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）

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）

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）

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

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。

会社全体の業績のカギを握る中間管理職

役員への報告、部下の指導、他部門との連携・折衝など、あらゆる方面に責任を負う立場である中間管理職。 中間管理職のパフォーマンスは、会社全体の業績にも影響するにもかかわらず、忙しすぎるという根本的な課題を抱えています。

Excelでのレポートなどが、中間管理職のパフォーマンスを落としている

中間管理職の業務効率化を考える中で、目標の達成状況など成果をレポーティングする業務は大きな負担になっています。 例えば、「データの鮮度」「データの信頼性」について以下のような課題があります。 ・作成されたレポートは、元データが古いため現状を正しく正しく反映しておらず、真の状況を確認し、その都度上書きした報告が必要になっている ・達成進捗を確認する会議に参加しても、データの確認に時間を要し意思決定の議論に到達せず、時間だけを消費してしまう

意味の無いレポートやダッシュボード

Excelや従来のBIツールを利用し、レポートやダッシュボードを作成している企業も多いと思います。 しかし多くのレポート・ダッシュボードは、以下のような課題があります。 ・正しいレポート・ダッシュボードを見つけるのが大変 ・単に表やグラフを並べただけのため、そこから何を読み取るべきか分からない ・結果として、何の意思決定もできない

タイムリーなデータ活用と、データストーリーで、中間管理職の負担を軽減

本セミナーでは、様々なシステムに分散するデータを「タイムリーに統合」、「可視化・分析」することで、中間管理職の負担（レポートの作り直し、会議のやり直し）を軽減する方法について解説します。 また、単に表やグラフを並べた従来のレポート・ダッシュボードではなく、「データストーリー」というコンセプトに基づき、そのデータが何を意味するのか、データに基づきどうアクションすべきか、誰が見ても一目で分かる新しいダッシュボードについて、事例を交えご紹介します。

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　上からも下からもプレッシャー　中間管理職の「悩み」をデータの視点で解決　〜タイムリーなデータ活用、円滑な状況共有を導く分かりやすいデータストーリーとは〜

10:45～10:55　質疑応答

主催

ドーモ株式会社（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

ツールはTeams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。

※本セミナーはMicrosoft Base Kanazawaオンラインイベントです。

※本セミナーはプログラムの一部を講談形式でお届けします。ご期待ください。

DX時代では、データの利活用が重要

DXとは「データとデジタル技術を活用」と定義されているように、DX推進のためには企業が保有するデータを有効活用することが必要不可欠と言えます。 データに基づいた客観的な判断による意思決定によって、従来の業務やビジネスのあり方をデジタル社会に対応できるよう変革することが求められているのです。

オンプレミスDWHは拡張性に乏しく、運用コストも高い

データをうまく利活用するためには、データ分析基盤が欠かせません。 データ分析基盤としてはDWHを用いるケースが多いですが、従来型のオンプレミスDWHは、拡張性に乏しいため扱えるデータ量に限りがあるという欠点を抱えていました。 また、メンテナンスや維持費などの運用コストも高くつくため、長期的に使い続けるのも困難です。

一般的なクラウドDWHはスキルがないとうまく使いこなせないため、SIベンダに外部委託しているケースが多い

オンプレミスDWHの課題をクリアしたクラウドDWHも普及し始めています。 しかし、一般的なクラウドDWHはクラウドサービスに関する知見がないと構築が困難です。 さらに、データの収集・加工・分析にも専門的なスキルを要することからデータの運用をSIベンダに外部委託せざるを得ず、その結果スピード感のあるデータの利活用ができなかったり、委託によるコスト増などの問題が起きています。

シンプルな操作性や豊富な機能を備えたデータ分析基盤の活用により、ユーザ企業主体でデータの利活用を可能にする

そこで本セミナーでは、シンプルな操作性や豊富な機能を備えたことで、専門的なスキルがなくても容易に扱えるデータ分析基盤の活用により、外部委託に依存せずユーザ企業主体でデータの利活用を行う方法について紹介します。 データ利活用によってユーザ企業のDXをスモールスタートで推進することが出来る、システムサポート社のクラウド型DWHソリューション「Smart DWH」についても紹介します。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　ユーザ企業主体でクラウドDWHを構築し、利用者を選ばずデータ利活用を実現する方法【IT講談】

11:45～11:55　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（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）

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。

本来のBIツールの目的、データ活用の目的は、データからインサイトや”気づき”を得て、行動につなげること

本来のBIツールの目的、データ活用の目的は、データからインサイトや”気づき”を得て、行動につなげることのはずです。

しかし、企業ではテレワークやDXが叫ばれ、クラウドサービスの活用など業務で使うシステムが増加しており、日々の業務で扱うべきデータも増えている中で、日々の作業に追われて「レポート作成がゴールになっている」ケースも少なくありません。

毎月、毎週、同じデータから同じレポートを繰り返し作成するだけ

データ活用の一例として、定期的なレポート作成があります。 これをExcelを使って行っている企業も多いと思います。 しかし前述のように、担当者が多忙だという理由で本来のデータ活用の目的を達成できず、毎月、毎週、同じデータから同じレポートを繰り返し作成するという、単なる作業をこなすというデータ活用になっている企業も多いのではないでしょうか。

セルフBIツール「Tableau」によって作業工数を大幅削減し、データ活用の本来の目的を達成する

そこで本セミナーでは、データ取得から共有まで、作業工数が大幅に削減できるセルフBIツール「Tableau」を活用することによって、作業工数を大幅削減し、データからインサイトや”気づき”を得て、行動につなげるという、データ活用の本来の目的を達成する方法について解説します。

また、操作の簡単さを実感して頂くためにデモも行います。

プログラム

13:45~14:00　受付

14:00~14:05　オープニング（マジセミ）

14:05~14:45　BIツールの目的は、単なるグラフ描画ではなく、インサイトや”気づき”を得ることではないのか？

14:45~14:55　質疑応答

主催

株式会社ウフル（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

ツールはTeams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。

※本セミナーはMicrosoft Base Kanazawaオンラインイベントです。

※本セミナーはプログラムの一部を講談形式でお届けします。ご期待ください。

DX時代では、IoTテクノロジーとデータの活用が重要

DXにおいて、IoTテクノロジーは重要な役割を果たします。 そして、IoTを有効に利用するためにはデータの活用も欠かせません。 IoTのデータを蓄積し、他のシステムから収集したデータと掛け合わせて分析することが重要なのです。

オンプレミスDWHは拡張性に乏しく、運用コストも高い

様々なデータと掛け合わせてIoTデータをうまく利活用するためには、データ分析基盤が必要です。 データ分析基盤としてはDWHを用いるケースが多いですが、従来型のオンプレミスDWHは、拡張性に乏しいため扱えるデータ量に限りがあるという欠点を抱えていました。 また、メンテナンスや維持費などの運用コストも高くつくため、長期的に使い続けるのも困難です。

一般的なクラウドDWHはスキルがないとうまく使いこなせないため、SIベンダに外部委託しているケースが多い

オンプレミスDWHの課題をクリアしたクラウドDWHも普及し始めています。 しかし、一般的なクラウドDWHはクラウドサービスに関する知見がないと構築が困難です。 さらに、データの収集・加工・分析にも専門的なスキルを要することからデータの運用をSIベンダに外部委託せざるを得ず、その結果スピード感のあるデータの利活用ができなかったり、委託によるコスト増などの問題が起きています。

シンプルな操作性や豊富な機能を備えたデータ分析基盤の活用により、ユーザ企業主体でIoTデータの利活用を可能にする

そこで本セミナーでは、シンプルな操作性や豊富な機能を備えたことで、専門的なスキルがなくても容易に扱えるデータ分析基盤の活用により、外部委託に頼らずユーザ企業主体でIoTデータの利活用を行う方法について紹介します。 データ利活用によってユーザ企業のDXをスモールスタートで推進することが出来る、システムサポート社のクラウド型DWHソリューション「Smart DWH」についても紹介します。ぜひご参加ください。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　外部委託なしでクラウドDWHを構築し、IoTデータ利活用を実現する方法【IT講談】

14:45～14:55　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（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）

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。

AIによる異常予兆の検知に「関心のある企業」は63.6%

2019年にプラントメンテナンス協会が実施した調査によると、 AIによる異常予兆の検知に「関心がある」と回答した企業は63.6%にも上ります。

引用：https://www.jipm.or.jp/company/report/images/202004.pdf

実際に、設備の保全をAI化すると、

・膨大なデータを自動で集計できる ・保全に関する熟練の技術が不要になる ・熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる ・メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化） ・製造ラインの緊急停止を避けられる

など、数多くのメリットがあります。

AIによる異常予兆検知構築への様々な障壁

しかし、AIによる異常予兆検知構築にあたり、「異常データがない」、「ビッグデータが蓄積されていない」、 「構築手順が分からない」など様々な障壁があるのではないでしょうか？

また、構築後も、「誤検知が多い」、「現場で使われない」といった問題が発生しがちです。

様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知

今回ご紹介する「異常予兆検知システム構築サービス」は、様々な製造現場、お客様のニーズにジャストフィットする AIシステム構築のため、事前分析から活用サポートまで一気通貫でサービス展開いたします。

「異常データがなくても」、「ビッグデータが蓄積されていなくても」構築可能で、 過去に経験したことがないトラブルでも検知できます。

今回のセミナーでは、 AI異常予兆検知システムの構築のキーポイントとして、

・データの準備・前処理 ・アルゴリズムの選定 ・アラートの鳴らし方

などをお伝えします。

AIを用いた異常検知を構築しようとしたけれど、具体的にどうやって導入したらいいの？と迷われている方に特におすすめです。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　未経験の設備トラブルを、早期に検知する

14:45～14:55　質疑応答

主催

株式会社宇部情報システム（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）