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SUMMARY:Data Analysis Study #1 データ分析環境について
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/82776
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n開催背景・
 概要\n本イベントは、データ分析環境に関する勉強会
 です。\n\n「生成されるデータ量は年々、爆発的に増え
 ている」という話はよく聞くようになって久しいかと
 思います。データを活用することで新たなビジネスチ
 ャンスに繋がったりする一方、多くの課題も生まれて
 きました。その一つに「データ分析環境をどのように
 するか？」という課題があります。昔は Excel で十分対
 応出来るようなケースも多かったですが、データ量の
 増加に伴い、「最早、ローカル環境での分析は不可能
 」というケースも珍しくはないものとなってきました
 。昨今は Jupyter Notebook などの OSS や クラウドベンダー
 が提供する各種サービスなどを活用し、インタラクテ
 ィブな分析が行える環境を構築するというケースが多
 くなりつつありますが、まだまだ課題も多いのが、実
 情かと思います。\n\nそもそもどのようなサービスなど
 があるのか？\n環境の構築や運用に時間や手間を要す
 る\n個人情報などを含み、データの扱いに注意を要す
 る\nセキュリティ、ガバナンス、etc...\n\nこれらの課題
 にどのように立ち向かえば良いのか？\nそれらを共有
 できるイベントに出来ればと思います。\nこんな方に
 おすすめ\n・これからデータ分析環境の構築を検討さ
 れようとしている方\n・データ分析やデータエンジニ
 アリング業務に携わっている方\n・他社はどのような
 データ分析環境を構築しているのか興味がある方\n・ED
 A の環境に課題を感じている方\n参加方法\nZoom での開
 催を予定しています\n※前日までに URL をご案内します
 。\n※参加者の方は、本ページの「参加者への情報」
 欄でもご確認いただけます。\nタイムテーブル\n\n\n\n時
 間\nスケジュール\n\n\n\n\n19:20\nZoom オープン\n\n\n19:30\nオ
 ープニング・登壇者自己紹介\n\n\n19:40\nLT1 / ナウキャス
 ト 島さん / 「Amazon EMR Studio を用いた EDA 環境の構築」\
 n\n\n19:55\nLT2 / estie 黒崎さん / データソースにまたがっ
 た分析環境の改善計画\n\n\n20:10\nLT3 / CDataSoftwareJapan 宮
 本さん /ノーコード×分析基盤で複数データソースから
 のデータ収集を楽しようの話\n\n\n20:25\nQA＆トーク\n\n\n2
 0:45\nクロージング\n\n\n\nセッション内容とスピーカー\n
 LT1 / Amazon EMR Studio を用いた EDA 環境の構築\n2021年4月に 
 Amazon EMR Studio が一般公開されました。株式会社ナウキ
 ャストでは現在、社内向けの EDA 環境の構築を検討し
 ており、その中で Amazon EMR Studio の採用を考えています
 。本セッションではそれらを通じて得られた Amazon EMR S
 tudio をはじめ、関連するサービスの基本的な使い方、
 具体的な構成、その他ポイントなどを解説します。\n
 スピーカー：株式会社ナウキャスト データエンジニア
   島 真人\n武蔵大学経済学部金融学科卒。ファイナン
 スを専攻。新卒で株式会社QUICK に入社。主にバックエ
 ンドエンジニアとして、AWS の各種マネージドサービス
 を用いて自社内にて手動で行われていた各種オペレー
 ション作業のオートメーション化や金融データと機械
 学習の技術を活用し、予測モデルを構築するプロジェ
 クトなどに携わった。2021年、株式会社ナウキャストに
 データエンジニアとして入社。現在は、データパイプ
 ラインの新規構築やエンハンス、社内のデータに対す
 るオペレーション作業の効率化や EDA 環境の構築など
 に携わっている。\n\n\n\nLT2 / 複数データソースにまた
 がった分析環境の改善計画\nオフィス不動産データを
 扱うestieでは、その不動産データやSaaSプロダクトの利
 用状況の分析環境として、初期よりredashやAmazon Athena、
 Amazon RDSを活用しています。\nログの分析ニーズが増え
 るにつれて、S3にあるログデータへのAthena経由のクエ
 リとRDSにあるデータに対するクエリの結果を紐付けて
 分析する際に、処理時間/クエリの記載のしやすさとい
 う点で課題が発生してきました。本セッションでは、
 この課題に対してどのように改善していこうとしてい
 るかをご紹介します。\nスピーカー：株式会社estie エ
 ンジニア黒崎 優太\nestieで副業でデータ基盤の整備や
 インフラの改善を担当。\n本業は広告配信システムの
 バックエンドの開発や小売企業のDXを推進するプロダ
 クトのエンジニア。\n\n\n\nLT3 ノーコード×分析基盤で
 複数データソースからのデータ収集を楽しようの話\n1
 企業で利用するデータソースの種類が年々増加してき
 ている今日、ビジネス部門からのリクエストで、さま
 ざまなデータソースからのデータを収集するタスクを
 されている方も多いと思います。しかしデータを集め
 ることが一筋縄ではいかず、データ収集だけで大きく
 コストを掛けてしまうことも事実です。そこで本セッ
 ションでは実際に社内で行っているノーコードでのデ
 ータ基盤やクラウドサービスの活用例など挙げながら
 、複数データソースにも簡単に対応できる分析基盤の
 構成などを紹介したいと思います。\nスピーカー：CData
 SoftwareJapan合同会社 テクニカルサポートエンジニア宮
 本航太\nクラウドサービス向けのコネクタや、ノーコ
 ードベースのデータ連携ツールのテクニカルサポート
 を行いつつ、他社のトライアル製品を探しては日々検
 証しています。\n\n\n\n注意事項\n・イベントの内容は予
 告なく変更になる可能性があります。\n・イベントの
 様子は主催者の PR 目的でウェブサイトやソーシャルメ
 ディア等に掲載される可能性があります。\n・人材紹
 介業、営業、ネットワークビジネス勧誘目的の参加は
 ご遠慮ください。\n・その他、主催者が不適切と判断
 した場合は、ご参加をお断りさせていただく場合がご
 ざいます。\n個人情報の取り扱いについて\n主催者は、
 本イベントで取得した個人情報を以下の目的でのみ利
 用いたします。\n・本イベントの運営管理\n・各種イベ
 ントのご案内
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