上級コンサルタント、データサイエンティストなど プロフェッショナルが語る データ統合のビジネス価値と進め方

セッション１：
【国内外の先進事例を紹介】
データ統合とその活用によるビジネス価値をあらめて考察す

日本テラデータ株式会社 コーポレート・エバンジェリスト／エグゼクティブ・コンサルタント 金井 啓一
（データ活用実践を指南する上級コンサルタント）

データ統合には物理統合と論理統合がありますが、統合は目的ではなくあくまで手段です。最も重要なことは、データをビジネスに活かすことであり、そのために必要なデータ統合を行うということです。ビジネスに関連するすべてのデータを統合し、分析・活用することで、今までにないビジネス価値を生み出すことができます。 本セッションでは、現在の多くの日本企業が抱える課題や問題点を整理し、データ統合がなぜ必要なのか、またデータ統合によってどんなビジネス価値が生まれるか、国内外の先進事例をご紹介しながら考察します。

セッション２：
分散データの統合とコラボレーションを可能とするアーキテクチャ「データファブリック」の実現方法

日本テラデータ株式会社 クラウド・アーキテクチャ・リード 藪 公子
（大規模データ分析プラットフォームのアーキテクチャを策定するコンサルティングのリーダー）

クラウドの時代では、大企業にとってはデータを一カ所に集めてモノリシックに管理することは、もはや非現実的です。一方で、ユーザーにセルフサービスで自由に管理を任せると、ガバナンスが効かず、サイロ化が進行し、連携も取れないカオスとなり得ます。分散したデータを統合し、データそしてユーザーのコラボレーションを可能とするには、テクノロジーだけではなく、データ自体の観点からもアーキテクチャを考える必要があります。 本セッションでは、クラウド時代にデータ統合を行うための主流アーキテクチャ・コンセプトとなりつつある、データファブリックについて解説するとともに、抑えるべきポイントをテクノロジーおよびデータの両面からご案内します。

セッション３：
【AI/ML活用の重要ポイントを徹底解説】
AI/MLモデルの開発・運用を加速する統合アーキテクチャ

日本テラデータ株式会社 アナリティクス・スペシャリスト 森 浩太
（イェール大学卒データサイエンティスト、AI/MLを大規模環境で実装することを支援）

AI/ML（機械学習）のビジネス活用において、統合された信頼できるデータが必要であることは言うまでもありません。また、データのどの特徴に着目してMLモデルに学習させるかによって得られる成果は大きく異なります。この特徴を特徴量といいMLモデルの精度に直結するのです。従来、この特徴量は開発者ごとに管理されていましたが、データとともに一つのプラットフォーム上に統合し、共有・管理することでMLモデルの開発能力、ビジネス活用を飛躍的に向上させることが期待できます。本セッションでは、AI/MLにおける統合データの重要性とともに、このデータと特徴量の統合運用管理を実現するアーキテクチャについて解説します。

セッション４：
Ｑ＆Ａ

本日の講演者が皆様のご質問に回答、解説をさせていただきます。また、お申し込み時にご記入いただきましたご質問にも回答してまいります。※時間の都合ですべての事前質問に回答させていただけない場合がございます。