Tokyoは、世界No.1の実績を誇るビッグデータプラットフォームカンパニーのClouderaが主催するHadoopを取り巻く企業やパートナー、エンドユーザーをつなぐ日本最大級のイベントです。Cuttingが基調講演に来日し、今後の10年の予測も含めて、お話させて頂きます。企業で爆発的に増えるデータをどのように扱い、業務の効率性のみならずビジネスの発展に活かしていくのか、そのヒントを得られる場として様々なセッショントラック、ミートアップ、懇親会などで皆様のお越しをお待ちしております。Awadallahビッグデータソリューションは、その始点から、ボリュームの多さ、複雑さ、多様性、およびデータの速度を習得させる事で知られています。今日のようにビッグデータが一般に使われ「データの民主化」と言われる時代に入ると、今までなかった課題として考慮すべき内容が増えてきます。Awadallahが紐解きます。Hadoopの10周年を迎えました。この誕生日の年は、まさに我々がどのようにしてここに至り、そして将来どこに向かうのかを考える機会を与えてくれる重要な要の年です。10年前はデジタルビジネスはeコマースやメディアなど限られたセクターのものでしかありませんでした。いった時代から、今はデジタルテクノロジーは遍く業界の中心に使われるようになりました。Hadoopはこのデジタル化への変革を創造してきただけではなく、他にも重要な役割を果たしてきました。そのHadoopの役割や変遷をお伝えすることにより、どのような時代に我々が直面しているのかをこの講演ではお話しさせていただきます。Ng本講演では、世界の様々な国や地域そして企業において、デジタル時代への変革を遂げるにあたり、ビッグデータ分析が企業におけるビジネスと国家レベルでの難題をどのように解決することができるか、その実例を含めてご紹介させていただきます。業界を問わず押し寄せるデジタル化の渦のなかで、革新的なビジネスモデルを掲げる企業が生き残り、確実に力を増しています。企業活動がいかに大規模であっても、それだけで成功が約束された時代は過ぎ去ろうとしています。議論を明確にするため、この講演では金融業界を例にとり、いま起きている変化と目指すべき姿を具体的に探ります。デジタルシフトのなかでビッグデータが果たす役割は大きく、その活用のポイントを事例とともにご紹介します。氏IoTとビッグデータがビジネスの構造を大きく変えようとしています。コスト削減や効率化とは違う次元で、デジタルイノベーションとも呼ばれる、大きな変革が生まれつつあります。本セッションでは、IoTやビッグデータをきっかけとして、大きなビジネスインパクトを生み出した国内外の事例をご紹介し、イノベーションを創出するためのヒントを考えます。(講演資料はご講演者のご意向により非公開とさせていただきます。Hub最適化など、ビジネス価値を生み出すデータレイクを実現してきました。PentahoとHadoopで実現するソリューションと、Clouderaとの協創事例をご紹介します。データの動きを理解する必要があります。サポート可能な豊富な自社製品ポートフォリオを保有している唯一のハードウェア・ソフトウェア会社へと変貌しています。Computingでの取り組みも交えご説明いたします。Musselman昨今、処理基盤や機械学習等の構築・実行が単体で効果創出を狙えないとの認識から、其々が単体で語られなくなっている一方、オープンソースは加速度を増しています。これは何を意味するのでしょうか?データは、教師付き/無し、強化学習等の区分によらず、アルゴリズムとセットで学習し、出力値が活用されることで高価値を生み出します。アルゴリズムのみで特許を申請しても、価値あるデータをセットで保持しトレーニングできるか否かが、企業のマネタイゼーションの成功要素の一つになる可能性が高まっています。データを掌握し、計算処理資源を構え、データサイエンスを総合力で提供し、最終的にはCXに直結した部分で勝負できるか?或いは、アップサイドの決定要因を理解し、その要因をCXやアクチュエーターへの入力値として価値提供できるかが、これからの時代には重要です。本講演では、今後企業が備えるべき3要素、即ち「データ」「データサイエンティスト」「計算資源」について今後の展望を提示します。数値で測定することはできるのか?このような疑問に対して多くの企業の技術部門は日々どのように効率良く答えを得るかを模索しています。このセッションでは、観察に基づくデータをどのように活用し、重要なビジネス判断に活かしていくのか、Cloudera自身の品質管理の分析手法で具体的にご説明させて頂きます。Kudu(Incubating)のインタラクティブ分析機能について説明します。ImpalaとKuduの組み合わせが、時系列分析(なりすましの検知やストリームマーケットデータ)、マシンデータ分析、オンラインレポーティングなど、リアルタイムでデータセントリックなアプリケーションにおいて如何に有効かという点をご説明いたします。NgClouderaのBASEイニシアティブは、ビジネスに関する知識とデータサイエンスのスキルの両方を完成させるような方程式で設計されています。データ・サイエンスの分野は技術や技能のバランスが要求されます。スキルがなければ、データからその「価値」を導き出すことはできません。その環境を実現するために、データのプロフェッショナルが先進的なビッグデータテクノロジーを開発できるオープンソースのエコシステムの仕組みについて、海外で実際に行われている事例をご紹介します。Makhija本セッションでは、Clouderaの米国本社よりクラウドに関わるプロジェクトの開発責任者が来日し、お客様がクラウド上でワークロードを行う際に活用できるClouderaの革新的な製品をご紹介します。合わせてClouderaのコアプラットフォームについてもご紹介させて頂きます。この機会に効果的なユースケースについても皆様にご紹介させて頂きます。健二ビジネス環境の競争が日々激しくなっていく中で、データを蓄積するだけでは、データに基づくタイムリーな意思決定ができず、競争に生き残ることはできません。データを活用し、ビジネス価値を創出するために人工知能の活用が注目されていますが多くのお客様は、データ分析の前処理をきちんと行わないと、データを可視化できないことに気づいています。IT部、営業部、マーケティング部など、すべての人が行う必要があると認識し始めています。みんなの考え方が変わり、行動が変わり、組織が変わり、会社の文化が変わり、そして会社全体を変えることができます。本講演では、大量データの整形を行うための「データプレパレーション」と、整形後のデータを可視化、分析するための「Tableau」を、デモを交えてご紹介します。秀規センサーが生成するコンテンツは、業務データとは比べ物にならないビッグデータとなります。膨大なログが発生するWEBサイトのクリックストリームはスマートフォンの普及により、さらに巨大化してきました。これらのビッグデータをビジネスへ活用するためには、バッチベースの解析処理のみならず、次の行動へ直結するリアルタイムな統合処理が不可欠となっています。Talendのユーザーは、自身のビジネスが生成するビッグデータをリアルタイムに捕縛して次の行動へ繋げるべく、ビッグデータへの挑戦を始めています。当セッションでは、IoT/リアルタイムビッグデータの事例とともにTalendが果たした役目をご紹介していきます。正博データを利用するユーザは、増え続けるデータを高速かつ効率的に利用したいと考えています。その一方で、長く利用された仕組みが、そのニーズを満たすにはコストがかかり過ぎる場合があります。UIとHadoop権限管理を一新したのかを紹介します。Chakraborty今、Global1000の大手企業のCIO、CTOはオープンソース・ソフトウェアと商用ソフトウェア、両方のメリットを享受できるソリューションに大きな興味をもっています。様々なテクノロジーが登場するなかで、どのオープンソース・ソフトウェアのコンポーネントを選び、導入し、どのように商用システムと統合するのか、難しい舵取りを迫られています。Velocity」の概要とその活用事例について紹介します。Bigはテラデータ・コーポレーションが買収したビッグデータにフォーカスしたコンサルティング会社です。克季サイバーエージェントは多種多様なサービスを提供しており、事業の成長とともにデータ分析に対する要件が複雑化しデータの品質管理が重要となっています。本講演では、様々なサービスのデータをHadoopに集積し継続的に活用するための、社内におけるデータの標準化に対する取り組みやデータ分析基盤におけるデータ品質の担保の仕組みについて事例を交えて紹介します。康顕データを活用する上で、データサイエンスや機械学習といった言葉を目にする機会が増えました。すればデータサイエンスを活かして自分たちの問題を解くことができるのでしょうか?蓄えられたデータがあって初めて高度な分析や活用ができるのです。時代の大規模データを活かすデータサイエンス基盤の構築について話します。Hadoopによる画像解析から類似度計算まで。画像解析では、アニメや漫画などのイラストから髪型や服装、表情などの特徴を抽出しています。この特徴を用いて、商品のパッケージ画像による類似画像レコメンドを実現しています。企業内ではデータ分析人財の育成が課題になっており、ちまたではデータ分析本も増えてまいりました。分析本はプログラミング言語RやPythonをベースに書かれておりつまずいてしまった方も多いのではないでしょうか。本講演では、プログラミング不要でGUI(ドラック&ドロップ)で分析可能なRapidMinerをご紹介いたします。世界的には著名なソフトウェアであり、その利用人数は年々拡大しています。簡単な操作と痒いところに手が届く機能、前処理や交差検証の簡易化、120以上の統計・機械学習アルゴリズム(DeepLearningにも対応)により、現役のデータサイエンティストにもご満足頂いております。当日は、製品デモともに当社が提供する分析サービスもご紹介します。洋コグニティブ・テクノロジー、すなわち、自然言語処理や画像処理、テキスト・マイニング、機械学習のビジネス活用に期待が集まる昨今、画像や音声、テキストといった、ビッグデータを取り扱う環境として、高速分散処理とHadoopの重要性が改めて注目されています。同時に、データサイエンスを担う人材の多様なスキルセットに対応した次世代のIT環境が求められています。本セッションでは、話題の分散アーキテクチャを採用し、Python、Java、さらには汎用的なAPIインターフェイスを備えた、まったく新しいSASのコグニティブ・アナリティクス・プラットフォームの特長を解説します。Intelligence社で起こった事例を踏まえて、ご紹介させていただきます。加えて、マーケティングにおけるKPI設計の失敗事例と、ABテストを活用した正しい効果測定、ABテストを利用したアップリフトモデリングによるパーソナライゼーション事例についてご紹介いたします。信顕アスタミューゼは、特許、企業、クラウドファンディングなど、世界中のデータを収集・保有し、イノベーションに取り組む企業を支援しています。その多種多様なデータの中から、astamuse.comで公開している、国内最大規模の文献情報を扱うETL/ELTのアーキテクチャと、複雑さをシンプルに解決する工夫や、3年間運用してみてわかったベストプラクティスについて、HBaseを中心にお話します。ソフトウエアグループはインテルアーキテクチャーの能力を最大限に発揮すべくファームウエアからアプリケーションに至るソフトウエアのチューニング、最適化を進めてます。Hadoop/SPARKを搭載するクラスターをシステムレベルでモデリングし、ソフトウエアのパラメータ設定やハードウエアの種類など、要素毎に性能シミュレーションし、高効率なプラットフォーム構成やソフトウエア構成を探索するソリューションを紹介します。Hadoop/SPARKユーザーに提供するサービスについても紹介します。大輔Clouderaサポートチームでは、日々数百件のサポートリクエストを受け付けています。Manager(CM)です。本講演では、CMを用いたトラブルシューティング事例とともに、現場で目にするHadoopクラスタの悪手をCMにより事前に防ぐためのノウハウを紹介します。Kuduは開発されました。1.0がリリースされ、Hadoop上での新しいストレージ基盤として注目を集めていますが、他のコンポーネント同様、使用用途を見極め、適切に使うことが重要です。Kuduの基本的な用途からデーモン、表などの構成および実際に表を設計する際の注意点などを説明していきます。近年、欧米では、ビッグデータ分析、IoT、人工知能に代表される情報工学などの分野において、利用効率の高いIT基盤が求められています。オープンソースソフトウェアなど、総合的な検討が必要です。本セッションでは、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ(HPE)の次世代型ビッグデータ基盤、先進機能を駆使した事例、DockerやOpenStackの活用などをご紹介します。実践ガイド」の著者がついに登壇です。代表されるデジタルテクノロジーに支えられ、これまでとはまったく異なるビジネスモデルを生み出している。活用した具体的事例を参考に、デジタル化時代に登場するビジネスモデルについて考察する。(講演資料はご講演者のご意向により非公開とさせていただきます。ワードをよく見かけるようになりました。これらは基本的に「クラウド上でアプリケーションを開発するためのベストプラクティス」を意味する言葉です。クラウドの文脈で語られることはまだまだ少ない状況です。クラウド上で稼働させるためには今までとは違う根本的なアーキテクチャーの変更を伴うケースがあるためです。何か、またそのベストプラクティスをデモを交えてご紹介します。MicrosoftでHadoopするのがイイらしい。達夫Hadoopが登場してから10年が経過しましたが、日本ではまだまだ利用が広がっていないのが現状です。Hadoopを「そのまま」利用するのが難しいことに加え、多数のサーバを始めとしてそれなりの初期投資を必要とすることが、大量のデータを抱えつつ利用できていな企業が数多く見られる原因の一つと考えられます。Azure上で展開すれば、それらの悩みも簡単に解決可能!本セッションではAzure上でのデモを交えながら、Hadoopの活用方法についてご紹介します。解を得るためには、徹底した顧客理解と課題解決志向を明確にし、最適な手法を見出すプロセスこそ大事と考えています。本セッションでは、データドリブンなコミュニケーションPDCAを推進するプランナーの立場として、「PDCA推進経験を通じて得られた示唆」と「IoTに期待してみたいこと」について、紹介を試みます。※システムや技術的な話は一切ございません。(講演資料はご講演者のご意向により非公開とさせていただきます。IoTデータをどう活用するのかが成功のポイント。持っているデータと組合わせることで新しい気付きが生まれます。事例をもとにそのヒントについてご紹介いたします。マネジング・ディレクターカーネギーメロン大学(情報工学)およびコロンビア大学(公共政策学)修士号了。エネルギー・公共サービス領域の情報戦略、データ分析や運用最適化など、国内外でのアナリティクス経験多数。分析を武器とした企業の組織立ち上げの案件を数多く支援。ブルームバーグ市長政権におけるニューヨーク市政府統計ディレクターを経て、2013年6月よりアクセンチュア・アナリティクスの日本総括に就任。「日本をより良くするために、アナリティクスを効果的に使う」ための支援を業界横断的に提供するとともに、データサイエンスやIT関連イベント、学術機関などでの講演・講義を数多く受け持つ他、雑誌やオンラインメディアにも多数の寄稿を行う。チーフアーキテクトHadoopの生みの親として著名です。スタンフォード大学で学士号を取得。XeroxやApple時代にLucene、Nutch、Avro、Hadoopなど数多くのオープンソース・プロジェクトを立ち上げました。その後Yahooではミッションクリティカルなビジネス・アナリティクス向けに、プロダクションHadoopストレージおよび分析クラスターを構築・展開するチームの主要メンバーを務めていました。2009年にYahooからClouderaへ移籍し、チーフアーキテクトとして現在に至ります。Foundationの取締役会にも名を連ねています。最高技術責任者(CTO)エジプト・カイロ大学にて電気工学修士課程を修了、米国スタンフォード大学にて電気工学博士号を取得。VivaSmartに参画後、同社買収によりYahoo!に入社。Yahoo!では、プロダクトインテリジェンスエンジニアリング担当副社長として、データ分析およびビジネスインテリジェンスのために、いち早くHadoopを採用し、稼働させた実績を持つ。Partnersの客員起業家(EIR/Entreprenuer-in-Residence)として3カ月間勤務後、2008年にCloudera社の設立・経営に参画し、現在に至ります。ディレクターとして、戦略作りを重要課題とし、ビジネスやテクノロジーの価値をエンドユーザーや様々な規模の企業に伝える役割を日々担っています。ソフトウェアのエンジニアの職務も担っていました。メンターも行っており、シンガポールや世界中のスタートアップのアドバイザーも行っております。シニア金融アーキテクト理学博士号を取得後、筑波大学で理論物理学の研究に従事。民間に転身後はデータ解析とハイ・パフォーマンス・コンピューティングの専門家として、官民に渡たり数々の案件に携わる。現在はインテルにおいて、機械学習やディープラーニングなど新しいデータ解析のあり方を考え、広く金融業界において実現させるべく活躍中。現在、IoT/BigDataに代表されるデジタルイノベーションについて独自の視点から調査・分析を行う。Tクラウド研究会(2012年設立)や学術研究プロジェクトとも連携し、新たな時代のビジネス創出に向けた活動に従事。here.Policies。