qlikで実現するアクティブインテリジェンス

クリックテック・ジャパン株式会社 中嶋翔 氏

13:30-14:00 マーケットプレイスでDXを加速!〜企業間コラボレーションで真のデータ価値を創造

メディカル・データ・ビジョン株式会社 中村正樹 氏

株式会社ウェザーニューズ 石橋知博 氏

株式会社インテージ 今井康善 氏

14:00-14:30 データクリーンルームの紹介

Snowflake株式会社 増尾卓巳

14:35-15:05 地球観測衛星データの利活用ポイントと事例紹介

宇宙航空研究開発機構 池畑陽介 氏

株式会社 JSOL 秋本敏樹 氏

15:05-15:35 金融情報ベンダーが考えるデータの民主化とは

株式会社QUICK 山内康弘 氏

15:35-16:05 リアル世界のDXをSnowflakeのデータコラボレーションで加速 〜人流データ×IoTによるリアルデータ活用の挑戦〜

Tangerine株式会社 島田崇史 氏

株式会社ドコモ・インサイトマーケティング 浅野礼子 氏

16:10-16:40 データは流通をかえるのか!? 〜流通業界の全体の課題と解決への道筋〜

今村商事株式会社 今村修一郎 氏

公益財団法人 流通経済研究所 久保田倫生 氏

Snowflake株式会社 阿部満梨奈

16:40-17:10 スペシャルコンテンツ

後日公開

主催

Snowflake株式会社(プライバシー・ポリシー

協賛

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株式会社日本経済広告社(プライバシー・ポリシー) 株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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DXを成功に導く、データマネジメントの極意とは? 〜スモールスタートで始める、実践データマ...

3.7株式会社アクアシステムズ

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

DXにおけるデータマネジメントの重要性

ビジネスがスピーディに著しく変化するなか、膨大なデータを活用して一歩先のステージでビジネス展開しなければ競争に勝てない「データ活用時代」。DX推進のためには既に企業が保有する業務データに加えて、各所に散在、あるいはデジタル化されていない情報、センサーが発するデータやログ、SNS、動画、音声、などを蓄積し有効活用することが不可欠と言えます。 特に、企業の意思決定にデータを役立てられるよう適切にデータを管理する「データマネジメント」はDX成功の土台とも言われており、より一層重要性が高まっています。

データマネジメント、何から始めればいいのか?

DX推進において、データの有効活用やデータマネジメントが重要であることはある程度認識されている方が多いと思います。 しかしながら、具体的に何をすればいいか、何から始めればいいのかわからないとお悩みであったり、様々な分析ツールやDB関連製品の導入、クラウド移行など、様々な選択肢がある中で自社に何が必要で最適なのか判断できないために、有効なアクションをとれないでいる企業も少なくないのではないでしょうか。

事業に精通していない情シス、データの活用イメージが湧かない

DX推進を主に担う部署は、情報システム部門であるケースがほとんどでしょう。 しかし、DXとはビジネス領域でデータを活用することが主目的であるため、事業部門のように会社の事業に直接関与していない情報システム部門からすると、データをビジネスにどう活用できるのかイメージが湧かず、それがDX推進におけるデータマネジメント実現の阻害要因となっているケースも少なくありません。

スモールスタートで始める、実践データマネジメント

そこで本セミナーでは、1998年の設立以来500例以上のデータベース構築実績があり、業界トップクラスのデータベース技術の高い知見を持つ会社として市場を牽引しているアクアシステムズ社よりデータマネジメントを成功に導くカギについて解説し、DX推進のために何から始めればいいか、どう進めれるのかを明らかにしていきます。

データマネジメント施策の達成には、組織作りが非常に重要です。スモールスタートするために必要なデータマネジメント組織のカタチと役割りを具体的に示します。

データマネジメント組織をどのように作ればよいかわからない、とお悩みのユーザー企業の情報システム部門の方は、ぜひご参加ください。

プログラム

10:45~11:00 受付

11:00~11:05 オープニング(マジセミ)

11:05~11:45 DXを成功に導く、データマネジメントの極意とは?〜スモールスタートで始める、実践データマネジメント〜

11:45~11:55 質疑応答

主催

株式会社アクアシステムズ(プライバシー・ポリシー

協力

株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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注目のDB技術「HTAP」とは? ~手軽に、かつ高速に、リアルタイム分析を実現する方法~

3.1PingCAP株式会社

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

リアルタイム分析の必要性

ユーザのプロファイルを分析して即時に広告を出稿したり、ライブコマースなどの売上を即時に集計するなど、リアルタイムのデータ分析が必要なビジネスシーンが増加しています。 デジタル化の急激な進展に伴い各企業が保有するデータ量も増加の一途をたどっているため、大量のデータを高速かつタイムリーに分析できるDB基盤を備える重要性が高まっていると言えます。

従来のアーキテクチャではリアルタイム分析が困難

リアルタイム分析のニーズが高まっているものの、従来のDBアーキテクチャでは実現が難しいのが実情です。 業務用のトランザクション処理(OLTP)を担うRDBとは別に、データ分析処理(OLAP)を行うDWHを用意する必要があり、同期をとるためにタイムラグが生じてしまうのです。 タイムラグが起きないよう基盤を統合する手段もあるのですが、アーキテクチャが複雑になる、データ量が多いと著しく性能が低下するなどの問題が生じてしまいます。

注目のDB技術「HTAP」により手軽に高性能のリアルタイム分析を実現する

そこで、リアルタイム分析を手軽かつ高性能で実現する手段として、現在注目を集めている技術がトランザクション性能とデータ分析性能を両立した「HTAP(Hybrid Transaction Analytical Processing)」です。 最近ではGoogleも同技術を取り入れたサービスを紹介したことでより一層注目度が高まっています。 本セミナーでは、HTAPを使ってどうやってリアルタイム分析の課題を解決するかを解説するとともに、PingCAP社のTiDBを利用し、HTAPを利用したリアルタイム分析基盤の活用についても紹介する予定です。

ビジネスサイドからリアルタイムに近いデータを要求されるケースが増えているが、その要求に応えられるデータベースがないとお悩みのCTO、システムアーキテクト、DB管理者、アプリ開発者の方は、ぜひご参加ください。

プログラム

09:45~10:00 受付

10:00~10:05 オープニング(マジセミ)

10:05~10:45 注目のDB技術「HTAP」とは?~手軽に、かつ高速に、リアルタイム分析を実現する方法~

10:45~10:55 質疑応答

主催

PingCAP株式会社(プライバシー・ポリシー

協力

株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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ビッグデータ処理のデータベースとして MySQL HeatWave が最適な理由 〜AWS...

3.8株式会社スマートスタイル

本セミナーはWebセミナーです

本講演は2022/06/29に開催したセミナーを最新版にアップデートしたものをお届けします(基本的な内容は同じです)。 ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

増え続けるデータ量、分析の複雑化

デジタル化の急激な進展によって世界のデータ流通量は右肩上がりで増えており、それに伴い各企業が処理すべきデータ量も増加の一途をたどっています。また、データ種類の多様化により、DB処理やデータ分析手法も複雑化しています。

多くのクラウドDBは性能・コスト面に課題

ビッグデータ処理やデータ分析基盤として、初期コストの安さや利用の手軽さから、クラウド型のDBを使っている企業も多いと思われます。 AWS RDS/Redshift/Aurora、GCP BigQueryなどが代表的ですが、増え続けるデータ量をストレスなく処理できるだけの性能を有しており、コスト効率もよい製品となると決め手に欠けるのが実情です。

チューニングやメンテナンス、システム用DBと分析用DWHの異なる基盤運用やデータ連携も大変

また、OLTP処理と分析処理が同じDBで実行できない、ETLツールやDWHの運用に時間がかかる、構成が複雑化しチューニングやメンテナンスが大変といった課題も、多くのデータ分析基盤につきものです。

単一のMySQLで処理高速化・コスト削減を実現、PoCも可能

そこで本セミナーでは、単一のMySQLで処理の高速化・コスト削減を実現する方法について解説します。 OracleCloud専用のMySQL高速分析エンジン「HeatWave」と、その導入検討をご支援する事前検証/PoCサービス紹介する予定です。

・AWS RDS/Aurora の性能やコストに課題がある

・利用中のMySQLの処理性能やデータ量の増加に課題がある

・ビッグデータ処理やデータ分析基盤で最適なDBを検討している

・性能やコストメリットの高いDWHを探している

これらの課題に該当する方は、ぜひご参加ください。

プログラム

15:45~16:00 受付

16:00~16:05 オープニング(マジセミ)

16:05~16:45 増え続けるデータを処理するDB基盤として MySQL HeatWave が最適な理由〜AWS Aurora/Redshift、GCP BigQuery との性能&コスト比較〜

16:45~16:55 質疑応答

主催

株式会社スマートスタイル(プライバシー・ポリシー

協力

株式会社オープンソース活用研究所(プライバシー・ポリシー) マジセミ株式会社(プライバシー・ポリシー

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