BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:TECH PLAY Data Conference 2023 ーTech組織が考えるデー タエンジニアリング・データ分析基盤・データ利活用 ー X-WR-CALNAME:TECH PLAY Data Conference 2023 ーTech組織が考えるデー タエンジニアリング・データ分析基盤・データ利活用 ー X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:892259@techplay.jp SUMMARY:TECH PLAY Data Conference 2023 ーTech組織が考えるデータ エンジニアリング・データ分析基盤・データ利活用ー DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20230322T185000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20230322T211500 DTSTAMP:20260507T061836Z CREATED:20230214T093139Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/89225 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nTECH PLA Y Data Conference2023はデータをテーマとして今年は博報堂 、楽天、LINE、KINTOテクノロジーズ、DeNA、ブレインパッ ドの6社でデータエンジニアリング・データ分析基盤・ データ利活用について発表します。\nイベント詳細に つきましては特設ページもぜひ御覧ください。\n■登 壇内容（一部抜粋）\n\nPrivacy Techによる新しいデータ活 用の形\nひと・社会をデータで動かす、生活者発想の データエンジニアリング\nディメンショナルモデルの 実導入と実装について\nAirflowとsnowflakeで実現する拡張 性のあるデータ基盤構築の支援事例\nビジネス業務現 場へのAI導入\n分析基盤へのスピーディなデータ投入を 可能にした工夫・改善\n\n※配信URLは、申込者に対し本 ページ上にて当日までに表示されます。\nタイムスケ ジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n18:50〜18:55\n入場\n\n\n18:55 〜19:00\n全体案内\n\n\n19:00〜19:20\n\nPrivacy Techによる新し いデータ活用の形\nLINE株式会社　竹之内 隆夫\n個人に 関するデータの利活用が進む中、プライバシーへの配 慮は益々重要となってきています。本講演では、デー タ活用とプライバシー保護の両立のためのPrivacy Techの 概要と、LINEにおける事例を紹介します。\n\n\n\n19:20〜19 :40\n\nひと・社会をデータで動かす、生活者発想のデー タエンジニアリング\n株式会社博報堂　宮腰 卓志、牧 野壮馬、澁江耕介\n「クリエイティビティで、この社 会に別解を。」を掲げる博報堂における、データサイ エンティスト／エンジニアの仕事を具体的な業務事例 でご紹介します。 今回は博報堂生活総合研究所の30年 にわたるリサーチデータを使って、データサイエンテ ィストがどのように日本の生活者を読み解き、解釈し ていったか？をメインにお伝えします。\n\n\n\n19:40〜20: 00\n\nディメンショナルモデルの実導入と実装について\ n株式会社ディー・エヌ・エー　渡辺 ブルーノ、濱田 識\n今までのDeNAのデータモデリングの課題とディメン ショナルモデルを採用した経緯、その実装から得られ た知見をご紹介します。 また、Q&Aにて皆さまのご質問 にご回答いたします。\n\n\n\n20:00〜20:20\n\nAirflowとSnowflak eで実現する拡張性のあるデータ基盤構築の支援事例\n 株式会社ブレインパッド　神里 知弥\nデータ活用のリ ーディングカンパニーであるブレインパッドが取り組 んだ、AirflowとSnowflakeの事例をベースに、ビジネス拡張 を見据えたデータ基盤構築からBIツール連携までの工 夫についてお話します。\n\n\n\n20:20〜20:40\n\n分析基盤へ のスピーディなデータ投入を可能にした工夫・改善\nKI NTOテクノロジーズ株式会社　西口 浩司、中川 あすか\n 弊社はトヨタグループのBtoC・DtoC領域の開発を手掛け る、内製開発組織です。開発を手掛けるクルマのサブ スク「KINTO」では、短期間で様々なサービスを立ち上 げています。弊社ではシステム開発からビジネスロー ンチまで、短期間で分析基盤へのデータ投入を可能に しています。データエンジニアの工夫改善など、取組 事例をご紹介させていただきます。\n\n\n\n20:40〜21:00\n\n ビジネス業務現場へのAI導入\n楽天グループ株式会社　 川島 崇\n楽天市場では、安心・安全なECサイトの実現 のため、様々な業務オペレーションがあります。その 業務オペレーションへAIを導入した事例を紹介させて いただきます。\n\n\n\n21:00〜21:15\n案内・退場\n\n\n\n※当 日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がござ います。\n登壇者\n\n\n\n\n\n竹之内 隆夫\nLINE株式会社Data Scienceセンター Machine Learning Solution室\nMachine Learning Priva cy & Trustチームシニアプライバシーエバンジェリスト／ 博士（工学）\n2005年国内電機メーカー入社。その後、 インターネット関連企業を経て、2022年LINE入社。現在 に至る十数年間、プライバシー保護したデータ利活用 が重要と考え、匿名化・秘密計算・差分プライバシー などのPrivacy Techの研究開発・事業開発に従事。博士(工 学)、MBA。\n\n\n\n\n\n宮腰 卓志\n株式会社博報堂データサ イエンティスト／ディレクター\n2001年博報堂入社以来 、20年間、毎日得意先のデータをながめ、効果検証・ モデリングなどマーケティングでのデータサイエンス 活用を実践。 現在はデータサイエンティストチームを 率い、データサイエンスを活用した戦略策定・予算配 分最適化・効果検証・サービス開発を行っている。\n\n \n\n\n\n牧野 壮馬\n株式会社博報堂データサイエンティ スト\n損害保険会社・データ分析コンサルティング会 社を経て2021年に博報堂中途入社。データサイエンティ ストとして金融・ソーシャルゲーム・健康食品・決済 サービス業者様を担当し、データサイエンスを用いた マーケティング戦略立案に従事。\n\n\n\n\n\n澁江 耕介\n 株式会社博報堂\n2022年に博報堂中途入社。データサイ エンティストかつマーケターとして自動車会社のフル ファネルでのKPI管理や、商品のイメージ分析を担当。\ n\n\n\n\n\n神里 知弥\n株式会社ブレインパッドデータエ ンジニアリング本部 ソリューション開発部\n2021年に新 卒入社後、統合顧客分析基盤構築プロジェクトに従事 し、マルチクラウド上での基盤構築やELT処理開発に携 わる。エンジニアリング部門横断のクラウドを研究す るクロス・ファンクショナルチーム（CFT）のAWSチーム リーダーに2年目で抜擢。 https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022 /10/07/151706\n\n\n\n\n\n渡辺 ブルーノ\n株式会社ディー・エ ヌ・エーデータ本部データ基盤部データエンジニアリ ング第四グループ\nSESにてアナリストと分析ツール開 発を経験しその後受託開発企業にて機械学習エンジニ アを経て2021年にDeNAに入社。 以後、データエンジニア としてゲーム事業のデータ分析基盤の構築・運用をし ている最近では、アナリティクスエンジニアの業務を 中心に担当している。\n\n\n\n\n\n濱田 識\n株式会社ディ ー・エヌ・エーデータ本部データ基盤部データエンジ ニアリング第四グループ\n新卒で入社した SES にて ETL/D WH/BI を用いたデータ基盤の新規開発・保守を経験。そ の後、フリーランス・スタートアップへの転職にて バ ックエンド/クラウド/MLエンジニアリング に触れて 2022 年11月 に DeNA 入社。 入社後は、ゲーム事業のデータ分 析基盤の構築・運用チームにてデータアーキテクト業 務に取り組んでいる。\n\n\n\n\n\n西口 浩司\nKINTOテクノ ロジーズ株式会社開発・編成本部　分析Ｇ　マネージ ャ\n大手カタログ通販企業にて、DWHを駆使したデータ 分析やデータマイニング業務に従事。その後、繊維メ ーカーにてRPAやDX推進を経験。2019年に株式会社KINTOに 入社し、分析グループの立ち上げから参画。現職に至 る。\n\n\n\n\n\n中川 あすか\nKINTOテクノロジーズ株式会 社開発・編成本部　分析Ｇ　シニアデータエンジニア\ nSIer・コンサルティングファームにて主に金融系のお 客様をメインとしETL/MDM/AMLなど一貫してデータ基盤関 連のシステム構築に従事。その後、2020年に株式会社KIN TOの分析グループに入社し、2022年3月からはKINTOテクノ ロジーズ株式会社にて、データエンジニアリングチー ムにて分析基盤の構築・改善に取り組んでいる。\n\n\n\ n\n\n川島 崇\n楽天グループ株式会社コマースカンパニ ービジネスサポート開発部ECビジネスデータアナリテ ィクス&プラットフォーム課ビジネスデータソリューシ ョングループ　データサイエンティスト\n2020年データ サイエンティストとして楽天に新卒入社。データサイ エンスを活用した社内業務効率化プロジェクトに参画 。主に現在は、楽天市場の不適切レビューの検知やレ ビューのカテゴリ分類に関するプロジェクトに従事。\ n\n\n参加対象\n\nデータエンジニア\nデータサイエンテ ィスト\nデータアナリスト\n\n参加にあたっての注意事 項\n\n参加を辞退する場合は、詳細ページより申し込み のキャンセルをお願いいたします。\n配信映像や音声 は各自の通信環境に依存します。なるべく通信環境の 良い状態で視聴ください。\n\n\n\n LOCATION:オンライン開催 URL:https://techplay.jp/event/892259?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR