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公開日:2017/11/14

Data Platform Conference Tokyo 2017 - C track

Data Lakeを高速かつ低コストでビジネスに活用する方法 北川 晋 氏

タグ

  • ビッグデータ
  • Zoomdata
  • Hadoop
  • DSX
  • SAP Vora
  • BigData as a Service
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講 師
Data Platform Conference Tokyo 2017
授業数
10
前 提

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講座紹介

本動画は Data Platform Conference Tokyo 2017 - C trackの様子をお届けいたします。

Session1.Data Lakeを高速かつ低コストでビジネスに活用する方法
シンクソート・ジャパン株式会社 北川 晋 氏 資料ダウンロード
ビッグデータを扱う上で、構築したData Lakeのデータ品質とその実用性を高めることはお客様にとっての最重要課題です。Syncsortの高速ETL製品DMX-hとデータクレンジング製品Trilliumは、高速かつ低コストなData Lakeの構築をサポートし、またそのデータ品質の向上を実現いたします。

Session2.ビッグデータ活用事例のご紹介
株式会社ノーチラス・テクノロジーズ 芳賀 荘鑑 氏 資料ダウンロード
ビッグデータの活用が叫ばれる中、弊社では並列分散処理を用いた業務系システムの導入実績を金融、製造、流通、社会インフラ等様々な業界に数多く保有しています。当日は最近のトレンドとあわせて代表的な導入事例を幾つかご紹介し、そのシステムがいかに経営に役立てられているかを説明させていただきます。

Session3.ビッグデータの可視化・分析を高速に実現するZoomdataとは?
Zoomdata K.K. 和田 健一郎 氏 資料ダウンロード
IoT、SNSストリーム解析等に代表されるような、新しいビッグデー タ・ニーズに対する可視化・分析技術として、データ移動を発生さ せずに、高度なクエリー技術で、ネット上に散在するデータレイク を透過的に取り扱い、高度なオンメモリ技術による高速処理を実現 した、次世代のビッグデータ・アナリティクス技術を紹介します。

Session4.HadoopとIBM Data Science Experience (DSX) を利用したビッグデータ活用
日本情報通信株式会社 梶原 克之 氏 資料ダウンロード
日々さまざまな場所で発生するデータの収集が効率的でない、サイロ化したデータ蓄積で横断的な活用ができていない、個人の分析技術レベルに頼っていて、人員育成に課題がある。そんな、業種を超えたBigDataの課題をHortonworksHDF/HDP、IBM DSXを活用することで解決する方法を紹介します。

Session5.ビッグデータからビジネスの潜在能力を解き放つSAP Vora
SAPジャパン株式会社 新久保 浩二 氏 資料ダウンロード
IoTをはじめとするデータ駆動型ビジネスのためのデータ管理/分析基盤としてHadoopの利用が進む中、既存基幹システムとHadoop間のシームレスな連携が求められています。SAP Voraを使ったHadoopと既存のSAP HANAとの連携や、そのアーキテクチャーを説明します。

Session6.Dell EMCが実現する<日本初>のBigData課題解決システム・プラットフォーム - BDaaS(BigData as a Service)
Dell EMC 堀田 鋭二郎 氏 / 菅谷 篤志 氏 資料ダウンロード
Dell EMCのBDaaS(BigData as a Service)は、オンプレ/パブリック/ハイブリッド環境のDockerコンテナ上に、データの収集、蓄積、処理、分析を実現するためのHadoop/Spark/Kafkaを含む様々なミドルウェア、アプリケーション類をマルチテナント・セルフサービス方式にて提供可能。ビッグデータ活用環境を迅速かつコスト効率良く構築、利用するための実現方法をご紹介、デモ実演もいたします。

Community Session
1.高性能インメモリプラットフォームApache Igniteにおけるリアルタイムデータ分析
ヤフー株式会社 シュティフ ロマン 氏 
最近、IoT技術の進歩により解析が必要とされるデータはさらに大量且つ多様となり、従来のディスクベース技術ではスピーディな対応は困難になってきています。そのため、高性能インメモリプラットフォームであるApache Igniteのようなインメモリ技術を採用したリアルタイムデータ解析の利用機会が増えています。
本セッションでは、Apache Igniteをご紹介し、IoTにおいて生成された大量のデータの高速なリアルタイム解析について述べます。

2.BigData as a Service(BDaaS)を実現するBlueData社の紹介
株式会社ネットワールド 照川 陽太郎 氏 資料ダウンロード
BigData as a Serviceを実現するBlueData EPICは、DevOpsスキルや専門インフラストラクチャチームを必要とせずに、
異なるユースケースやツールを持つ複数のユーザグループのために、短時間でのクラスタ展開、低コスト、究極の柔軟性を提供できます。
本セッションでは、BlueData EPIC とHortonworksとの統合事例について紹介します。

3.データ爆発時代に最適な備える大規模・高速ストレージご紹介
株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン 秋元 禮 氏 資料ダウンロード
AI/Deep learning の時代が幕を明け、各国の自動運転技術開発等では莫大なデータが日々蓄積されおり、DDNはストレージ I/O の観点からビックデータ処理の最適化、ベストコストパフォーマンスのストレージソリューションのご提案を行っております。

4.ディープラーニングを使ったセンチメント分析システムの紹介
Skymind Eduardo Gonzalez 氏
DeepLearning4JとApache Nifiを使ってTwitterのつぶやきをセンチメント分析しElastic Searchでダッシュボードで表示するシステムを紹介します。

授業一覧

Data Lakeを高速かつ低コストでビジネスに活用する方法 北川 晋 氏 お試し視聴 37:16
ビッグデータ活用事例のご紹介 芳賀 荘鑑 氏 お試し視聴 40:13

ビッグデータの可視化・分析を高速に実現するZoomdataとは?  和田 健一郎 氏

39:19

HadoopとIBM Data Science Experience (DSX) を利用したビッグデータ活用  梶原 克之 氏

38:42

ビッグデータからビジネスの潜在能力を解き放つSAP Vora 新久保 浩二 氏

40:44

Dell EMCが実現する<日本初>のBigData課題解決システム・プラットフォーム 堀田 鋭二郎 氏 / 菅谷 篤志 氏

38:22

高性能インメモリプラットフォームApache Igniteにおけるリアルタイムデータ分析 シュティフ ロマン 氏

13:04

BigData as a Service(BDaaS)を実現するBlueData社の紹介 照川 陽太郎 氏

09:34

データ爆発時代に最適な備える大規模・高速ストレージご紹介  秋元 禮 氏

11:17

ディープラーニングを使ったセンチメント分析システムの紹介  Eduardo Gonzalez 氏

11:23