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、Databricksの基本解説から、田辺三菱製薬様、リクルート様などのDatabricks活用事例講演など、さまざまな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。
プログラム
9:00〜12:00
3時間でわかるDatabricksの全容！
はじめてDatabricksをご利用する方を対象に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
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
データブリックス・ジャパン株式会社
ソリューション・エンジニア
北岡 早紀
11:00〜11:45
＜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
11:00〜11:45
＜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、Databticks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いただくことで、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
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
13:00〜13:10
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。
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
Greg Taylor
13:10〜13:55
データとガバナンスのサイロを打破するレイクハウス
The Case for Lakehouse, Breaking down the data and governance silos
データ、分析、AIの世界が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。
Databricks
SVP, Field Engineering
Arsalan Tavakoli
13:55〜14:25
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
14:35〜15:05
＜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。
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
14:35〜15:05
＜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。
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
14:35〜15:05
＜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。
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
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
田村 優友 様
15:05〜15:35
スポンサーセッション
15:05〜15:35
「時間もお金もかけない」データ活用の秘訣Databricks
キーワード：
・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
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 様
15:35〜16:05
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 (3)AI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。
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 様
15:35〜16:05
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。
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 様
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 様
16:05〜16:35
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
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
16:05〜16:35
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。
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
16:05〜16:35
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
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
16:35〜17:05
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
17:15〜18:15
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
株式会社 ELYZA
取締役CMO
野口 竜司 様
LINE株式会社
執行役員 AIカンパニーCEO
砂金 信一郎 様
モデレータ：データブリックス・ジャパン株式会社
マーケティング本部 マーケティング本部長
岡本 智史
※アジェンダは変更となる場合もございます。
セミナー概要
| 開催日時 | 2022年12月6日（火）9:00〜18:15 |
|---|---|
| 申込締切日 | 2022年12月1日（木） |
| 形式 | オンライン |
| 参加費 | 無料 |
| 主催 | データブリックス・ジャパン株式会社 |
| お問い合わせ | marketing-jp@databricks.com |
本ページでの申込受付は終了しました。参加をご希望の方は主催者までお問い合わせください
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.