※軽食をご用意しております。予告なく変更になる場合がござます。経営マネジメント層から「データ」を活用したいという要請が、かつてないほど高まっています。「個別部門での業務処理効率化のためのIT」ではなく、「環境変化への柔軟な対応や、ビジネス競争力の強化、顧客視点での事業再編のため、データを駆使したい」といった内容です。この要請に応えるためには、データのマネジメントが不可欠です。そもそもデータマネジメントとはどんなことを、どのように実施することを指すのでしょうか。それが見えにくいという声に対応して、JDMCは「データマネジメントの全体像俯瞰する地図」をまとめました。本チュートリアルでは、「今、なぜデータマネジメントが必要とされるのか(Why)」を事例で解説するとともに、「データマネジメントの本質と全体像(What)」を説明します。氏データマネジメントの基本のひとつが、マスターデータ管理(MDM)。本セッションではそのMDMに焦点を当て、MDMの基本的な考え方、その構成要素、データ・ガバナンスとデータ品質の関係などを分かりやすく説明します。MDMを実践するためのアプローチや導入時の課題、専門家であるDBアドミニストレータやデータスチワードなどのミッションにも言及します。MDMソフトウェア製品や海外事例も紹介する予定です。氏SNSやWebサイトのログデータ、RFIDが発する物流データ、あるいはセンサーが生み出す設備の稼働情報など、一般企業においてもビッグデータの活用が重要な課題になりつつあります。その処理基盤としてHadoopが注目されがちですが、既存のデータウェアハウス(DWH)の技術が大いに有効であることも間違いありません。本チュートリアルでは、ビッグデータの大容量性とリアルタイム性に着目し、大量のデータを効率よく処理する並列処理やカラムストアなどの技術と、それらを実装したDWHアプライアンス製品−−Teradata、Netezza、Exadataなどーーの特性や適用領域、活用法を詳細解説します。大規模データ管理基盤の最近の動向についても述べます。氏ビッグデータ時代になり、Hadoopを始め、大量のビッグデータに関する技術情報や海外の事例情報が溢れています。その中で、自社では何をどう分析・活用したら良いか、右往左往している企業も見受けられます。そこで必要になるのは、データ分析・活用とはそもそも何をどうすることなのか、その目的や期待成果をどう設定するのか、などを明らかにする必要があります。本チュートリアルでは基本に立ち返り、データ分析・活用の基礎を解説し、加えてビッグデータへの取り組み方法をご紹介します。国連の電子政府ランキングにおいて2011年、2012年と2年連続1位を獲得した韓国の電子政府。昔からそうだったわけではありません。2003年に電子政府のロードマップを公表し、着々と改革を進めてきた成果です。重要な成功要因の一つが、行政情報(データ)の円滑な連携にあります。non-stop)」を国民に提供する、もっとも基本的な要素であるとも言えます。本講演では、まず韓国の電子政府を年度別に区分して主要事業、特徴、その利点などを考察。その上で行政情報連携を理解いただくために、取扱っている行政情報の種類や行政情報の存在する位置、具体的な連携方法などを紹介します。統計数理的な見地から野球を分析し、「野球がどのように成り立つ」のかを明らかにした手法、それがセイバーメトリクスです。10年前、米国の球団であるオークランド・アスレチックスがこの手法を取り入れ、大成功を収めました。そのことは書籍「マネーボール」に描かれています。その後、メジャーリーグの各球団がセイバーメトリクスを取り入れたほか、今ではサッカーなど他競技にも広がっています。そんなセイバーメトリクスにも限界がありました。分析手法の進歩というアウトプットの技術革新(セイバーメトリクス)に対し、データ取得(インプット)が追いつかなかったことです。そんな中、インプットの技術革新が起こり、次元の異なる高度な分析への足掛かりが登場しました。動画や音声を含めた「ビッグデータ」です。本講演では、野球界にもたらされたビックデータの波がセイバーメトリクスと融合し、ブラックボックスとされてきた野球の構造理解を強力に推し進めている現状を紹介します。氏ビッグデータ時代の今日、様々な種類の膨大なデータが溢れています。重要なことはHadoopを入れることでも最新のITを導入することでもありません。経営や業務のビジネスクエスチョンに答えるかです。そのためにはデータを統合する必要があります。そのアーキテクチャはどうあるべきか、先進事例とともにご紹介します。※本講演では軽食をご用意しておりますが数量に限りがあります。当日、受付にてお配りする整理券をお持ちの方のみになりますので、ご了承ください。「クラウドを活用してもコストが下がらない」「ビッグデータの活用は本当に必要なのか?」「スマートデバイス活用で当社は出遅れているのではないか?」...。こんな課題、悩みをお持ちの方、いらっしゃいませんか?そのような方に必見のセッションです!一見、全く無関係に見えるこれらの課題やキーワードは「データマネジメント」という視点で見ると非常に密接な課題だということが分かります。本日のメインテーマ「データマネジメント」が、企業のIT部門関係者にとって永遠のテーマと言われる所以でしょう。インフォテリアは、国産パッケージ。ベンダーとしてはいち早く、マスターデータマネジメント(MDM)に特化した製品を開発、販売してきました。本講演では、データマネジメントの本質を紐解き、そのコンセプトから成功のコツまで多数の実績・事例をもとに明らかにします。※本講演では軽食をご用意しておりますが数量に限りがあります。当日、受付にてお配りする整理券をお持ちの方のみになりますので、ご了承ください。「ビッグデータの処理を前提とした、次世代データ処理基盤の要件とは何か。答えは、トランザクション処理と分析の統合、CEP(複合イベント処理)技術とHadoop技術、それにインメモリ技術の統合である。」こう言われるとどうでしょうか?「何やら難しそうだ」、「Hadoopやインメモリーの活用はまだ先では?」。こんな反応が多いかも知れません。欧米の先進ユーザーの動きを見る限り、これは既に現実のものとなっています。そこには、どんな理由があるのか。先進企業はどのように取り組んでいるのでしょうか?本講演では、技術や製品、そして欧米での適用事例から、次世代データ処理基盤の姿をお伝えします。※本講演では軽食をご用意しておりますが数量に限りがあります。当日、受付にてお配りする整理券をお持ちの方のみになりますので、ご了承ください。ンは不可能と言っても過言ではありません。一方で漫然としたデータマネジメントを実践するだけでは、やはりイノベーションを起こすことは困難です。一体、何が必要でしょうか?これまで以上に顧客の関心に思いを巡らし、斬新なアプローチをとることがその答です。本講演では、データを管理(マネージ)するためのITの前提としてオラクルが重要と考えている、お客様中心で新たな発想にたどり着くための方法論をご紹介します。日本たばこ産業(JT)は、たばこを巡る国内の事業環境が厳しさを増す中、M&Aなどによる海外事業の強化に取り組んでいます。必然的に情報システムには、海外拠点間の販売・生産・在庫などの情報をリアルタイムに連携させ、為替変動や原材料価格の変動リスクなどに対して適正な経営判断を支援するグローバル経営基盤としての役割が求められます。一方で買収した海外拠点のシステムは整備が進んでおり、国内の情報システムをどのように進化させ、適合させるかが次の課題となっています。これに対しJTのIT部門は、中長期的な変化に対応するためEAのフレームワークを活用した全体最適シナリオの検討に着手しました。本講演では、活用を含めたデータマネジメントを軸に、JTの取組みを紹介します。契約管理から顧客管理へーー生命保険会社にとって最も重要なことの一つが、「顧客データ品質の向上」です。格的に実施するべく、既存契約情報を元に顧客管理データベースを構築しました。どのようにそれを実施したのか。すべき点は多岐にわたりました。本講演では、構築時の苦労話やコスト対効果も含めて、ソニー生命における顧客データ統合の取り組みを紹介します。就職や結婚、住宅購入などの「ライフイベント領域」、グルメや旅行などの「ライフスタイル領域」。した様々な大規模サイトを運営するリクルートは、アクセスログデータや購買データなどを中心に、いわゆる”情報爆発”が起こっています。日々、大量のデータが新たに発生するのです。リクルートでは、このようなデータが大規模化・複雑化していく中、アナリティクスとテクノロジーを活用してマーケティングの改善やWebサービスの向上を実践しています。どのようなデータをどのように管理し、分析し、活用しているのでしょうか。本講演では、リクルートにおけるビッグデータの捉え方や、それに対峙していくために行なっている取り組みに関して、複数の事例とそれぞれの成果を交えて紹介します。88」を昨年度発表しました。実行に移しているところです。88及びVITESSEについての概要をご紹介し、我々の戦略や方向性についてご理解いただこうと思います。VITESSEにおけるビッグデータに関する取り組みをいくつかご説明し、その中でも、一昨年末に発売された電気自動車「LEAF」に関連したビッグデータへの取り組みを詳しくご紹介させて頂き、自動車会社におけるビッグデータの活用の可能性、及び日産における取り組み事例を合わせてご紹介したいと思います。氏データウェアハウスやBIシステム、マスターデータ管理システムの構築・移行などのプロジェクトにおいて、常に重要なファクターとなるのがデータの品質問題です。実際、精度の問題は非常に多く、米国では、データ品質維持に要する費用が毎年6000億ドル以上に上ると推計されているほどです。昨今では、データの分析や活用に対する事業部門からの要請、コンプライアンスの面からもデータ品質の課題を解決することが急務となっています。具体的にどのようなアプローチが適切なのでしょうか。本講演では、データ品質の課題を解決する上で最も重要なプロファイリング手法や具体的な事例、さらにはデータガバナンスからの視点も交えて経営価値の創出に向けたデータ品質向上、維持について説明します。氏ハードウェアやソフトウェアなどの要素技術の進化とビジネス上の要請により、ビッグデータの活用が急務になっています。その結果、例えばセンサーなどのデバイスが発生するデータをリアルタイムに監視し、蓄積・分析しようとする試みも盛んになってきました。実際にシステムを構築し、想定した効果を上げるのは決して容易なことではありません。電源も含めたセンサーネットワークや大量のデータを処理するシステムの構築には相当のノウハウが必要だからです。した中、日立はこれまで培ってきた社会インフラ事業を支えるモノを動かすための制御技術とデータを処理する情報技術(IT)を融合。ビッグデータ利活用で着実に成果を上げつつあります。本講演では、このような日立が実際に取り組んだ事例をもとに、従来のシステムにはなかった要件も取り入れたプラットフォーム構築や、ビッグデータ利活用のためのシステム構築の実践的アプローチを明らかにします。氏NoSQLはSNSなどWebサービスには向くが企業情報システムには適切ではない、大規模バッチ処理を短縮する方法はHadoopを検討すればいい、データの仮想化はまやかしである...。こんな固定概念をお持ちではないでしょうか?情報爆発といわれる時代を迎え、データの管理や処理に関する技術は日々進化しています。現在のNoSQL型DBはリレーショナルDBを補完します。データグリッドはトランザクションの一貫性を保証しつつ並列処理を実現します。データ仮想化は増え続けるデータソースから効率性を生み出します。これが新たな常識、つまり企業情報システムを支えるデータ基盤はRDBMSだけではない時代に移っているのです。本講演では、この事実を論理的に解説。新しいデータ処理技術が企業情報システムにもたらす価値を国内外の事例を交えて紹介します。氏ビッグデータを含めたデータの戦略的な活用は、世界の多くの経営者が最優先課題の1つとして認識し、しかも実際に取り組んでいます。データから洞察を導き競争力としている企業は、残念ながらごく少数にとどまっています。その原因は多くの場合、体制やアプローチにあります。本講演では、ビッグデータ活用を検討している企業が着手すべき分野やとるべき体制、注意すべきポイントなどを、IBMのグローバルでの経験をふまえて具体的に解説します。Telecom)は遊休IDCリソースを活用して、サーバーやネットワーク、各種センサー、CCTV画像などが発する大量データを処理、管理。IT機器や施設や効率的な運用を行うためのシステム管理基盤を構築しました。大量のストリームデータをリアルタイムで処理し、活用し、格納するために、構築においてはビッグデータの管理ができる拡張性の高いデータベース技術の適用が不可欠でした。本講演では、この取り組みに適用したクラウドおよびビックデータ技術を解説・紹介します。取得できるようになり、その活用による様々なビジネス上の効果が期待されています。実際に、効果を生み出すには何が必要でしょうか。ビッグデータを蓄積、処理するHadoopなどのIT基盤だけでは不十分でです。人材が必要とされると同時に、効果や活用方法が不明瞭な段階から段階的に積み上げいく特有の導入・展開アプローチが必要です。本講演では、過去十数年に渡る情報活用の経験と近年のビッグデータ活用の経験を元に、真のビジネス効果を生み出すためのビッグデータ活用の導入・展開アプローチをご紹介します。海外事業展開におけるガバナンス、部門や地域ごとの事業管理、あるいはコンプライアンスやBCP...。規模や業種、業務内容を問わず、多くの企業においてデータを適切に整備・維持・管理し、そして活用することの重要性が認知され、ようやくデータマネジメントという言葉が定着しつつあると言えます。多くの場合、それはリスク回避に代表される「守りの策」に留まっています。そこから一歩踏み出し、潜在利益の創出といった「攻めの策」に転じるには、どうすればいいのでしょうか。本講演では、この分野の専門企業であるリアライズが得た知見や事例を通じて、「攻めのデータマネジメント」に向けたアプローチやその価値を説明します。氏データマネジメントの成果の1つが、大量のデータから洞察を得ること。そのためには現場のユーザーが自らデータディスカバリーを実践するための、データのサプライチェーンが欠かせません。専門知識を持った人がデータを分析して情報を供給していた時代から、現場で情報を必要としている人が自らデータを探索して知見を得る時代へ。本セッションでは、それを実現するQlikViewの連想技術について紹介します。最近、銀行業においても、ネットバンキングやATMのログ活用、SNSのメッセージといったビッグデータの活用が話題になりつつあります。実はビッグデータを云々する以前に、銀行は昔から大量のデータを収集管理しており、情報の宝庫とも言えます。その膨大なデータをインテリジェンスに変換し、十分に分析・活用できているのでしょうか。できていないとすれば、なぜできないのでしょうか、何が必要なのでしょうか?本講演では、地方銀行におけるシステムの概要や歴史、背景も踏まえた上で、データマネジメントの現状と課題、今後の取り組みについてお話しします。Locally−−世界140カ国以上で事業展開するノバルティスファーマ。情報システムもグローバルの標準プロセスを基準に、ローカル(各国)に必要な要素を追加する形で構築運用しています。データも同じで、社員コードやベンダーコードなどのマスターはグローバルのシステムで管理。各国に配信しています。これにより事業部門の利用者は信頼できる情報へ容易にアクセスでき、意思決定できるようになりました。同時に医薬品の生産業務システムにおいて大きな利点をもたらしています。本講演では、ノバルティスの情報システムのうち生産管理系を例に、業界標準の生産現場情報化モデルを基本としたグローバルアーキテクチャと標準システムによる生産業務プロセスのITシステム化の特徴と利点を説明します。情報システム部門の役割や情報志向の人材育成にも言及します。氏たとえビッグなデータを蓄積しても、活用できなければ意味がありません。それゆえ2013年、最注目のキーワードの1つと急浮上しているのが「データサイエンス」です。解析を実施してきた経験をもとに、データサイエンスの具体的な姿を現状、課題を通して解説します。日立グループは、国内外に連結子会社約940社、約32万人の従業員を擁しています。いった主要な管理コードの統一を進めてきました。現在では調達コストの削減をはじめ、大きな成果を上げつつあります。本講演では、問題意識の共有と推進組織の作り方、机上論に終始しない現実解の探り方、システム実装フェーズでの工夫など、この大規模プロジェクトを成功に導いたポイントを、幾多の壁を乗り越えてきた経験に照らして紹介します。浜松市を中心とした静岡県西部地方を基盤に活動する企業集団である遠州鉄道グループ。鉄道、バス、タクシーなどの交通、百貨店やスーパーからなる流通、さらに旅行やホテル、住宅・不動産など幅広い事業を展開しています。した事業展開の中で力を入れているのが、各事業を横断する共通ポイントカードの発行。商圏人口の4割に相当する48万人のお客様に、日々の生活においてご利用頂いています。マーケティング・チームとIT戦略チームが一体となってカードの利用状況を分析。顧客サービスの一層の強化・向上と収益拡大に取り組んでいます。本講演では、その組織のあり方、データの分析・活用事例、およびビッグデータの分析事例を紹介します。関東圏に70店舗を展開する量販店、オリンピック。そのシステム子会社であるスコアが手がけた基幹システム刷新プロジェクトでは、店別はもちろん30万アイテムに及ぶ単品別の在庫管理と、将来の国際会計基準対応のため原価管理法による粗利管理が求められました。加えて、受払のたびに売上原価を確定させ、”52週マーチャンダイジング”に適した日次移動平均法での粗利管理が必須でした。すれば実現できるのか−−。検討を重ねた末、辿り着いたのが、高速処理と仮想領域技術を備えたNoSQL型のデータベースでした。設計〜サービス開始まで2カ月、使用したハードウェアは標準価格で500万円以下というスペックで現在問題なく稼働しています。本講演では、このプロジェクトについてご紹介します。氏ツールはあるが、精度の高いデータが存在しないーー。Planning)に取り組もうとしています。グローバル化の加速や大震災、タイの洪水といった事態を受け、最適地生産が最重要の経営課題になったことが背景にあります。その中で直面したのが、バラバラの製品/取引先コードや、Excelファイルとメールによるデータ伝送といったことに象徴される、「質の高いデータがない」という問題です。車1台の製造コストや部品コストが把握・比較できないと、最適地生産のために打つ施策の効果検証ができないのです。そこでグローバルネットワークなどの強化と並行して、この問題の解消に取り組んでいます。本講演では、自動車メーカーにおけるビッグデータ活用にも言及しながら、Hondaにおけるデータマネジメントを紹介します。氏カシオ計算機では、1990年代末に取り組んだERPの導入プロジェクト以降、「グローバル経営のためのIT」を志向したシステム構築を行っています。その結果、会計処理につながる基幹系の業務システムについては標準化が進みましたが、一方で実績データの検索や分析などのいわゆる情報系システムについては部門レベルの最適化にとどまっていました。そこで2009年後半から、グループ全体のデータ検索・帳票系システムを標準化する取り組みを進めております。このプロジェクトは新しいデータウェアハウスとそれを検索するためのBI基盤の構築という形で始まりましたが、構築を進めるにつれ、集まってくるデータをどのように管理し活用していくかという「データマネジメント」こそが全体の成否を決めるポイントであることが分かってきました。予告なく変更になる場合がござます。日本データマネジメント・コンソーシアム。