『日本版ビッグデータビジネス』が本格始動する

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プログラム

  1. ビッグデータビジネスの興隆と課題の概括
    • ビッグデータとは何か?
    • これまでの電子化・自動化の成熟が、ビッグデータ活用を可能にする。
    • Google、Amazon.com、Facebookの動向
    • ウェブサービス事業者のデータは膨大だが、すべてではない。
    • これまでの類似概念との違いは何か?
    • クラウドによる国内IT市場の縮小と、高まる新市場開拓必要性
    • 「電子化と自動化」の先に求められる「データからの知見導出」
    • 基本的な計算能力・ストレージ容量やIOの費用対効果の向上
  2. 利用サイド事業者におけるビッグデータビジネスの効用
    • クラウドの「のぼり」利用の進展により、情報が自ずと蓄積される。
    • データ活用の深化に伴う効用について
    • 【事例群1】製品開発に関する事例
    • 【事例群2】販売促進に関する事例
    • 【事例群3】保守・メンテナンス・サポートに関する事例
    • 【事例群4】コンプライアンス・不正防止に関する事例
    • 【事例群5】業務基盤・社会インフラに関する事例
    • ビッグデータの活用を促すサービスモデル・ビジネスモデル
    • 「通信の隠蔽」 (Amazon Kindleを例に)
    • 「ゼロクリックサービス」 (Eye-Fiを例に)
    • 「速度による中毒化」 (Googleを例に)
    • 「遊休時間・遊休資産活用」 (CastOvenを例に)
  3. ビッグデータビジネスを支える技術と商材
    • 支援サイド事業者における主要陣営の動向 (IBM、EMC、Oracle、HP)
    • センサの小型化と低価格化
    • Androidの利用により、通信の活用が容易に。
    • ビッグデータを、活用に備えて「蓄積」する。 (DWHの動向)
    • データの整合性確保 (MDMなど)
    • 非構造化データの高速分散処理に対する需要と、Apache Hadoop/NoSQL
    • 機械学習などデータから知見に落としこむための技術の成熟
    • 複合イベント処理CEPなど蓄積を伴わないオンメモリでの高速処理
  4. ビッグデータ活用に向けた課題と対応のあり方
    • 最大の阻害要因は人材不足。
    • 人材の育成と獲得はどのように行われるべきか。
    • プライバシ・機密情報の利用に関する課題と対策
    • 「取得と不適切なデータ流用」に伴うプライバシ等に関連する課題
    • 【制度的対応】プライバシ・機密情報関連課題に関する制度的な対応
    • 【技術的対応】プライバシ保護データマイニング技術
    • 【社会的対応】消費者のストリッパー化は進行するのか?
    • データの精度の悪さや、誤用・不適切利用に起因する課題
  5. ビッグデータビジネスの今後
    • 【予測1】フィジカル・サイバーの連携強化とデバイスの重要性増大
      (Online to Offline, Internet of Things、Cyber Physical Systems/ARTEMISの動向)
    • 【予測2】「第3の壁」の顕在化。事業者保有データの活用と流通
      (Infochimps, Microsoft Azure Marketplace)
    • 【予測3】ビッグデータ活用に関するセキュリティ施策の必要性増大
  6. ご参加者と徹底したディスカッション

会場

明治記念館
107-8507 東京都 港区 元赤坂2-2-23
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