データサイエンスすいすい会第22回「データ分析基盤どうあるべき？～データエンジニアリングの民主化の方向性～」

2021/08/25(水)18:30 〜 19:30 開催

ブックマーク

データ分析, DX, ビッグデータ, 機械学習, アルゴリズム

参加枠	申込形式	参加費	参加者
参加者	先着順	無料	45人／定員50人

イベント内容

データサイエンスすいすい会

概要

データサイエンスに関する雑談を通して、
すいすいデータサイエンスを推進できるような知見を貯めていくオンライン雑談会

GRIの分析官リーダ他が参加してテーマについてお話します
参加無料、お気軽にご参加ください

内容

AIやBIを利用するハードルは、ツールの進化と共に下がっています。AIやBIを最大限に活用したいのですが、AIやBIの民主化が進むとデータの準備段階である前処理がボトルネックなことに気付きます。ノーコードを前提にした、分析系の人材を既存組織から用意することは容易ですが、データ分析基盤を構築できる人材の確保は困難です。外部から人材を確保するにも、良いデータエンジニアを探すのは、データサイエンティストを探すよりも遥かに困難です。また、この業界あるあるですが、分析官にとっての使いやすさを判断できない社長やCTOなどにトップ営業をかけ、使えないシステムを超高額で買わせてしまう事例が後を絶ちません。

今回のすいすい会では、最近のデータ分析基盤の典型例を紹介し、どのようなことに配慮すれば、分析官にとって使いやすいデータ分析基盤を用意できるか、ご紹介します。分析基盤で使われる列指向データベース、前処理となるデータパイプラインとジョブスケジューリング、データエンジニアの人物像に迫ります。ツール選定のポイントを列指向DB（BigQuery, Snowflake, Redshift, Athena, Synapse, Treasure Data, Vertica）とETL/ELTツール（Tableau Prep, SPSS Modeler, Talend, Pentaho, Alteryx, Matillion, Xplenty, Stitch）についてご紹介します。
また、業務的にどのようになるかを説明するために、Matilionと自動機械学習ツールForecastFlowの連携から、データエンジニアリングをどのように民主化されるかご紹介します。

ナビゲーター

古幡征史
Ph.D in Computer Science
所属：　株式会社GRI 取締役
経歴：　GRIにて50以上のAI, BI, 分析基盤構築プロジェクトをリード
KPMGコンサルティング、University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年9月より現職