概要

DataWorks Summit Tokyo 2018                                                           国内最大級のビックデータ・ IoTデータ基盤のイベント   Ideas. Insights. Innovation.

DataWorks Summitは「AI、先進データ分析、データサインスをビジネス拡大に活かす、データ基盤の世界最先端技術、構築・活用手法、顧客事例を体現」する一日です。                                                      現在世界中の企業・官公庁のビジネスの最先端で IoTから発生する非構造型を含むデータが年率30%近い爆発的な増加を続け、7-8年で10倍にまで膨れ上がると言われる中、データを制する者がビジネスを制すると言われています。あらゆる分野においてAI、IoT、データサイエンスなどの最先端テクノロジーを活用したビジネスの変革と拡大が加速しています。                                                    本イベントはこのような状況下において、企業・官公庁がデジタル改革を始め、加速するために何をすべきか、どのようなデータプラットフォームソリューションがあるのか、グローバルの先進企業は何をしているのかなど、国内外のお客様の最先端の動向および最新ソリューションを学ぶ一日です。                                                    当日はホートンワークス本社 最高経営責任者 CEO 、最高技術責任者 CTOの基調講演に加え国内外業界トップ企業5社の先進ユーザー様によるセッション、また20社以上におよぶ協賛パートナースポンサー企業様によるセッションや展示など、実際の活用事例、実際に導入に携わる方々の声を聞く機会をご提供いたします。 

セッションでお話いただくユーザー様は、
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社様
サンタンデール銀行様
新日鉄住金ソリューション株式会社様
ソフトバンク株式会社様
パーソルキャリア株式会社様
メットライフ生命保険株式会社様
です。

また当イベントは協賛スポンサー様である、日本アイ・ビー・エム株式会社様、日本電気株式会社様、ヴピコ合同会社様、Dell EMC様、日本マイクロソフト株式会社様、ピュア・ストレージ・ジャパン株式会社様、Tableau Japan株式会社様、インフォマティカ・ジャパン株式会社様、株式会社インサイトテクノロジー様/ATTUNITY様、新日鉄住金ソリューションズ株式会社様、シンクソート・ジャパン株式会社様、日本ビジネスシステムズ株式会社様、株式会社ネットワールド様、富士通株式会社様、Kinetica様、Zoomdata Japan株式会社様、株式会社電通デジタル様、日本情報通信株式会社様、日本テラデータ株式会社様、日本サード・パーティ株式会社と共に開催いたします。当日はこれらスポンサー様によるセッションまた展示において、ビッグデータ活用のヒント、導入現場の声、お客様の課題など、盛り沢山の情報を一気にお届けします。  

デジタル革命の波を肌で感じていただけるイベントに、みなさまのご参加を心よりお待ちしております。                                                                                                  ホートンワークスジャパン株式会社                                   執行役員社長                                                廣川裕司

講演者

マイケル・ガーは、業界および情報テクノロジー戦略の担当者として25年の勤務経験があります。彼は商品開発、製造、サプライチェーンおよび顧客経験関連の事業プロセスに関して産業間共通の深い知識を持っています。Hortonworksの製造および自動車部門の部長として、マイクはソリューション ビジョンおよび各業界の市場開拓戦略の推進に貢献し、業界のリーダーと提携しビッグデータ分析を通して次世代の事業洞察を推進します。Hortonworksに入社する以前、マイクは、Oracleの自動車業界部門のリーダーとして20年以上勤務し、A.T.カーニーにてオートモーティブマネジメント顧問、ジェネラルモータース (サターン部門) にて生産技師として勤務しました。

アジェンダ

アジェンダ一覧

10月16日火曜日
8:30 AM -
受付開始
9:30 AM - 11:30 AM
基調講演
 
11:30 AM - 5:45 PM
コミュニティ Expo
1:00 PM - 5:45 PM
トラックセッション
セッション

セッション

    • AI・データサイエンス
    • クラウド・ビッグデータアーキテクチャ
    • データウェアハウジング・オペレーショナルデータストア
    • IoT・ストリーミング分析
Artificial intelligence (AI) is transforming every industry. Data science and machine learning are opening new doors in process automation, predictive analytics, and decision optimization. This track offers sessions spanning the entire data science lifecycle: development, test, and production.

You’ll see examples of innovative analytics applications and systems for data visualization, statistics, machine learning, cognitive systems, and deep learning. We’ll show you how to use modern open source workbenches to develop, test, and evaluate advanced AI models before deploying them. You’ll hear from leading researchers, data scientists, analysts, and practitioners who are driving innovation in AI and data science.

Sample technologies: TensorFlow, Keras, Apache Spark, PyTorch, Apache MXNet, Theano, DL4J, R, scikit-learn, DSX, Apache Zeppelin
A modern data architecture enables enterprises to scale along with their data growth, provides flexibility to consume any and all data sources, and provides platforms to drive deep insights from the latest open source analytical tools. Striking the right balance between data strategy and cloud strategy is the first step. For many enterprises a hybrid multi-cloud data architecture that optimizes their information architecture between on-premises and the cloud is critical. It also needs to provide a global and integrated view of all their data with consistent operations, governance, and security.

This track provides the latest best practices on how to build modern data architectures. You’ll learn about key open source projects, including Apache Hadoop and related technologies, and how they integrate with the latest cloud offering to enable these transformative changes. You’ll interact with technical leads, committers, and experts who are driving the roadmaps, key features, and research around what is coming next and the extended open source big data architecture.
Data engineers and architects use multiple engines to process data in the most appropriate way, from batch ETL, to interactive SQL, to low latency NoSQL. Sessions will cover the SQL engines and tools that help users to derive the most from their data on premises and in the cloud and enrich their enterprise data warehouse (EDW).

You’ll learn how NoSQL stores like Apache HBase are adding transactional capabilities that bring traditional operational data store (ODS) workloads to Hadoop and why data preparation is a key workload. You’ll meet Apache community rock stars and learn how these innovators are building the applications of the future.

Sample technologies: Apache Hive, Apache Tez, Apache ORC, Apache Druid, Apache HBase, Apache Phoenix
The rapid proliferation of sensors and connected devices is fueling an explosion of data. Streaming data allows algorithms to dynamically adapt to new patterns in data, which is critical in applications like fraud detection and stock price prediction. Deploying real-time machine learning models in data streams enables insights and interactions not previously possible.

In this track you’ll learn how to apply machine learning to capture perishable insights from streaming data sources and how to interface with devices at the “jagged edge.” Sessions present new strategies and best practices for real-time data ingestion and analysis. Presenters will show how to use these technologies to develop IoT solutions and how to combine historical with streaming data to build dynamic, real-time predictive systems for actionable insights.

Sample technologies: Apache Nifi, Apache Storm, Streams Messaging Manager, Streaming Analytics Manager, Apache Flink, Apache Spark Streaming, Apache Beam, Apache Pulsar and Apache Kafka
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赤坂インターシティカンファレンス

東京都港区赤坂1-8-1

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