短縮したためか、ディスカッションというよりそれぞれの発表のような感じでした。このあたりから翻訳マイクのノイズが少し気になりました。個人的にBeamに注目しているので、興味深かったです。安定稼働、メモリバグはリランで対応Sparkは参照系のみで更新系には導入しなかった。遅くなっていたものが速くなった。印象的だった、同氏の去年のセッションの一部の続編という感じでした。ランチセッション満席で入れませんでしたが、資料をあとで見たらとても内容の濃いものでした。興味のある方はご一読をオススメします。「必要性はない」(属性でグルーピングしているなら)ビッグデータで生命保険ビジネスは変わるのか?通院日数が減っている外来が増えてるスマートケアお客様中心に変わる。やりますQ&AQ:個人データを集めることは保険会社としていいのか?A:セキュリティ・コンプライアンス、個人情報に則った形、同意を取って。健康状態を質問している。データを出すかは任意。Directorを使ってクラウド環境に乗り換えたという話。インフラチームが不要になったというのは大きな変化ですね。Japan感想(Clouderaから見た)いかにIoT/ビッグデータ/分析基盤を作るかという話。非常に面白かったです。これから分析基盤を作る/作りたい部署や会社にはおすすめの内容です。準備に全作業の80%職掌のジレンマ:ユーザーにお伺い⇔ユーザーは使いこなせないExcelなどによる属人的で非効率なデータ準備作業(Paxataデモ)ブラウザで扱えるスプレッドシートのような感じ加工できる。”_”で分割したりデータのJoinも可能。Joinの確率を機械学習で出している。裏ではSparkを使ってるがユーザーは意識する必要がない。「ステップ」を記録していて、過去の状態に戻せる。虎ノ門ヒルズフォーラム感想アシスト社のHadoop/Spark関連ツールの紹介。「スキルがある人がたくさんいればオープンソースを直接、あまりいないならツールを」というのは確かにそうだなと思いました。Altusへの置き換えを検討したという話。直前のセッションと似ていますが、こちらは使うべき/使わないべき条件、不満な点や要望なども細かく示されていました。参加できなかったセッションの現在公開されているスライドです。#cwt2017以前は開発寄りのイベントでしたが、だいぶビジネス寄りになってきました。Clouderaが(たぶん)今年から突然「分析と機械学習のプラットフォームです」と言い出した。sdx、データサイエンスワークベンチ、DirectorとAltusが気になりました。ユーザーの事例や自社サービスの説明のセッションが増えた気がします。「ワンストップでETL~ストア~分析/機械学習まで」というようなブースが多かった。Dockerを使ってるところが多かった。ランチセッションが埋まっていたり、セッションの間の時間が長くてwifiや充電コーナーがなかったりしたのは少し厳しかったです。嶋内さんと少し話せました。「最近はもっぱらKuduとImpala。速くて、1箇所にストアすればいいので楽」Clouderaブースで九州復興募金をしていて、少しだけ募金できました。Tokyoは毎年いろいろと刺激になって興味深く、面白いです。ありがとうございました!今後もイベントに参加してブログも書いていこうと思います。Calendartocci3機械学習、ビッグデータ(Hadoop/Spark)関連のシステム開発やデータ分析などをしています。音楽(クラシック、チェロ、HR/HM)と健康関連(筋トレ、糖質制限)と開発全般と機械学習・ビッグデータなどに興味があります。