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【セミナーレポート】12/5 >> 今すぐはじめる「ビッグデータ分析」

ビッグデータのビジネス活用について注目が高まる中、『効率的なデータ収集ができない』『必要なデータが必要な場所にない』『データ分析のできる社員が少ない』といったお悩みをお持ちの方も多くいらっしゃることと思います。
本セミナーでは、多種多様なビッグデータを蓄積するための分析基盤、機械学習・深層学習との連携によるチーム分析を促進する機能、さらにはプロジェクトの事例をベースにした実装プロセス等についてご紹介いたしました。



H_kitase.jpg 本格的にデータサイエンスをはじめるために
― Hortonworksが提供するビッグデータ分析基盤について ―

ホートンワークスジャパンの北瀬様からは、日産自動車株式会社様やコカコーラ・イーストジャパン株式会社様をはじめとしたお客様事例について、ご紹介がありました。
あらかじめビジネスモデルを想定してビッグデータ分析をスタートするのではなく、データを集め、その傾向/発見をもとに予測を立て、そこからビジネスを展開していくケースが多いことについて、ご説明がありました。





I_nishi.jpg オープンなDSXで加速するチーム・データサイエンス
IBMの土屋様からは「チームデータ分析」に求められるオープンな環境として、DSX(データ・サイエンス・エクスペリエンス)についてのご紹介がありました。
分析担当者や部門ごとにそれぞれの環境が用意され、データ管理が非常に煩雑になりつつあること。一方でデータ分析を行うチームにはコーディングをする人もいれば、コーディングはせずグラフだけを見る人もいて、そういった色々な立場の人がコラボレーションできるための管理機能やコミュニティを、DSXが提供しているといったご紹介がありました。





N_kaji.jpg ビッグデータの老舗がHadoop利用を具体化・実装するメソッドを教えます
日本情報通信(NI+C)の梶原からは2つの導入事例をベースに、お客様のビジネス環境、導入時の要件やポイントについてご紹介をさせていただきました。
システム構成を決定するための検討ステップは Hadoop だからといって特別ではないこと、とは言え、将来的に利用したいコンポーネントを初期段階で洗い出しておくことが重要で、やみくもに導入をしてしまうとシステム管理が複雑化したり・スケールアウト時に結局再導入しなければならなくなるので注意が必要だ、といったことについてご紹介をさせていただきました。




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