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AI活用を加速するデータレイク丸わかりセミナー

~事例から適材適所を学ぶ~

AI・IoTが進展しデータを活用することは企業が成長するための必要条件となっている今、データレイクへの取り組みがデータ活用の成功への近道です。

しかしながら、
・従来のDWH(データウェアハウス)との違いやデータの蓄積方法がわからない
・世の中にはたくさん製品があり、どれが自社に最適なのかわからない
・そもそもなぜデータレイクが必要なのだろうか
と疑問やお悩みを抱いている方も多いのではないでしょうか。

本セミナーでは、上記のお悩みを解決するために、十年以上に渡りアナリティクスの最前線を走っているNECのエキスパートたちがデータレイクにおける課題解決策や導入効果を事例とともに最適な使い分け方をご紹介します。

さらに、Uber や DreamWorks など世界で3,500社以上に導入されている次世代型ビッグデータ分析基盤データベースであるVerticaのグローバル含めた事例を、開発元あるマイクロフォーカスエンタープライズ社を招いてご紹介いただきます。

現場最前線での気づきから得た情報をお伝えすることで、次の成功へのステップへのヒントとして、ぜひお役立てください。

開催概要

会期
2018年7月11日(水) 13:30~16:45 (受付開始 13:00)
会場
NECイノベーションワールド(品川)
東京都港区港南2-16-1(品川イーストワンタワー7F)
new window会場アクセス
主催
NEC
参加費
無料(事前登録制 / 定員:60名)
★多数のお申込をいただきまして、ありがとうございます。
 満席となりましたので、お申込は締め切らせていただきました。

このような方にオススメです!

  • データ活用の取り組みが進められていない、何が自社に最適かわからない
  • 現行DWHだけでなく新たなデータ蓄積の方法や手段を検討している
  • データレイクについて具体的に知りたい

プログラム内容

時間 内容
13:35~14:00 『NECが考えるデータレイクとは』

ビッグデータやIoTという形であらゆるデータから新たなビジネス価値を生み出すために、それらのデータを蓄積するデータレイク基盤が求められています。
ただデータレイクというキーワードは聞いたことがあるものの、具体的になにを用意すればいいか分からない方も少なくないはずです。
本セッションでは、ビッグデータ市場の動向やデータレイクの必要性、従来のDWHとデータレイクの使い分け等をご紹介します。  

    【講師】 NECアナリティクスサービスコンピテンスセンター
         センター長  三国 晋章
14:00~14:50 『大規模データ蓄積フレームワーク Hadoop ってなに?
              -明暗を分ける分析データの量と質』 

分析に使用するデータ量は日々増加し、構造化データだけではなく非構造化データも視野に入れたシステムの需要が高まってきました。
精度の分析結果を導く鍵は、大規模そして分析に使うデータの質です。
本セッションでは、初心者にもわかるHadoopの特長・適用領域と、事例・ユースケース、 高度分析の活用イメージをご紹介します。

     【講師】 NEC AIプラットフォーム事業部 
          川畠 輝聖
10分間 休憩
15:00~15:40 『大規模データを高速処理するNECアプライアンス』  

データ蓄積基盤は必要性を増している中、分析のPDCAサイクルをまわすには、大規模データを高速処理する分析用データベースサーバが必要となります。
本セッションでは、超大規模なデータと分析データの住み分けと、高速なデータ分析環境に必要なハードウェアとソフトウェア環境が事前に設計・検証されたNECアプライアンスサーバを導入事例を含めてご紹介します。 

     【講師】 NEC プラットフォームソリューション事業部
          齋藤 佑介
15:40~16:30 『データレイクを高速化、機械学習でフル活用!
              Verticaの最新グローバル事例をご紹介』 
 
近年、データレイク上のウォームデータをホットデータとして活用するニーズが増加しています。先進的なVerticaテクノロジーを利用し、いかにデータレイク上のデータを高速処理し、スピーディーにビジネスへ貢献できるかを紹介します。また、AI技術を支える機械学習でどのように予測分析を実現し、新たなビジネスに活用いただいているかを最新グローバル事例とともに紹介します。

     【講師】 マイクロフォーカスエンタープライズ
          Vertica事業部 外岡 海人 氏
  • プログラム内容は変更となる場合がございます。予めご了承ください。

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