本イベントは、Infra Study Meetup を運営する Forkwell と、データ基盤の総合支援サービス「TROCCO®️」の開発・運営を行う primeNumber による共催イベントです。データ分析に精通した講師をお招きし、データ分析基盤の「これまで」と「これから」を学ぶことを趣旨として開催いたします。
複数回にわたって、各回テーマに沿った内容で各分野でご活躍されているエンジニア／研究者に講演いただきます。
質疑応答の時間には、ゆずたそ氏（@yuzutas0）にもご参加いただきます。
プログラム第24回「データドリブン組織を支える技術 – 専門家に学ぶ課題と実践 – 」
専門家以外にも直接手を動かしデータ利活用をする組織も少なく無いのではないでしょうか。
そこでData Engineering Study第24回では、そのような組織においてデータ利活用の専門家がどのような課題に取り組んでいるのかお話を伺っていきます。
基調講演「TBD」
永井 伸弥 氏（@hiza）
株式会社メルカリ マーケットプレイス事業部 BI & Research platform team Manager
製薬企業の情報システム部門、ソーシャルゲーム開発会社などを経て、2019年メルカリ入社、データ基盤の整備とデータ分析の民主化を行うBI & Research platform teamを立ち上げ、チームマネージメントを担当。
LT1「データ活用の根付き方」
阿部 昌利 氏（@ABE_Masatoshi）
株式会社ヤプリ プロダクト開発本部 データサイエンスグループ マネージャー
修士まで心理統計学を学んだあと、株式会社帝国データバンクにてデータサイエンティストとしてのキャリアをスタート。その後、株式会社コロプラやオリックス株式会社、株式会社AbemaTVで分析チームの創成期にジョインし、サービス規模拡大を担う。キャリア10年目の2020年4月、株式会社ヤプリへジョイン。
▍発表内容
複数の事業会社での13年間の経験を踏まえて、どういう力学が働くとデータ活用が全社横断的に推進されやすいのかお話しできたらと思います。できるだけ原理原則としてまとめられるように、頑張ります
LT2「GA technologiesの経営戦略から駆動するデータ基盤構築」
奥村 純 氏（@pacocat）
株式会社GA technologies 執行役員 CDO
2014年京都大学大学院理学研究科で博士号（宇宙物理学）を取得。その後、大手インターネット関連事業会社にてデータアナリスト・機械学習エンジニア・AIプロダクトマネージャーを歴任。多くのサービスで、KPIマネジメント、データプロジェクト、データ基盤構築などをリード。2020年以降は複数の企業で執行役員・最高データ責任者などを歴任。2024年、株式会社GA technologiesに参画。『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』『強化学習第2版』（監訳）など、出版・発信活動も積極的に行っている。
常住 彰 氏
株式会社GA technologies Data本部 DataManagement部 データエンジニア
2015年、新卒でデジタル系の広告会社に入社。メディアプランナーを経て、社内異動でBIエンジニアとなり、そこからデータマネジメントのキャリアが始まる。SIerを経て、2020年に株式会社GA technologies入社。データエンジニアとしてデータ基盤の運用保守、データ民主化に従事。
▍発表内容
GA technologiesは、「テクノロジー×イノベーションで、人々に感動を生む世界のトップ企業を創る。」を理念に掲げ、不動産をはじめ、さまざまな産業のビジネス変革に取り組んでいます。
弊社が主軸としている不動産業界はアナログなやり取りや情報の非対称が残る領域です。デジタル化が困難な領域だからこそ、未開拓な市場のポテンシャルは大きく、様々な領域で発生する不動産のデータを集約・管理するデータ基盤を戦略の中心に据えています。
本講演では、データ基盤構築を「どのように経営目線のプロジェクトとして落とし込んでいるか」「今後どのような構想の元プロジェクトを進めようとしているか」について紹介します。
データマネジメントは「トップ層の理解を得られにくい」「コストセンターと見られがち」という多くの方が感じている課題に対して、少しでも参考になる話ができればと思っています。
タイムスケジュール（目安）
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 18:00 | オープニング（5分） |
| 18:05 | 基調講演（40分） 永井 伸弥氏「TBD」 |
| 18:45 | 質疑応答（15分） |
| 19:00 | 共催LT1（5分）Forkwell |
| 19:05 | LT1（15分） 阿部 昌利 氏「データ活用の根付き方」 |
| 19:20 | LT2（15分） 奥村 純 氏 × 常住 彰 氏「GA technologiesの経営戦略から駆動するデータ基盤構築」 |
| 19:35 | 質疑応答（15分） |
| 19:50 | 共催LT2（5分）primeNumber |
| 19:55 | アフタートーク（15分） |
| 20:10 | クロージング（5分） |
| 20:15 | 完全終了 |
※ タイムスケジュールは目安です。完全解散20:15までの間で、より参加者にご満足いただける形で各コンテンツ時間が調整される場合がございます。
※ プログラムは変更となる可能性があります。随時こちらで更新いたします。
参加申し込み
開催背景
Forkwell からのコメント
本イベントは、Infra Study Meetup に注目していただいた primeNumber さまからのお声がけで実現したイベントです。Infra Study Meetup とは主催する団体、扱うテーマが異なることから、別シリーズとして立ち上げました。Infra Study 参加者と共に得たイベントノウハウを継承し、データ分析領域でも学びの場を作ります。
本家 Infra Study にご参加いただいた方はもちろん、データ分析に関心のある方ならどなたでも参加可能です。エンジニアリングと密接に関わるデータ分析領域について楽しく学んでいただけましたら幸いです。
primeNumber からのコメント
弊社はデータ基盤の総合支援サービス「TROCCO®️」を運営しているのですが、その中で「どういう分析基盤を作っていけばいいのか？」というご質問をよく伺います。そのような方向けに何か有益な情報をご提供できる場はないかと考えた時に、本イベントの開催を思いつきました。
そんなタイミングで、「Infra Study Meetup」という反響が大きいイベントがあるのを見つけ、「データ分析基盤」版を作りませんかとお声がけした所から開催に至りました。
これから分析基盤を作ろうとされている方や、現在運用中の基盤の改善アイデアを探している方に、有益な場に出来ればと思っております。
これまでの勉強会で扱ったテーマとアーカイブ動画
- 2020/07/15（水）｜第1回「モダンなDWH/BIツールの選び方と、実際の運用事例」
- 2020/08/19（水）｜第2回「データ収集基盤とデータ整備のこれまでとこれから」
- 2020/09/16（水）｜第3回「分析基盤をうまく組織に浸透させる方法」
- 2020/11/04（水）｜第4回「データ分析基盤の障害対応事例LT祭り」
- 2020/12/02（水）｜第5回「噂のSnowflake Deep Dive / 国内事例・他DWHとの比較」
- 2021/02/03（水）｜第6回「改めて学ぶ、BigQuery徹底入門」
- 2021/04/06（火）｜第7回「Redshift最新アップデートと活用事例」
- 2021/06/02（水）｜第8回「BIツール特集－OSS・商用の上手い使い分け」
- 2021/08/03（火）｜第9回「企業規模別データエンジニア組織の作り方」
- 2021/10/06（水）｜第10回「王道BIツール特集 Tableau / PowerBI / Googleデータポータル」
- 2021/12/13（月）｜第11回「6社のデータエンジニアが振り返る2021」
- 2022/02/09（水）｜第12回「エンジニアのための「データ可視化」入門」
- 2022/04/06（水）｜第13回「ELT・データモデリングツール特集回」
- 2022/06/08（水）｜第14回「Modern Data Stack特集」
- 2022/08/03（水）｜第15回「Reverse ETL 特集回」
- 2022/10/19（水）｜第16回「データカタログ入門」
- 2022/12/14（水）｜第17回「6社のデータエンジニアが振り返る2022」
- 2023/02/15（水）｜第18回「データ指向アプリケーションデザイン」
- 2023/04/20（木）｜第19回「データエンジニアのキャリアを考える」
- 2023/06/30（金）｜第20回「10年戦えるデータ分析入門」
- 2023/08/30（金）｜第21回「Azureのデータ分析サービスの現在と未来」
- 2023/12/12（金）｜第22回「5社のデータエンジニアが振り返る2023」
- 2024/03/05（火）｜第23回「Data orchestration 特集」
留意事項
- Data Engineering Study コミュニティガイドライン を事前にご確認ください。
- イベント参加時にご入力いただいた情報は、次のプライバシーポリシーに基づき、primeNumber のみで適切に扱います。 https://primenumber.co.jp/privacy/
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