本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）はセミナーの開催前日17時過ぎに、主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「zoom.us」「alsi.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。

なぜ日本では、データを中心としたDXが加速しないのか？

近年、AIによるDX加速が進み、データの重要性が叫ばれる中、日本企業ではデータを中心としたDXの取り組みが欧米と比較して遅れていると言われています。 その原因はどこにあるのでしょうか？

部門をまたがった横串のデータ連携や、データ品質に課題

日本企業がデータ活用を進める上での大きな課題として、まず部門間でのデータ連携が困難であることがあげられます。 各部門がシステムやデータを個別に管理しているため、他部門とのデータ連携が難しく、全社的なデータ活用が進んでいません。 また、データの品質も大きな課題です。 不統一なデータ形式や、入力ミスなどによるデータの不整合が発生しており、そのままでは分析に使えない状態のデータが多く存在します。

将来を見据えたデータ連携基盤の構築ポイントを紹介

本セミナーでは、インフォマティカ・ジャパン株式会社の森本氏をお迎えして、これからのDX時代に重要となるデータ活用を推進するため、将来を見据えたデータ連携基盤の構築のポイントについて解説します。 事例を交えながら、データ品質の改善方法や全社的なデータ連携基盤の構築方法をお伝えすることで、貴社の全社的なデータ活用を推進します。

下記2つの時間で開催いたします。ご都合の良いお時間にご参加ください。

・2024年7月24日(水)　10:00～10:40 ・2024年7月24日(水)　13:30～14:10

主催

アルプス システム インテグレーション株式会社（プライバシー・ポリシー）

協賛

インフォマティカ・ジャパン株式会社（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） ※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

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）

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。 「splunk.com」「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。

DXを成功に導くためには、ビジネス競争優位を実現する迅速なサービス開始と高信頼のサービス提供が不可欠です。

本イベントではハイブリッド、マルチクラウド化によりますます複雑化するITシステム環境の正確でリアルタイムの監視・観測の実現と、ゼロトラストな環境でのサイバー攻撃に対し迅速かつ確実に侵入を検知しインシデント対応を可能にする先進セキュリティ対策について先進事例とともにご紹介します。

主催

Splunk Services Japan（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社日本経済広告社（プライバシー・ポリシー） 株式会社アデックスデザインセンター（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。

医療ビッグデータの利活用は今後さらに進む

近年、日本をはじめ世界各国で医療ビッグデータ（リアルワールドデータ）を活用した取り組みが盛んになっています。 例えば、大阪大学と日本生命保険は、両者の持つ医療ビッグデータを活用して健康寿命延伸の研究を進めています。 富士経済によると、医療関連業界に向けた医療ビッグデータ分析の市場規模は、2016年から2025年で約3.9倍になると予測されています。

医療ビッグデータを利活用するには課題も多い

しかし、医療ビッグデータの利活用には多くの課題があります。 大きな問題の一つは、個人情報の取り扱いです。医療データを取得した際には、病歴や投薬歴などの情報はすべて患者名紐づけられています。 これらの情報を匿名化するだけではなく、不正アクセスによる情報漏洩や改ざんのリスクの排除、さらに有用な情報は迅速かつ正確に取得できる必要があります。 他にも取得した個人情報の管理や、医療業界での研究実績の有無など、医療データを扱うからこその課題が発生します。

医療データにおける課題と分析による活用

弊社では、国保や社保におけるレセプトデータの活用により、医療費を削減するための最適な保健指導計画などの策定を行うなど、数多くの医療データを用いた分析および活用を行ってきました。 本セミナーでは、医療データを扱うからこそ発生する課題や、医療データの活用について解説します。

医療ネットワークのデータを活用した医療診断支援ソリューションへ

さらに弊社では、医療データを分析後、そのデータを基にAI化し、多疾患に対するサポートも行っています。 本セミナーでは、分析したデータをAI化したサービスについて、実例も交えて紹介します。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　データサイエンス専門集団が実践する医療ビッグデータ活用支援ウェビナー

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社データフォーシーズ（プライバシー・ポリシー）

ID-POSデータから気づけなかった 顧客や商品のインサイトを捉える

POSデータを利用し、お客様の傾向や商品の分析などは、多くの企業で既に実施をされております。しかしながら、ID-POSとなりデータはあふれ・大きくなりすぎてしまい分析する事が難しくなりつつあります。また、ニューノーマルな環境下で、これまでの傾向や分析手法が役に立たなくなり、日々変わる傾向をID-POSデータから顧客軸や商品軸などから見つけ出す事が、現在必要となっているのではないでしょうか。

大量のID-POSデータを日々利用する為には、高速なデータ処理が出来るデータウェアハウスと大量な明細データからインサイトをAIが見つけ出す分析ツールの2つが必要です。

本セミナーでは、海外先進企業の多くが採用するSnowflakeとThoughtSpotが、大量のID-POSデータ分析にどのように役に立つかを、海外での事例紹介とデモを組み合わせてご紹介を致します。

プログラム

15:15～15:30　受付

15:30～15:50　「なぜ、今ID-POS分析にThoughtSpotとSnowflakeが必要なのか」

これまでは大量にあるID-POSデータから抽出したサマリーデータを利用し、予め決めておいた指標の定点観測が一般的だったのではないでしょうか。 ニューノーマルな環境では昨対比などの売上傾向の定点観測が有効にならず、日々変わる状況から、今、どの商品がどの顧客セグメントで売れているのか？地域や店舗によっての傾向は異なるのか？また、何かの商品との相関があるのか？といった事を何億件もあるID-POSデータから瞬時に見つけることが必要なのではないでしょうか。

ビッグデータをそのまま利用する仕組みの必要性と、どのようなメリットがあるのかをご説明いたします。

――講師―― 株式会社ジール ビジネスディベロップメント部　シニアコンサルタント 岡本 真一

15:50～16:15　「検索とAIによるデータ活用の新機軸」～現場の最前線によるデータドリブンな意思決定が組織を成功に導く～

ダイナミックプライシングによる在庫超過の解消、商品別の詳細かつ迅速なデータ分析を通じた品揃え・販売の強化など、小売業におけるサバイバル時代においてデータ分析・活用を通じた差別化がますます求められています。ビジネスユーザー向けの全く新しいクラウド型のデータ分析プラットフォームであるThoughtSpotが提供する、直感的で使いやすい検索インターフェイスやAIによる自動的なデータ分析が、いかに現場の最前線の意思決定を支援するか、ウォルマート社などの事例やデモを交えてご説明いたします。

――講師―― ソートスポット合同会社 シニアソリューションエンジニア　赤栗 雅史 氏

16:15～16:30　「データの共有」が導く、小売業におけるビジネス変革

競争力の高い先進的なグローバルの小売業や消費財メーカーは“データ“という経営資源を中心に据え、その価値を活かすためのデータ戦略を実現することで、優位性を構築しています。 そのためには、単一のプラットフォーム上で自社データを活用することにとどまらず、サプライチェーン全体さらには業界内外におけるデータサービスについて、知見と実行手段を得る必要があります。先進的な企業は、それらの戦略をSnowflakeでどう実現しているのか？ リアルタイムのマーケティング分析を加速し、次世代のマーケティング実行でビジネスを推進するために不可欠な「データシェアリング」「データクラウド」について、昨今のビジネスにおけるデータ課題をもとに紐解きます。

――講師―― Snowflake株式会社 アカウントエグゼクティブ　綾野 誠 氏

16:30～16:50　 デモセッション：「数億件のデータを利用した高速・高度なデータ活用からのインサイトを得る」

「Snowflake」に入れてある数億件のリテールサンプルデータを使い、「ThoughtSpot」でどのような分析が出来るのかを、シナリオベースでの有効性のご紹介致します。今回は合わせて「Snowflake」の特徴でもある「動的スケールアップ」機能などもお見せ致します。

――講師―― 株式会社ジール ビジネスディベロップメント部　シニアコンサルタント 岡本 真一

16:50～17:00　質疑応答

投票によるアンケート、個別のご相談をお受けいたします。

※皆様のお申込みを心よりお待ちしております。 なお、パートナーおよび競合企業の方のお申込みはご遠慮いただいておりますので予めご了承くださいませ。

主催

株式会社ジール

協力

Snowflake株式会社 / ソートスポット合同会社

プライバシーポリシー

ジール：https://www.zdh.co.jp/privacy/#ttl02　 Snowflake：https://www.snowflake.com/privacy-policy/?lang=ja ソートスポット：https://www.thoughtspot.com/jp/privacy-policy

アフターコロナに備えた需要予測をどのように行うのか？

コロナ感染者数の増加と減少を繰り返し、アフターコロナ時代の需要予測が難しくなってきています。 どのデータを頼りに今後の戦略を立てればよいのでしょうか？

データ活用の遅れとデータ不足の問題

日本企業は世界の中でもデータ活用が遅れていると言われており、先進10ヵ国で最低というデータがあります。 その主な理由がデータサイエンスに関わる人材の不足、自社でのデータ不足です。

2020年の富士通総研の調査によると、デジタルマーケティングの成熟度が高い企業ほど自社のデータが不足していることを課題に挙げていることがわかりました。顧客体験を向上させてマーケティングの質を高めていくには、自社で保有している会員属性データだけでなく、行動や嗜好などに関する外部データも必要になってきています。

SNSやクチコミなどの外部データをどのように活用すべきか？

売上拡大・マーケティング効果アップのためにこれらのデータを集めたい、でも自社のリソースでは難しい…という企業ご担当者様は多いのではないでしょうか？ 本セミナーでは、観光施設、アパレルメーカー、小売店などでのデータ活用事例を元に、SNS情報・国内外のクチコミ・気象や災害などのオープンデータを活用したマーケティングや需要予測の考え方、インバウンドの観光戦略立案など具体的事例を基に解説いたします。

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）

13:05～13:40　アフターコロナの需要予測と外部データ活用マーケティング

・データ活用の重要性について ・自社データのみで分析する場合と、外部データを活用する場合の違い ・事例/テーマで見るデータ活用と成果 ①SNS/クチコミ/トレンドデータを活用した施策検証～戦略策定 ②全国施設情報を活用したエリアマーケティング戦略 ③天候気象情報を活用したウェザーマーケティング ④コロナ感染予測データを活用したターゲティングプロモーション施策

13:40～14:00　質疑応答

主催

株式会社データフォーシーズ