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。

デジタル化の加速で増加の一途をたどるデータ・アクセス量

デジタル化の急激な進展により、デジタルチャネルの生成するトランザクションとともに、企業が保有するデータ量も増加の一途をたどっています。またデータサイエンス、AI/MLなどの発展により、それらの膨大なデータを分析・活用し、ビジネスに生かす手法も浸透してきました。 しかしながら、それら大量のデータを適切に管理しつつ、高速かつタイムリーに処理・分析しなければならないDB基盤については、ニーズの高まりとは裏腹に大きく変わっていません。

急増するトランザクション、シャーディングなどによる負荷分散には運用コストがかかる

DBにおいては、処理すべきトランザクション数が一定水準を超え、単体でのスケールアップに限界が見えると複数のDBを利用してシステムをスケールする必要が生じます。 スケーラビリティ獲得の手段として従来はシャーディングという負荷分散手法が主に使われてきましたが、テーブルを物理的に複数のDBに分割することから改修が困難になったり、複数のテーブルをまたがるためクエリが複雑化するなど、管理・運用面で様々な課題があります。 シャーディングを効率的に行うためのツールも作られてきましたが、抜本的な解決には至っていないのが実情です。

高まるリアルタイム分析の必要性、OLTP用と分かれる従来のアーキテクチャに課題

また、データ分析の進展とともに、よりリアルタイムに近いデータを分析したい要望が増加していますが、従来のDBアーキテクチャでは実現が難しいという課題もあります。 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を用いる従来の方法では、同期をとるためのタイムラグが課題となります。 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。

DBアーキテクチャの課題解決事例を金融、フィンテック業界を中心に解説

本セミナーでは昨今のオンライン決済推進の流れに伴い、前述のようなDBのスケーラビリティやリアルタイム分析の必要性がより一層高まっている金融、フィンテック業界の事例を中心に解説します。 分散処理技術によって柔軟なスケーラビリティを実現し、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）」によりリアルタイム分析を手軽かつ高性能で実現した、PingCAP社が提供するMySQL互換のデータベース「TiDB」についても紹介する予定です。

・データ量増加に伴うDB高負荷に柔軟に対応できるアーキテクチャになっておらず、スケールアウトに課題を抱えている

・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、現在のデータアーキテクチャがその要求に応えられていない

・現在のDBのの性能に課題があり、新技術での解決方法に興味がある

上記のようにお悩みの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

12:45～13:00　受付

13:00～13:05　オープニング（マジセミ）

13:05～13:45　分散DBはどこで使えるのか？〜DBアーキテクチャの課題解決事例をフィンテック業界を中心に解説〜

13:45～14:00　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）

本セミナーはWebセミナーです

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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。

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。

企業の情シスはどうあるべきか？

企業情報システムのインフラがクラウドに移行し、ソフトウェアもPaaS・SaaSといったクラウド上で提供されるサービスに代替されるようになったことで、システムの安定稼働を主たる業務として担ってきた情報システム部門の役割も変化しつつあります。 特に大手企業の情シスは各部署に散財しがちなデータを横断的にとりまとめることで経営戦略の策定に活かすなど、攻めの姿勢で企業の業務改革・組織改革に働きかけていくことが、大きな役割の一つとして求められるようになっています。

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と業界トップクラスのデータベース技術を持ち、DXのためのデータ基盤構築をご支援する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あり、スモールスタートによって実現する、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　情シスは、企業の「戦略的データ活用」を導けるか？～大手企業の情シスのあるべき姿を考える～

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）

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。

増え続けるデータ量、高まるデータ基盤の重要性

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保有するデータ量も増加の一途をたどっています。 特に多くの顧客を抱えるEコマース業界においては、膨大なデータを円滑に運用していくためのデータ基盤の重要性がより一層高まっています。

Eコマースでは顧客情報の肥大化に伴い、MySQLの性能劣化・運用コスト拡大

多くの企業で使われているMySQLにおいては、顧客数の増加に伴ってデータベースの性能限界の到達や運用コストの肥大化が見られるようになりました。 その結果、ECサイトの画面表示が遅くなるなどサービス利用に支障が出るようになってしまい、ユーザー体験（UX）の悪化につながるケースも見られます。 データ量が増えれば増えるほど、異なるDB間でのテーブル結合やレプリケーション、あるいはサーバーをまたいでのテーブル結合などが起きやすくなり構成が複雑化するため、うまくスケールすることが困難になっていきます。

キャンペーン時などの一時的なアクセス増加に対応できない

ECサイト上で時折行われるマーケティングキャンペーン時などにおいては一時的にアクセスが急増するため、それに併せて柔軟にDBをスケールできなければキャンペーンによる効果を最大化することが難しくなってしまいます。 パブリッククラウドの普及に伴いAmazon RDSのようなサービスが使われるケースも多くなりましたが、効率の良いスケールアウトは難しく、CPUリソースのみ増やしたい、またはディスク容量のみ増やしたいといった柔軟なスケーリングは困難な場合が多いのが実情です。

MySQL互換のスケーラブルな分散DBでEコマース業界の課題を解決

本セミナーでは、分散技術によって今までのRDBでは難しかった柔軟なスケーラビリティを実現し、MySQLプロトコルとの互換性があるためMySQLアプリケーションからの移行も容易な、PingCAP社が提供するデータベース「TiDB Cloud」を紹介します。 MySQLの性能課題に悩んでいる、またはMySQLの移行を検討している、Eコマース企業に属するCTO、DB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　データベースの運用課題をスケーラブルな分散DBを使って解決する方法～MySQL互換の分散DB「TiDB Cloud」でEコマース業界の課題を解決〜

13:45～13:55　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）

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。

本ページは、主催：データブリックス・ジャパン株式会社のWebセミナー「Data + AI ワールドツアー・ジャパン」のご紹介です。

最終目的地としてのレイクハウス

レイクハウスは、データアーキテクチャの新たな標準として急速に普及しています。しかし、状況や課題は地域によって異なります。

このオンラインコンファレンスでは、導入事例や講演など、地域のニーズを踏まえたコンテンツをご用意しています。

エグゼクティブスピーカー、Databricks のお客様をはじめとする、データ・AI の専門家やビジョナリーによるセッションにぜひご参加ください。

Agenda

9:00 AM （9:00 AM-12:00 PM）

ワークショップ「3時間でわかるDatabricks の全容！」

Databricks の基本的な操作方法から、テーブル作成、データ加工、モデル作成、予測の実行、予測結果と実測値のダッシュボードでの可視化までを実環境でのハンズオンで実行いただきます。

データエンジニアリングやデータサイエンスにこれから足を踏み入れたいと考えている方や、当分野の技術的な理解を深めたい方は、是非ご参加ください。

ハンズオン概要： - テーブル作成とデータカタログへの登録 - Python/SQLを使用したETL処理の実行 - AutoMLによる機械学習モデルのトレーニングとモデル管理 - 作成したモデルを使用した予測の実行 - ダッシュボードでの予測結果のデータの可視化

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト　 板垣　輝広

ソリューション・エンジニア　 北岡　早紀

11:00 AM （11:00 AM-11:45 AM）

(ビジネス部門向けセッション) DWH時代の終焉と次世代データ基盤の始まり

ビッグデータブームから約10年。国内におけるデータ活用の現在地と真のデータプラットフォームの姿についてIT部門の目線ではなく、データ活用部門の目線でお話させていただきます。　 皆様のデジタルトランスフォーメーション、データ活用推進の成熟度に合わせて、データブリックスがご支援できることを合わせてご紹介させていただきます。　データブリックスについてご存知ではない方、使ったことがない方など、エントリーレベル向けのセッションとなりますので奮ってご登録下さい。

データブリックス・ジャパン株式会社 営業本部　エンタープライズ営業部　チームリード 趙 顕周

（技術者向けセッション）Databricksを支える技術

Databricks ビギナーのために、Databricks の基本的なアーキテクチャや、中核となる技術について概要を解説いたします。Databricks を使い始める上で知っておくと良い予備知識を得て頂くことで、ビギナーの方が最初に遭遇するモヤモヤを解消することが本セッションの目的です。

キーワード： ・Databricks を導入する際の基本アーキテクチャ ・Delta Lake ・Spark ・MLFlow

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 阿部 直矢

1:00 PM （1:00 PM-1:10 PM）

オープニング

カントリーマネージャーよりご挨拶申し上げます。

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 カントリーマネージャー グレッグ・テイラー

1:10 PM （1:10 PM-1:55 PM）

データブリックス基調講演「データとガバナンスのサイロを打破するレイクハウス」

データ、分析、AIの世界がますます相互に繋がるにつれ、データソース、ユースケース、ワークロードを統一するプラットフォームの必要性が高まっています。

データレイクハウスは、ビジネスアナリストとデータサイエンティスト、構造化データとリアルタイムストリーミング、BIとAIを隔てる壁を取り除くことができます。

このオープニングキーノートでは、レイクハウスのシンプルでオープン、マルチクラウドのアプローチにより、データマネジメントをシンプルにし、データチームを統合し、より多くのイニシアティブを生産にする方法を探ります。

スピーカー : Arsalan Tavakoli SVP, Field Engineering, Databricks

1:55 PM （1:55 PM-2:25 PM）

ゲストスピーカー基調講演

東京海上ホールディングス株式会社 常務執行役員 グループCDO 生田目 雅史 様

2:25 PM （2:25 PM-2:35 PM）

休憩

2:35 PM （2:35 PM-3:05 PM）

<ソフトバンク様事例紹介セッション> ビジネス価値創出に向けたSBデータ基盤について

ソフトバンクでは、Databricksをデータ加工処理、分析基盤として活用しています。 データ統合、データ集積というキーワードからクラウドジャーニーの旅に出て、基盤構築を実施しております。 ソフトバンクが構築している環境、そしてデータ利活用をどう進めているのか。 また、今後どのような構想、課題解決を考えているのか、その一部をご紹介させていただきます。

スピーカー : ソフトバンク株式会社 テクノロジーユニットコーポレートIT本部 データ戦略部 安芸 洋一 様

<田辺三菱製薬様事例紹介セッション>　田辺三菱製薬におけるDatabricks活用シーン ～リアルワールドデータ解析を中心に～

田辺三菱製薬様では数年前より、処方箋情報のようなリアルワールドデータ(以下、RWD)の解析ツールとしてDatabricksを導入されています。

1テーブルでもTB級となるRWDを迅速かつ簡易に解析できることから、処方箋DBの解析による新しい医療エビデンスの構築や、マーケティング戦略構築のような場面でDatabricksを活用し、

データ加工および解析にかかる時間を短縮し、各場面での迅速な意思決定につなげています。

本セッションでは、その活用方法についてご紹介いただきます。

スピーカー : 田辺三菱製薬株式会社 育薬本部データサイエンス部　部長 後川　芳輝 様

<リクルート様事例紹介セッション>ストリーミング基盤の構築について

リクルート様のデータ機能を担うデータ推進室は、各事業領域の戦略に基づいた様々なデータ施策を推進しています。

今回、リアルタイムなデータ分析を通じたユーザー体験向上を実現するため、低レイテンシでユーザー行動ログを収集しデータ加工処理するためのストリーミング基盤をDatabricksを用いて構築。

Databricksを選定した理由、基盤を構築するにあたって工夫した点や今後の基盤の展望についてご紹介いただきます。

スピーカー : 株式会社リクルート プロダクト統括本部 プロダクト開発統括室 データ推進室 川合 真大 様、 田村 優友 様

3:05 PM （3:05 PM-3:35 PM）

スポンサーセッション 1

調整中

＜スポンサーセッション＞「時間もお金もかけない」データ活用の秘訣はデータブリックス

＜セッションの見どころ＞ ・DatabricksとCTCのこれまでの成功事例をテンプレートとして活用する考え方 ・時短で効果を見極め実現するデータ活用の進め方 ・データ活用を一緒に歩むCTCの「D-Native」サービス

スピーカー： 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 流通事業グループ　流通ビジネス企画室　流通ＤＸ部 部長　守屋　東

3:35 PM （3:35 PM-4:05 PM）

＜スポンサーセッション＞新時代のデータプラットフォームと新たなデータ活用

近年のDXトレンドに伴い、多くの企業がこぞってAIの活用やDWHのクラウド化に取り組んでいます。一方、これらのコンセプトが一人歩きし、いざデータを利活用する際に必要なデータが揃っていない、データ加工のパイプラインが整備できていない等の課題に直面する企業は少なくありません。本セッションでは、データ、分析、AIのワークロードを1つのプラットフォームで統合管理できるデータブリックスの活用方法を、①レイクハウス ②他クラウドサービスとの併用 ③AIプラットフォームとしての活用の3つのユースケース別に、地に足のついた導入方法を交えて紹介します。

スピーカー： 株式会社ジール アプライドアナリティクス＆インテリジェンスユニット コンサルタント　橋本　晧生

＜スポンサーセッション＞AI活用先進企業が抱える課題と次世代データ分析基盤の姿

NTTデータでは「データ分析を起点としたビジネス変革」を実現するために、様々な業界向けにデータ分析プラットフォームの構想立案／構築、データマネジメント戦略立案／推進、情報活用組織の創設／運営を行ってきました。さらなるデータ・AIの民主化を促進するために、早期にデータブリックス社とパートナー契約を結び、レイクハウスプラットフォームに対応したデータ分析プラットフォームの提供を開始しております。本セッションでは、分析基盤構築のポイントなどの実践的なノウハウと国内最大級のデータ分析プラットフォームにデータブリックスを適用した事例をご紹介します。

スピーカー： 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ テクノロジーコンサルティング事業本部 Data&Intelligence事業部 課長　田井中　智也

株式会社エヌ・ティ・ティ・データ テクノロジーコンサルティング事業本部 Data&Intelligence事業部 テクニカル・グレード　斎藤　祐希

4:05 PM （4:05 PM-4:35 PM）

（データエンジニア向け）Introduction to Data Engineering on Databricks: 機械学習・AI開発に必要なデータの収集や蓄積・変換に関するベストプラクティス

本セッションではDelta Lake Platformにおける、データの取集・蓄積から変換に至るまでの手法 / ツールを紹介します。具体的には、Databricksが提唱するMedallion Architectureの思想に沿って、Delta Live TablesやPhotonを使ったデータエンジニアリングプロジェクトの一連の流れについてお話しします。下記のキーワードにご興味のある方は、データブリックスを触ったことがない方もお気軽にご参加ください。

【キーワード】 ・構造化 / 非構造化データを高速・安価に取り扱えるデータ分析基盤 ・SQLまたはPythonを用いた本番ETL処理の開発方法と構築・運用

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 新井 康平

（データサイエンティスト向け）MLOps on Databrick: データとMLを連携させAIユースケースを加速させるためのベストプラクティス

次世代の機械学習ソリューションの構築と運用を支援するDatabricksの最新イノベーションをご覧ください。本セッションでは、データ取り込み、モデルトレーニングから本番MLOpsまで、機械学習のライフサイクル全体をカバーするデータセントリックなAIプラットフォーム Databricks Machine Learningについて掘り下げます。本セッションでは、機械学習の活用に役立つ主要な機能をご紹介します。

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 丸山　潤一

（データアナリスト向け）Databricksを活用したデータ分析の事始め

本セッションではデータ分析者を対象として、Databricksを使ったデータ分析の手法や概要について解説いたします。

また、Databricksですぐにデータ分析をスタートするために活用できる便利機能や知っておくと良い知識もお伝えし、データ活用を推進いただくことがセッションの目的です。

キーワード： ・Databricks SQL ・SQL Dashboard

スピーカー : データブリックス・ジャパン株式会社 ソリューション・アーキテクト 倉光 怜

4:35 PM （4:35 PM-5:05 PM）

スポンサーセッション 5 データチームの最強の味方、自動データパイプラインで分析基盤を強化！

データを活用する多くの企業が頭を悩ませる複雑なデータパイプライン処理を、完全自動化できるとしたら？データの会社であってもデータ活用が容易にできるとは限りません。データブリックス社様がFivetranを使ってデータ地獄から抜け出した事例紹介も交え、あらゆるデータソースからデータを早く・簡単にレイクハウスに移動させるメンテナンスフリーのパイプライン自動化サービスのメリットをご紹介します。

【キーワード】 モダンデータスタック ELT

Fivetran Inc. アカウント エグゼキュティブ 林 祥子 様

5:05 PM （5:05 PM-5:15 PM）

休憩

5:15 PM （5:15 PM-6:15 PM）

パネルディスカッション「データ&AI 活用の国内の現状、日本企業のチャンスと可能性」

スピーカー ; 株式会社 ELYZA 取締役CMO 野口 竜司 様 他

主催

データブリックス・ジャパン株式会社（プライバシー・ポリシー）

協賛

日本マイクロソフト株式会社（プライバシー・ポリシー） 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社（プライバシー・ポリシー） 株式会社ジール（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）

本セミナーはWebセミナーです

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「脱炭素社会」実現の動きが加速、東証プライム市場の上場企業は情報開示が実質義務化

昨今、世界的に「脱炭素社会」実現への取り組みが加速しており、日本においては東京証券取引所のプライム市場の上場企業に対し、TCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）に準拠した情報開示が求められています。 脱炭素への取り組みにおいて、大手企業は国内および世界の基準に準拠し、日本企業をリードする立場としての立ちふるまいが求められているのです。

気候変動をめぐる国際的なイニシアティブに対応するための算定方法とは？

情報開示においては、国際的なイニシアティブに対応する必要がありますが、この算定のために膨大な工数を要するという声も多く聞かれます。 本セミナーでは、国際的なイニシアティブの動向について解説するとともに、それらに対応したレポートを出力でき、欧米でデファクトスタンダードになっているSaaS型ソリューション「Persefoni」を紹介します。

日本独自のレポートへの対応は？

加えて、日本企業は国際標準だけでなく日本独自の様式のレポートへの対応も求められています。 さらに様々なシステムからどのようにデータを収集すればよいのか、売上データなどとの組み合わせや、データを経営にどう活かしていけばよいのかなど、脱炭素経営に向けて様々な課題について考えていく必要があります。 本セミナーでは、前述の「Persefoni」とクラウド型BIプラットフォーム「Domo」を組み合わせてこのような課題を解決する方法についてもご紹介します。

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　国際的イニシアティブを考慮したCO2排出量の可視化とは？～企業が行うべきCO2排出量の算定方法と、国内独自レポートへの対応～

11:45～11:55　質疑応答

主催

ドーモ株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

SCSK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）

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

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

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。

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。

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。

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）

本セミナーはWebセミナーです

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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）

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

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

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）

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）