Analytics環境のモダナイゼーションを実現されてるお客様のベストプラクティスをご紹介
データドリブンな意思決定は、ビジネスの拡大、推進に不可欠な要素となっています。外部の調査会社によるCIO向けアンケートの結果でも、投資を増やしているテクノロジー分野の第1位が「ビジネスインテリジェンスまたはデータ分析ソリューション」となっている点もその事実を裏付けています。
本セミナーでは、AWS Analyticsサービスを活用してAnalytics環境のモダナイゼーションを実現されてるお客さまをお招きし、それぞれのベストプラクティスを共有いただきます。Analyticsにおける3つのトピック(Amazon QuickSightデータ活用・Amazon Redshift データウェアハウスのモダナイズ・データレイク)を取り上げます。アジェンダ:
本セミナーでは、AWS Analyticsサービスを活用してAnalytics環境のモダナイゼーションを実現されてるお客さまをお招きし、それぞれのベストプラクティスを共有いただきます。Analyticsにおける3つのトピック(Amazon QuickSightデータ活用・Amazon Redshift データウェアハウスのモダナイズ・データレイク)を取り上げます。
アジェンダ:
調整中のため変更になる可能性がございます
時間 | セッション |
13:30 - 13:50 | Amazon QuickSight データ活用事例① 自動車開発をサポートする積極的なQuickSight活用事例紹介 自動車開発やその周辺に蓄積される大規模データからクイックにインサイトをデリバーするアジャイル的アプローチおよびそれを実現させたアーキテクチャをご紹介させて頂きます。 日産自動車株式会社 R&Dデータサイエンス部門 課長 俵道 大輔 様 |
13:50 - 14:20 | Amazon QuickSight データ活用事例② 日本一のITフリーランスDBを世間に大公開してみた ITキャリアを支援するレバテックでは、QuickSightで作成した市場分析ダッシュボードを、フリーランス活用企業やフリーランスIT人材向けの会員ページに埋め込み、フリーランスに関する情報を伝えています。QuickSightの真価はモニタリング活用にとどまりません。QuickSightをサービスに組み込むことによって、手軽かつ安価に、社内の情報を価値ある形でユーザーに提供することができます。 レバレジーズ株式会社 マーケティング部 データ戦略室 データアナリスト 井上 智貴 様 |
14:20 - 14:50 | Amazon QuickSight データ活用事例③ Amazon QuickSight を活用した、B2Bマーケティングデータ分析ツールの実現 SaaSのB2Bマーケティングオートメーションツールである、SHANON MARKETING PLATFORM では、マーケティングデータの可視化のための仕組みをアップデートする必要がありました。ニーズと運用が異なる様々なユーザが簡易にデータを可視化するために、データレイク・マルチテナント対応・ダッシュボード生成の自動化・シングルサインオンを組み合わせて、SaaSアプリケーションとして統合し、提供した事例をご紹介します。 株式会社シャノン 技術統括部 エンジニア 駒田 直樹 様 |
14:50-15:00 | 休憩 |
15:00 - 15:30 | Amazon Redshift データウェアハウスのモダナイズ事例① Amazon Redshift を 1 年運用して感じた教訓とその対策方針 Amazon Redshiftを導入することで、様々なインサイトを短時間で取得できます。面白法人カヤックではサービス『Tonamel』において、Redshift を導入し1年ほど運用しました。現在、その運用に関して様々な教訓が見えてきました。本発表ではTonamelでの運用で見えた教訓とその対策方針を共有することで、皆様のより良い Redshift の運用に貢献することを目的とします。 株式会社カヤック エンジニア 池田 将士 様 |
15:30 - 16:05 | Amazon Redshift データウェアハウスのモダナイズ事例② なぜビットバンクは Amazon Redshift を選んだのか? ビットバンクでは、組織拡大に合わせてデータ活用基盤の高度化検討を行いました。検討する上で Google, Snowflake, AWSの3社のDWH製品を比較し、Amazon Redshiftの選択に至りました。このセッションでは基盤選定の基準や、嬉しいポイントに加えて、データロード時に注意すべきことや工夫した点をお話しします。 ビットバンク株式会社 システム部門 プラットフォーム部 インフラチーム 谷津 香 様 |
16:05 - 16:10 | 休憩 |
16:10 - 16:30 | データレイク事例① AWS Lake Formationを利用した企業ネットワーク間のデータインジェスト 弊社ではAWS Lake Formationを利用して株式会社一休様とのデータ連携を実施しています。AWS Lake Formationを利用することで、ビジネス要件であるビジネスアジリティとデータガバナンスの観点を同時に満たすアーキテクチャを構築することができました。本発表ではこの取り組みの背景やアーキテクチャの詳細をご紹介させていただきます。 ヤフー株式会社 COO事業推進室 事業推進統括部 データディレクター 石川 貴大 様 |
16:30 - 16:45 | データレイク事例② 大規模商用システムに特化型マネージドサービスAWS Glueを使ってみた! 端末からアップロードされてくる30億レコード/日のログを処理する商用システムをオンプレからAWSへ移行するにあたり、AWS Glueを採用した経緯、AWS移行により得られた効果について具体的な数値を交えながらご紹介します。また、AWS移行後に登場したAWS Glue2.0、3.0へのバージョンアップについてもお話します。 株式会社NTTドコモ サービスデザイン部 名知 数馬 様 |
Presenters
FirstName LastName, Title and Position, Company
TBDFirstName LastName, Title and Position, Company
TBDFirstName LastName, Title and Position, Company
TBDFirstName LastName, Title and Position, Company
TBDFirstName LastName, Title and Position, Company
TBDFirstName LastName, Title and Position, Company
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TBD日時 | 2022 年 3 月 24 日(木) 開演:13:30 〜 17:00 |
参加費 | 無料 |
申込方法 | お申し込みフォームに記載 (メールで Webinar アクセス用リンクが送信されます。) ※競合他社様からのお申し込みはお控えください。 ※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが 1 名ずつのお申し込みが必要となります。(おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。) |
対象 |
・AWS が提供するAnalyticsサービスおよび同サービスを活用したデータ分析にご興味のあるお客さま |
推奨パソコン環境 | 視聴にあたり、以下の PC 環境をご確認ください。 ブラウザ環境: Google Chrome (most recent 2 versions) Mozilla Firefox (most recent 2 versions) インターネット環境: Computer: 1 Mbps or better (broadband recommended) ※セルフチェックが可能となっております。セルフチェックはこちら≫ ※携帯からのご視聴は推奨しておりません。 |
テクニカルレベル:
Level 100
Introductory
AWS サービスの概要に焦点を当てており、参加者は対象のトピックに関する知識が全くない方を対象としています。
AWS サービスの概要に焦点を当てており、参加者は対象のトピックに関する知識が全くない方を対象としています。
Level 200
Intermediate
トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能の詳細、およびデモを提供することに焦点を当てています。
トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能の詳細、およびデモを提供することに焦点を当てています。
Level 300
Advanced
対象のトピックの詳細を提供するセッションです。参加者はそのトピックにある程度精通している方が対象です。ただし、同様のソリューションの実装経験がない場合もあります。
Level 400
Expert
トピックに精通しており、既に独自ソリューションを実装している方が対象です。複数のサービス、アーキテクチャによる実装でテクノロジーがどのように機能するかを解説します。
ウェビナー開催日時
日付: 2022 年 3 月 24 日(木)時間: 13:30 – 17:00