データサイエンス企業が明かす データ基盤の構築に際してエンタープライズ企業が騙されないための情報共有

概要

GRIはデータサイエンス企業として多くのエンタープライズ企業のお客様のデータを扱う立場にあり、「ベンダーに騙されてしまっている状態」のデータ基盤に出会うことが少なくありません。データ基盤に関する経験があり、実際にデータを扱っている専門家の意見を聞くべきですが、分析用にエンタープライズのデータを使ったことがない人による宣伝があふれている世の中、本当に良い情報にたどり着くのが困難です。本日のすいすい会では、エンタープライズ企業がデータ基盤の構築に際して、自分なりの良い選定基準を持てるような情報を提供します。

テクノロジーの進展で、以前より簡単にエンタープライズの膨大なデータを統合し、分析するためのデータ基盤を作れるようになっています。この手法は、モダンデータスタックとして知られ、このような特徴があります：

• 企業内外に散在する大規模データを収集し、分析しやすい形にデータ整形した状態で蓄積する
• 大規模データでも高速に演算する
• クラウド上で様々なSaaSの得意分野を組み合わせて、データ基盤を構築する

賢くデータ基盤を構築している場合、このようなメリットを享受できるようになります

• 【低コスト】高速に構築（一つのインターフェースを速くて数分、典型的には数日でテストを含めて完了）
• 【スケーラブル】複雑で大規模なデータを管理
• 【データの民主化】ノーコード／ローコード（社内IT部門の人材を有効活用）

トピック

• これが知りたかった！エンタープライズレベルのデータ基盤を作るための考え方（モダンデータスタックの解説）
• 人気のクラウドデータベースSnowflakeを上手く使うコツは、良いツールとの組み合わせ
• 話題急上昇中のクラウドELTツールMatillionの解説

セミナーで分かること

• データ基盤を作る際、何を選定基準にツール選定すべきか？
• SnowflakeやBigQueryに頼るべきこと、他のツールに頼むべきこと
• Snowflakeで6XLを使う場合の規模感
• ノーコード／ローコードでデータ基盤を扱える人材を増やす方法
• デモを通して、どのように簡単に管理できるかの具体例（データ収集、データ整形／トランスフォーメーション、ジョブ設計、スケジューリング管理）

こんな方におすすめ

• DX推進部門、データマネジメント部門の責任者やご担当者
• データエンジニア不足に悩んでいる方
• 数年前にデータ基盤を作ったが運用で悩んでいる方
• データ抽出に時間がかかりすぎていると感じている方
• データ分析より前処理の時点で上手く行っていない方
• データがどのように作られているか不明なため、どのように分析すべきか分からない人

登壇者

古幡 征史
所属：　株式会社GRI 取締役
経歴：　
KPMGコンサルティング、University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年より現職。
GRIにてデータサイエンス事業を率いて、多様なAI, BI, 分析基盤構築プロジェクトをリード。

横井 晃広
所属：　株式会社GRI データサイエンス事業部
経歴：　
IT系企業を経て、2021年より現職。
Matillion等のツールを駆使したデータ基盤構築に従事。