ビジネスを成功させるためのデータマネジメントとは何か？

株式会社リアライズ
代表取締役社長
大西 浩史 氏

オムニチャネル、ビッグデータ、マルチデバイス、これまでどんなに欲しくても獲得できなかった、様々な接点での「お客様の動き」がデータを通して把握できるようになっています。
そのデータを活用して、お客様からの確かな信頼を確立させたいと考えるのは、いたって自然な流れではないでしょうか。
しかし、ビジネスにおけるデータ活用の最大の障害は、業務処理効率化のために構築・運用されてきたシステムに存在する「データの品質や精度」です。 この障害を乗り越えて、データをビジネスの"競争力の源泉"とするためには何をしなければならないか・・・。
その解決のための処方箋が「データマネジメント」です。
本チュートリアルでは、改めて「データマネジメントの必要性」をわかりやすい事例を通じて触れるとともに、その本質や全体像を、JDMCの研究成果と16年以上データマネジメント領域に携わってきた講演者自身の経験・実績からご説明します。

受講対象者：データをビジネスに活かしたいと考えている業務部門およびIT部門の責任者/担当者など

マスタデータ管理（MDM)の効果と難しさとは? ～データを資産に変える次の一手～

富士通株式会社
SI技術本部
水谷 哲 氏

ビジネスへのデータ活用要求は日に日に大きくなっていますが、現実の問題はもっと身近なところにあります。
あなたの周囲に、こんなケースはありませんか?「このあいだ合併した取引先の購買実績が見えなくなってしまった」、「製品管理していた人が辞めたので、誰も管理できない」、「大手顧客への販売総額がすぐに分からない」活用できないデータは、資産ではありません。
MDMとは、マスタデータの管理に着目し、データを資産に変えるための方法論です。
本チュートリアルでは、MDMの効果と難しさ、それを乗り越えるためのいくつかのアイデアをシンプルに、事例とともに説明します。「データスチュワード」などの専門用語についても解説します。

受講対象者：「MDM」が何となく気になる経営者、CIO、情報システム関係者

ビジネスインテリジェンス（BI)とはなにか

Tableau Japan株式会社
セールスコンサルタントマネージャー
並木 正之 氏

多くの人がビジネスインテリジェンスに対して次のように感じています。
・難しそう。
・どうやって情報を見るの？
・本当に役に立つの？
・分析の専門家用ですよね？
・だれでもできることなの？
・ビッグデータと関係があるの？
・財務や企画、マーケティング部門用で自分たちの業務とは関係ないでしょ？
・そもそもBIってなに？
Wikipediaを調べても、ビジネスインテリジェンスは「事実をベースとした支援システムを使用した、ビジネス上の意思決定を進化させるための、概念と手法」を指す包括的用語として定義され、具体的に何のために、何をどうすることなのかがわかりません。
その理由としては、1960年代にデシジョンサポートシステム(DSS)として誕生してからすでに50年近く経過し、その目的と手段が進化している点と、利用者層が変化している点が挙げられます。
本チュートリアルでは、ビジネスインテリジェンスの歴史を振り返りながら、目的と手段の進化を解説します。
併せて現代に求められるビジネスインテリジェンスについて、市場調査情報を交えて解説します。

マスターデータ管理とデータガバナンスの基本と最新事情

伊阪コンサルティング事務所
伊阪 哲雄 氏

MDMの基本となる情報とデータの基本概念を整理し、続いてMDMにかかわる構成要素やデータ・ガバナンス、データ品質との関係性を解説します。
MDMの導入の目的(製品系と人系)、必然性、効果、種類、MDM導入の方法論、導入時の課題、MDMを担うDBAとデータスチワードなどにも言及します。
併せてMDMの最新動向を海外のカンファレンスにおける議論をもとに紹介します。

受講対象者：MDMに取り組む、あるいはMDMを実践している方、MDMの状況や最新動向を知りたい方

ビッグデータ時代における
企業情報システムのデータ基盤を知る

織田DMコンサルティング
代表
織田 敬三 氏

ビッグデータに関わる技術というと、大量のSNSメッセージやログデータの処理に適したNoSQLやHadoopが注目され、当面は一般の企業情報システムには関連が少ないと思われがち。しかしビッグデータ処理向けの技術や製品の開発が、従来のデータウェアハウス（DWH）の延長上で行われていることから、今後、企業情報システムのデータ処理基盤の整備において重要になることは、間違いありません。
本チュートリアルでは、ビッグデータの「大容量性」と「リアルタイム性」という特性に着目し、大量なデータを効率よく処理するデータ処理技術（並列処理、カラムストアなど）と、それらを使った市販のDWHアプライアンス製品（Teradata、Netezza、Exadataなど）の特徴、適用領域、活用法などについて解説します。また、大規模データ管理基盤の最近の動向についても説明します。

受講対象者：DWH/BIやビッグデータ処理に関心のある方、企業ITの実務者など

データ活用最前線
～ビッグデータも含めた最新のデータ活用アーキテクチャと事例を中心に～

日本テラデータ株式会社
コーポレート・エバンジェリスト / エグゼクティブ・コンサルタント
金井 啓一 氏

データ活用は新しい時代を迎えました。従来は販売履歴などの取引結果データの活用が中心でしたが、そこにアクセスログ・データやソーシャルメディアのデータ、センサーデータ、オープンデータなど、自社以外のデータまで活用できる環境が整ってきました。活用の手法もBIや統計解析に留まらず、多構造化データの分析に及んでいます。
ハードウェア、ソフトウェアの急速な進化がそれを可能にしたわけですが、一方で経営や事業にとって有意な結果を導き出すのは決して簡単ではありません。ビッグデータの時代になった今、データ活用はむしろ難しさを増していると言っても過言ではありません。
本チュートリアルでは、ビッグデータを含めたデータ活用に向けた最新のアーキテクチャや事例を紹介し、ビジネスのあり方を含めて考察します。

受講対象者：データウェアハウス、データ分析、BIなどの責任者、担当者あるいは関心のある方