タイムテーブル
webライブ配信が決まりましたので、一部セッションの時間が変更となっておりますので、ご了承ください。
アーリーバード(チュートリアル)セッションは、8:45~9:35に開催。
その後、主催者挨拶と基調講演 K-1を9:45~10:40に開催いたします。
アーリーバード(チュートリアル)セッション | ||||
A-1
8:45 ~ 9:35
なぜ、いま、データマネジメントが重要か? 株式会社リアライズ |
B-1
8:45 ~ 9:35
「データ・プレパレーション」をマスターする! JDMC事務局 |
C-1
8:45 ~ 9:35
JDMC研究員 |
D-1
8:45 ~ 9:35
ビジネス価値を産み出す”攻めのデータマネジメント”の姿とは? JDMC特別研究員 |
E-1
8:45 ~ 9:35
西村あさひ法律事務所 |
午前の部 | ||||
一般社団法人 日本データマネジメント・コンソーシアム |
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森・濱田松本法律事務所 |
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A-2
10:50 ~ 11:30
海外事例から理解するデータガバナンス最前線 インフォマティカ・ジャパン株式会社 |
B-2
10:50 ~ 11:30
あなたのDXプロジェクトは大丈夫? 株式会社日立製作所 |
C-2
10:50 ~ 11:30
データ精度の向上と管理工数の激減! 株式会社JSOL |
D-2
10:50 ~ 11:30
日本電気株式会社 |
E-2
10:50 ~ 11:30
株式会社 東急エージェンシー ソリューション開発局 第1ソリューション開発部 |
A-3
11:40 ~ 12:20
計数標準化 ~邦銀で初のマスターデータマネジメント刷新! 株式会社三井住友銀行 |
B-3
11:40 ~ 12:20
ユーザー数5000人超のデータ分析基盤を構築、 株式会社デンソー |
C-3
11:40 ~ 12:20
ビッグデータとAIが肌の状態を改善する 花王株式会社 |
D-3
11:40 ~ 12:20
小田急グループのMaaS戦略 小田急電鉄株式会社 |
E-3
11:40 ~ 12:20
形式の異なる多様なデータをどう活かす? KDDI株式会社 |
ランチセッション ※軽食をご用意しております。 | ||||
A-4
12:30 ~ 13:00
データカタログ構築失敗の原因と回避策を解説!~陥りやすいアンチパターン~ 株式会社リアライズ |
B-4
12:30 ~ 13:00
真のデータ駆動型の組織構築のための継続可能なフレームワークとは Talend株式会社 |
C-4
12:30 ~ 13:00
データ活用成功の鍵「メタデータマネジメント」~IoTデータから個人情報まで~ Metafindコンサルティング株式会社 |
D-4
12:30 ~ 13:00
データ統合の夜明け Denodo Technologies株式会社 |
E-4
12:30 ~ 13:00
株式会社ランドスケイプ |
午後の部 | ||||
国立研究開発法人 理化学研究所 |
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A-5
14:20 ~ 15:00
日本企業は考えないが、グローバルでは当り前のデータ活用とは? Sansan株式会社 |
B-5
14:20 ~ 15:00
アジャイルなデータ統合・活用を実現する NTTコム オンライン・マーケティング・ソリューション株式会社 |
C-5
14:20 ~ 15:00
データアナリティクスが生み出す クリックテック・ジャパン株式会社 |
D-5
14:20 ~ 15:00
データドリブン文化の醸成に向け PwCコンサルティング合同会社 |
E-5
15:50~16:10 司会進行: マネージメントサービス株式会社 Yellowfin Japan株式会社 |
A-6
15:10 ~ 15:50
CASIOのスマート工場への取組み、 カシオ計算機株式会社 |
B-6
15:10 ~ 15:50
東京海上日動火災保険株式会社 |
C-6
15:10 ~ 15:50
タウンページのデータで見えてくる 青山学院大学 |
D-6
15:10 ~ 15:50
基盤から分析、施策まで。 株式会社JTB Web販売部 営業管理部 データサイエンス課長 |
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15:50 ~ 16:10 休憩(ペットボトルにてドリンクを提供いたします) | ||||
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A-7
16:10 ~ 16:50
そのデータにいくらの価値があるのか? 株式会社データ総研 |
B-7
16:10 ~ 16:50
Yellowfin Japan株式会社 |
C-7
16:10 ~ 16:50
データ仮想統合とAIの活用で SAPジャパン株式会社 |
D-7
16:10 ~ 16:50
米国 AI ユニコーン企業が語る Databricks Japan 株式会社 |
E-7
16:10 ~ 16:50
使えるデータを用意するための 株式会社ノーチラス・テクノロジーズ |
A-8
17:00 ~ 17:40
データ駆動型カイゼンによる 株式会社トヨタシステムズ 富士通株式会社 |
B-8
17:00 ~ 17:40
オートバックスセブンが考えるDXと 株式会社オートバックスセブン |
C-8
17:00 ~ 17:40
ASICSのグローバル戦略を支える鍵、 株式会社アシックス |
D-8
17:00 ~ 17:40
訪日外国人向け情報サービス「LIVE JAPAN」における 株式会社ぐるなび |
E-8
教育"される"立場からみたデータ活用を推進させる教育・労働環境のあり方 Bloomin Digital & Strategy株式会社 株式会社メトロ SBIホールディングス株式会社 |
A-9
(第一部)17:50~18:10 【JDMC研究会発表】 株式会社リアライズ (第二部)18:10~18:30 ファシリテータ: パネラー: 株式会社アシスト 株式会社ECマーケティング人財育成 Bloomin Digital & Strategy株式会社 JDMC研究員 |
B-9
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 株式会社CaTラボ 株式会社 三越伊勢丹 株式会社みずほ銀行 【JDMC研究会発表】 SBIホールディングス株式会社 日本電気株式会社 |
C-9
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 株式会社ECマーケティング人財育成 NECソリューションイノベータ株式会社 |
D-9
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 JDMC研究員 【JDMC研究会発表】 クオリカ株式会社 |
E-9
17:50 ~ 18:30
【JDMC研究会発表】 清水技術士・診断士事務所 【JDMC研究会発表】 日本テラデータ株式会社 株式会社アシスト ビジネスエンジニアリング株式会社 日本製鉄株式会社 |
※予告なく内容が変更になる場合がございます。予めご了承ください。 |
アーリーバード(チュートリアル)セッション
A-18:45 ~ 9:35 |
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なぜ、いま、データマネジメントが重要か? 株式会社リアライズ IoT、デジタルマーケティング、オムニチャネル・・・今日、ネットだけでなくリアルの世界でも「ヒト」や「モノ」に関する多種多様なデータが取得できるようになりました。それを「さあ、活用しよう」とした場面で何が起こるでしょうか?多くの場合、顧客や商品に関わるデータが社内の様々なシステムに散在し、「整合が取れていない」、「粒度が合わない」、「精度に難がある」といった課題や壁に直面します。 受講対象者: |
B-18:45 ~ 9:35 |
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「データ・プレパレーション」をマスターする! JDMC事務局 データの利活用のために必須となるプロセスが「データ・プレパレーション」です。言葉通り、データを準備することですが、そもそもデータの準備とは何をどのレベルで、どこまで行うことを意味するのでしょうか?そして、なぜその作業がデータ利活用の際に必要になるのでしょうか。本セッションではデータ・プレパレーションが必要な理由や実際の業務を例示しながら、こうした点を分かりやすく説明します。なおデータ・プレパレーションのための商用ツールの解説や比較は行いません。 受講対象者: |
C-18:45 ~ 9:35 |
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今さら聞けないMDM(マスタデータマネジメント)の本質 JDMC研究員 「データサイエンティストの労力は8割が準備」と言われます。大量のデータも、そこに存在するだけでは活用できません。さまざまなデータの検証や調整が必要です。MDM(マスタデータマネジメント)とは、さまざまなデータの中から「同一人物」を見分ける仕組みです。データの「同一人物」が明確になることで、データ準備が大幅に高速化、効率化される。これが今、MDMがあらためて注目されている理由です。 受講対象者: |
D-18:45 ~ 9:35 |
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ビジネス価値を産み出す”攻めのデータマネジメント”の姿とは? JDMC特別研究員 「データはあっても、何ら価値を産み出せていない」。多くの企業に共通するこの問題は、単にデータサイエンティストを雇えば解決するのでしょうか。あるいは機械学習やAIのツールを利用すればなんとかなるのでしょうか?残念ながらそうではありません。問題の本質は、適切なデータマネジメントを実施できていないことにあるからです。 受講対象者: |
E-18:45 ~ 9:35 |
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価値あるデータを生かすために 西村あさひ法律事務所 近年、企業が保有するデータの利活用が活発になってきており、データを取引したり共有したりする気運が盛り上がりを見せています。「データには大きな価値がある」という認識の広がりが背景にありますが、一方でプラクティスが確立していないことから、データに関する取扱いがうまく成されず、また契約が問題になることも少なくありません。 受講対象者: |
午前の部
K-1 基調講演 1 9:50 ~ 10:40 |
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ブロックチェーン技術がもたらすビジネスインパクトと共創によるDX期のビジネス革新の姿 森・濱田松本法律事務所 インターネットに匹敵するほどのインパクトをもたらすと言われるブロックチェーン技術は、現在のところ暗号通貨以外では、それほど目立った実用例がないかに見えます。一方でグローバルに使えるステーブルコイン(価値の安定した暗号通貨)を生み出すという大きな動きが胎動している事実もあります。様々な分野における契約取引のイノベーションも含め、ブロックチェーン技術を取り巻く状況は今、どうなっており、今後、どのように社会やビジネスにインパクトをもたらすのでしょうか?国際的な金融・契約取引の動向を熟知する、増島雅和氏(森・濱田松本法律事務所パートナー)に解説していただきます(文責:JDMC)。 |
A-210:50 ~ 11:30 |
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海外事例から理解するデータガバナンス最前線 インフォマティカ・ジャパン株式会社 デジタル変革の重要な手段としてデータの収集・活用が当たり前となりつつある中、企業はデータガバナンスを高度化する必要に迫られています。”攻めのデータ活用”にはデータの所在や履歴管理はもちろん、データ活用に関与する組織や人の適正性の確保、他社との協業におけるデータ流通の促進、さらにはデータセキュリティなど様々な要素を高度にバランスさせることが不可欠だからです。そこには欧州のGDPRや米カリフォルニア州のCCPAといったデータ保護法制への対応も含まれます。 |
B-210:50 ~ 11:30 |
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あなたのDXプロジェクトは大丈夫? 株式会社日立製作所 社内に散在するアナログ情報をデータ化する、見えなかった機器や人の動きをIoTで可視化する、機械学習や深層学習を駆使して何らかの事業課題を解決する--。 |
C-210:50 ~ 11:30 |
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データ精度の向上と管理工数の激減! 株式会社JSOL デジタル時代の経営変革に向けたデータ分析系の施策(経営情報管理・BI/アナリティクス)には取り組んでいても、データ連携の基盤となるマスターデータの整備(MDM)は覚束ない、実現できていないという企業が少なくありません。本来はMDMがきちんとできていてこそのBI/アナリティクスですが、導入に手間暇のかかる割にMDMの効果が見えにくいからでしょう。 |
D-210:50 ~ 11:30 |
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価値創出を加速するNECデータ活用基盤 日本電気株式会社 「データは第四の経営資源」であるーー。この事実から、現在、多くの企業がデータから価値を創出するべく取り組んでいます。そんな企業の1社であるNECも、社内外にある膨大なデータをビジネスにつなげるため、収集から可視化、分析までを遅延なく一元化して扱うためのデータ活用基盤づくり行っています。しかし、データ活用基盤には年を追う毎に増加ピッチが早まるデータの量や種類への対応や、処理や分析に要する時間の短縮などが求められ、その構築・運用は簡単ではありません。 |
E-210:50 ~ 11:30 |
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CRM進化論! 株式会社 東急エージェンシー ソリューション開発局 第1ソリューション開発部 近年さまざまな業界で「サブスクリプションサービス」「ECサイト」「オウンドメディア」の顧客接点としての価値が高まっています。これらはいままで直接的な顧客接点を持てなかった業界・企業でも顧客情報の獲得と蓄積を可能にします。
サブスクリプションサービスやECサイトでは利用履歴を、オウンドメディアからはサイトでの閲覧履歴を収集し、サードパーティーデータと統合してCDPに蓄積している企業も多いことと思います。こういった貴重な顧客情報の活用は各社が進めるデータドリブンマーケティングやその先にあるDXのはじめの一歩といっても過言ではありません。 |
11:40 ~ 12:20
A-311:40 ~ 12:20 |
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計数標準化 ~邦銀で初のマスターデータマネジメント刷新! 株式会社三井住友銀行 お客様ごとにグローバルな目線で最適なご提案・取引ができるようにしたい。そのためにはマスターデータマネジメントを刷新して、取引情報をバランスシートの形で見える化する必要がある--このような考えの下、三井住友銀行は2016年にデータマネジメント部を設置し、この難題に着手。このほど完了し、レガシーな情報系システム(第三次オン)の殻を破りました。 |
B-311:40 ~ 12:20 |
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ユーザー数5000人超のデータ分析基盤を構築、 株式会社デンソー 自動車産業は販売台数の減少、内燃機関からハイブリッド、電気モーターへと移行するパワートレインの変化、新参企業(米中の巨大IT企業)の躍進などにより、大幅な変化を迫られています。IT部門も例外ではなく、デンソーのIT部門は事業部が本業に集中できるIT環境の提供、多様な働き方を可能にするITツール活用強化、事業変化・高度化に対応できる柔軟性の高い基幹システムへの移行・刷新を進めています。 |
C-311:40 ~ 12:20 |
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ビッグデータとAIが肌の状態を改善する 花王株式会社 日々変化する肌や健康情報のデータを取得することは、健康社会の実現に必須です。その一助として花王は、皮脂中にRNA(リボ核酸)が安定的に存在することを発見し、それを網羅的に解析する技術を世界で初めて構築しました。あぶらとりフィルムで皮脂を採取するだけの非侵襲性の方法で、1万3000種ものRNA発現情報が得られ、そこから日々変動する肌や体の状態を詳細に把握できる可能性があります。 |
D-311:40 ~ 12:20 |
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小田急グループのMaaS戦略 小田急電鉄株式会社 小田急グループは、90年以上積みあげてきたリアルな交通インフラサービスを活用して「会いたいときに、会いたい人に、会いに行ける」、次世代の“モビリティ・ライフ”を生み出すことを目指しています。注目を集めるMaaS(Mobility as a Service)であり、中心施策が顧客接点となるMaaSアプリ「EMot(エモット)」の開発です。 |
E-311:40 ~ 12:20 |
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形式の異なる多様なデータをどう活かす? KDDI株式会社 企業で構築・運用している様々な情報システム。それらが生み出すデータをうまく組み合わせて分析すれば、事業活動の効率化やマーケティングの高度化などを実現できる可能性があります。ところが現実には壁があります。構築年代や技術が異なるため、データフォーマットがシステム毎に異なっており、組み合わせて活用しようにも事前準備にコストや時間を要してしまうことが典型例です。 |
ランチセッション ※軽食をご用意しております。
A-412:30 ~ 13:00 |
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データカタログ構築失敗の原因と回避策を解説!~陥りやすいアンチパターン~ 株式会社リアライズ デジタル化に伴って大量のデータが利用可能になり、アナリティクスや機械学習などに取り組む企業が増えています。しかし、「データの前処理に大幅な時間を要してしまう」という問題に直面することが少なくありません。データの意味や値を管理できていないことから、データ分析担当者の貴重な時間を浪費してしまうのです。 |
B-412:30 ~ 13:00 |
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真のデータ駆動型の組織構築のための Talend株式会社 データ駆動型(データドリブン)という言葉を引用するまでもなく、大半の企業において蓄積されたデータ活用に向けた取り組みが喫緊の課題となっています。そのため、企業内に散財するデータをできるだけ素早く収集する仕組みを構築する動きがありますが、それだけでは本当の意味でのデータ駆動型企業や組織は実現できません。 |
C-412:30 ~ 13:00 |
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データ活用成功の鍵「メタデータマネジメント」~IoTデータから個人情報まで~ Metafindコンサルティング株式会社 AIやIoTなど、ビジネスにデータを活用することが当たり前になってきました。同時にデータに基づいて意思決定を進めるデータドリブン経営の考え方が浸透し、多くの企業が社内外のデータを大規模に集めています。一方で、「大量のデータの中から目的に合ったデータを見つけられない」、「データの作成者を除くと、数値などのデータの意味を正しく解釈できない」といった声を聞くことが増えてきました。 |
D-412:30 ~ 13:00 |
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データ統合の夜明け Denodo Technologies株式会社 データを元に的確に意思決定し、施策を打っていく「データドリブン経営」。今日ではどんな企業にも求められる必須要件とも言えます。しかし現実はというと、多くの企業においてデータがサイロ化され、異なる形式でオンプレミスやクラウドなど様々な場所に分散されて存在しているのが実情でしょう。当然、それらを物理的に一元化し、ガバナンスやセキュリティを効かせた形で活用可能にするのは、コスト的にも時間的にも容易ではありません。 |
E-412:30 ~ 13:00 |
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ABM実現で成果を出す! 株式会社ランドスケイプ マーケティング/セールスのテクノロジー化が進み、企業内には多くのデータが蓄積されるようになっています。しかし蓄積されたデータを戦略的に活用し、効率的な営業活動を行い、成果を出している企業や組織はそれほど多くはありません。この状況を打破するために注目を集め、有効であるとされているのが、「ABM(アカウントベースドマーケティング)」という手法です。 |
午後の部
K-2 基調講演 213:20 ~ 14:10 |
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「ビッグデータ同化」研究の最前線 国立研究開発法人 理化学研究所 近年、ゲリラ豪雨や集中豪雨、台風といった自然災害が猛威を振るう事態が増えています。世界では乾燥や高温による山火事も続発しています。気象予測は、そうした状況に備え、対処するために重要です。理化学研究所はスーパーコンピュータ「京」やフェーズドアレイ気象レーダ、気象衛星ひまわり8号という新世代技術を組み合わせて気象予測を革新する方法を切り拓いてきました。その根幹を成す技術が、シミュレーションと現実世界をシンクロし、予測や制御を行う「データ同化」です。本講演では、ビッグデータ時代に対応した「ビッグデータ同化」の技術革新による最先端の気象予測研究をお話しします。また、気象予測を超え、データ同化の発展により新たに見えてきた、様々な分野における難しい予測に立ち向かう新しい「予測科学」への展望を紹介します。 |
A-514:20 ~ 15:00 |
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日本企業は考えないが、グローバルでは当り前のデータ活用とは? Sansan株式会社 IoTがごく普通に利用される汎用技術となり、Webデータからリアルデータが主役になる時代を迎えました。当然、企業にはデータを活用した値決めや、自社の枠を超えて他社と共創して価値を創造する発想が強く求められますが、日本企業、特に大手企業のデータ活用は海外の企業と比較して周回遅れと言わざるを得ない状況にあります。 |
B-514:20 ~ 15:00 |
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アジャイルなデータ統合・活用を実現する NTTコム オンライン・マーケティング・ソリューション株式会社 データ仮想化は、企業内に散在する様々なデータを物理的に複製することなくリアルタイムで統合し、ビジネスユーザーやアプリケーションから単一のデータベースであるかのように利用できるようにする、論理的データレイヤーを提供する基盤技術です。その利点は多く、例えばデータレイクやデータウェアハウスのようなデータ統合基盤で課題となっていたデータのリアルタイム反映や、新規データソースの迅速な追加・統合が可能になります。 |
C-514:20 ~ 15:00 |
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データアナリティクスが生み出す クリックテック・ジャパン株式会社 日々、膨大に生み出されるデータ。その増加ペースは加速し続けています。当然、データを駆使して分かること、実現可能になることも、劇的に増えています。このことが、世界中の多くの企業がデータアナリティクスを活用してビジネスを進化・変革すべく挑んでいる背景であり、原動力です。 |
D-514:20 ~ 15:00 |
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データドリブン文化の醸成に向け PwCコンサルティング合同会社 先進諸国の経済は、モノの生産からコトやサービスといった無形資産の提供へと移行し続けており、それを可能にするデータの重要性もかつてないほど高まっています。また、PwCが実施した過去の調査においても、世界中のエグゼクティブは、会社の方向性を左右するような重要な意思決定をする際、勘と経験と度胸(KKD)ではなく、データを活用する傾向(データドリブン文化)が見られます。 |
E-5 |
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データ分析コンテスト入賞者発表会 15:50~16:10 司会進行: マネージメントサービス株式会社 Yellowfin Japan株式会社 JDMCエンジニアの会は、データの活用・分析を体験・経験したいエンジニアのためのコミュニティです。データ分析の手法やツールに関する技術向上に加えて、「データ活用・分析を身近に感じる」をモットーに2017年から活動を続けています。 |
15:10 ~ 15:50
A-615:10 ~ 15:50 |
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CASIOのスマート工場への取組み、 カシオ計算機株式会社 カシオ計算機は労働集約型の生産からの脱却および全体最適QCDの実現に向け、2016年から生産改革に取り組んでいます。マザー工場と位置づけた山形カシオで開発・実用化した自動化やデジタルエンジニアリングの技術を、プラットホーム化して海外の生産工場へ展開するもので、自社でIoTやAIの活用に取り組み、進歩性と柔軟性を併せ持ったカシオ独自のスマート工場の実現を目指しています。 |
B-615:10 ~ 15:50 |
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東京海上日動のDXにおけるデータ活用の取り組み 東京海上日動火災保険株式会社 東京海上グループでは、IT部門とビジネス部門が協業し、最新の知見を共有しながら、DX(デジタルトランスフォーメーション)領域の具体的な案件を戦略的に推進しています。具体的には、LINE上で顧客が確定拠出年金の各種情報を確認できるアプリや、訪日外国人旅行者向けの総合サポートサービスを開発するなど、短期間で数多くの開発を実践し、お客様に提供することができています。 |
C-615:10 ~ 15:50 |
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タウンページのデータで見えてくる 青山学院大学 店舗の運営戦略を立てる上で、立地戦略が重要な要素であることは論を要しないでしょう。そのための有用な情報が全国各地における個々の店舗の詳細な住所情報を、1899もの業種別に、しかも1990年代から現在にいたるまで1~2ヵ月ごとに集積したタウンページです。そこには様々な地域の店舗の栄枯盛衰が記されています。 |
D-615:10 ~ 15:50 |
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基盤から分析、施策まで。 株式会社JTB Web販売部 営業管理部 データサイエンス課長 旅行業界で扱うデータは、連携する要素が多いことをはじめとして複雑な構造を持っています。一方で「旅行は情緒的な商材であり、データ利用はなじまない」と言われていました。そんな中でJTBはデータを統合・分析・活用して成果につなげています。 |
16:10 ~ 16:50
A-716:10 ~ 16:50 |
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そのデータにいくらの価値があるのか? 株式会社データ総研 DXの推進やIoT・AI技術の発展により、データの重要性が再認識されるようになりました。「Data is the new oil」という言葉も浸透しつつあり、「データ=宝の山」であるかのように持ち上げられています。一方でMDMプロジェクトを推進する立場からは、経営サイドなどから「そのデータを整備することで一体いくら儲かるのか?」という質問をされることが、依然として少なくありません。 |
B-716:10 ~ 16:50 |
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データから変革をもたらす価値を生み出すには Yellowfin Japan株式会社 Yellowfinは、集中管理型のレポーティング、ビジュアルな表現によるデータディスカバリなどといったアナリティクスツールに求められる主要な要素はもちろん、データの背景にあるコンテキストをシェアするコラボレーション機能、拡張アナリティクスによる分析の自動化の提供など、イノベーティブな機能を提供し続けています。 |
C-716:10 ~ 16:50 |
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データ仮想統合とAIの活用で SAPジャパン株式会社 データドリブンの意思決定、事業遂行を実現するために、企業はデータ活用基盤の整備に取り組んでいます。SAPが考えるデータ活用基盤では、サイロ化した社内システムのデータを物理的に集約するのではなく、データを仮想統合して「ユーザーがすぐにデータ活用できる」状況を実現します。 |
D-716:10 ~ 16:50 |
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米国 AI ユニコーン企業が語る Databricks Japan 株式会社 データが新たな石油と位置づけられる今日、多くの企業がAIやビックデータの活用に積極的に取り組んでおり、一方で取り組む必要性に迫られてもいます。しかし、AIや機械学習から有益なインテリジェンスを獲得するためにはデータの収集段階から正しいステップを踏み、膨大かつ多様なデータを適切に分析する必要があります。その際、セキュリティや法令遵守を維持しながら、異なる組織やチーム間で連携することも求めらます。 |
E-716:10 ~ 16:50 |
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使えるデータを用意するための 株式会社ノーチラス・テクノロジーズ 今日、多くの企業において管理・処理するデータの種類が増えています。収集する手段もWebサイトやIoTなど多様となり、かつてとは次元が異なるほど非常に多くのデータが集まるようになりました。膨大なデータを分析・活用すれば大きな価値をもたらすことは間違いありませんが、そこに至るにはハードルも存在します。 |
17:00 ~ 17:40
A-817:00 ~ 17:40 |
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データ駆動型カイゼンによる 株式会社トヨタシステムズ 富士通株式会社 基幹システム刷新は多くの企業にとって喫緊の課題です。トヨタも例外ではありません。 |
B-817:00 ~ 17:40 |
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オートバックスセブンが考えるDXと 株式会社オートバックスセブン 自動車業界におけるビジネス環境が劇的に変化する中で、オートバックスセブンはビジネスモデルの変革(=デジタルトランスフォーメーション:DX)に取り組んでいます。DXを推進するには、データドリブンな経営や意思決定が必要になりますが、やみくもにデータを集めて分析するだけでは価値を生み出しません。 |
C-817:00 ~ 17:40 |
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ASICSのグローバル戦略を支える鍵、 株式会社アシックス アシックスは2011年に最初の商品マスターデータ改善の取り組みに着手、翌年にマスタデータ管理システムの運用を開始しました。一方で海外売上比率が7割を超えた2010年代半ばには、生産から販売までを一気通貫したグローバルシステムを整備する必要性が高まり、各種システムの導入プロジェクトを推進してきました。 |
D-817:00 ~ 17:40 |
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訪日外国人向け情報サービス「LIVE JAPAN」における 株式会社ぐるなび 訪日外国人向けの情報サービスであるLIVE JAPANは、観光産業振興に寄与すべく全国60を超える企業とのコンソーシアムを組成。東京・北海道・関西・東北の情報を提供中です。旅ナカでの利用に資する「LIVE情報」や、訪日外国人に欠かせない災害情報を多言語かつリアルタイムで届けるのが大きな特徴です。 |
E-817:00 ~ 17:40 |
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教育"される"立場からみたデータ活用を推進させる教育・労働環境のあり方 Bloomin Digital & Strategy株式会社 株式会社メトロ SBIホールディングス株式会社 組織内にデータ活用の文化を定着させるために、教育や労働環境を整備することは重要な要素の一つです。では実際に、どのような環境を用意すればいいのでしょうか?本講演では、JDMC会員企業の若手社員が集う「JDMC若手の会」のメンバーの議論や意見を中心に、「教育される立場」、「日々、業務を行う立場」から見た、あるべき環境についてお話しします。 |
17:50 ~ 18:30
A-917:50 ~ 18:30 |
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(第一部)17:50~18:10 【JDMC研究会発表】 株式会社リアライズ JDMCでは、年度ごとに様々な特徴あるトピックスを取り上げ、それぞれのテーマについて関心の高い、業種もデータと向き合う立場もそれぞれ異なるダイバーシティなメンバーが集う研究会を行っております。「自分とは違う業界でのデータ利活用の取り組みが大変参考になった」、「IT部門の若手が物怖じせずに事業部門と話せるようになった」、「自分のモヤモヤとしたデータに関する悩みが、どの企業でも抱えている課題だとわかった」など、参加企業から好評を得ています。バラエティ豊かな8つの研究会について、それぞれの研究テーマの特色や得られる体験について一挙にご紹介するとともに、データマネジメントに対して問題意識の高い研究会参加者からの”濃い”アンケート結果に基づくトレンド分析結果についても解説します。 (第二部)18:10~18:30 【JDMC研究会発表】 ファシリテータ: パネラー: 株式会社アシスト 株式会社ECマーケティング人財育成 Bloomin Digital & Strategy株式会社 JDMC研究員 今期、JDMC初の試みとして大学と連携し、未来のデータサイエンティストが分析を実施する際のほぼ全工程(目的設定、KPI設定、実際のデータでの分析の実施、分析結果のプレゼン(データ提供企業CIOへの前で))を体感するプログラムを計6回(10月~1月の4か月間)で行いました。 |
B-917:50 ~ 18:30 |
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【JDMC研究会発表】 株式会社CaTラボ 株式会社 三越伊勢丹 株式会社みずほ銀行 B2B、B2C、B2B2Cなど、様々な企業のCRM関連業務に携わるメンバーが集まったCRM研究会。「自社のCとは?」「CRMの目的は?」「社内の課題抽出、整理」「データマネジメントの観点からのCRMにおけるPDCA」など、どの企業でも使えるCRMのフレームワークを、データマネジメントの観点から半期5回の中で議論/研究してきました。ここではその成果や課題、今後の方向をお話しします。 【JDMC研究会発表】 SBIホールディングス株式会社 日本電気株式会社 データ活用、そしてAIへの取り組みが重要性を増す中、企業に求められるのが情報セキュリティ、コンプライアンス、個人情報保護です。しかしこれらは決して容易ではありません。データの取り扱いを誤ると大きな経営リスクになるため、コンプライアンスなどをどのように遵守しつつデータを活用するかは大きな課題となっています。 |
C-917:50 ~ 18:30 |
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【JDMC研究会発表】 株式会社ECマーケティング人財育成 JDMCのマーケティングシステム活用研究会では今期、「データのマーケティング活用のための人材育成プログラム作成」をテーマに設定し、活動しました。具体的には2019年の6月から数ヵ月をかけ、データを活用したマーケティング活動を加速させるための基礎である「ゴール設定、具体策の検討、データ分析の実践」を教育するプログラムを作成。その上で11月12月、このプログラムを用いてある大学の大学院で講義を実施し、好評を得ました。この「人材育成プログラム」を皆様に広く使って頂けるよう、ここでは同プログラムの内容と、講義に適用した結果や課題について共有させて頂きます。 【JDMC研究会発表】 NECソリューションイノベータ株式会社 データマネジメント(蓄積や利活用)の必要性が企業内に浸透してきた一方で、いざ始めようとすると課題が生じるなどして躓き、結局、中途半端に終わっている状況が少なからずある。「データマネジメントの基礎と価値」研究会はこんな課題意識を持っています。そのため今年度はデータマネジメントを構成する要素のうち、とりわけ重要で欠かせない「エッセンス」とは何か、それを経営者や関係者にどう伝えれば課題を乗り越えられるのかについて、討議を重ねてきました。今回は、この討議内容の紹介と、昨年に続き実施した大学生向けのデータマネジメント講座から得られた知見を報告させていただきます。 |
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【JDMC研究会発表】 JDMC研究員 MDMと言えばモバイルデバイスマネジメントであり、マスタデータマネジメントの略と考える人は少数派です。実際、MDMをGoogle検索すると、7ページ目にようやく登場するほどの「知る人ぞ知る」存在でしかありません。しかし企業経営、事業運営においては、マスタデータマネジメント(MDM)の重要性は今さら言うまでもないでしょう。 【JDMC研究会発表】 クオリカ株式会社 経営におけるデータ活用ガイドの研究会ではデータ主導の経営のあり方や、経営戦略を意識したデータ活用に関する課題やあるべき姿の議論を通じて、「データ活用ガイドライン」の整備・作成を進めています。2019年度は特にデジタルトランスフォーメーション(DX)を強く意識し、顧客体験(CX)やSociety5.0についても考察しながら、データ経営・データ活用を進める上での課題や方向性を探求してきました。ガイドラインを一層、実践的なものにするのが目的です。ここでは今年度の議論内容や成果を中心に報告します。 |
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【JDMC研究会発表】 清水技術士・診断士事務所 イノベーションには、暗黙知を形式知にする知識創造が欠かせません。そして知識創造の枠組みが、共同化:Socialization、表出化:Externalization、連結化:Combination、内面化:Internalizationという4つのプロセスからなる「SECIモデル」です。SECIモデルにより、データから知識を創造し、価値を生み出す効果的アプローチをどうするか?このような問題意識で活動しているのがDM実践勉強会です。上流データモデリングはもちろん、”テンセグリティ(tensegrity)”を活用した「場」の理論やヨガによるイノベーション体感にもチャレンジしています。ここでは今年度の活動成果と次年度の展開を報告します。 【JDMC研究会発表】 日本テラデータ株式会社 株式会社アシスト ビジネスエンジニアリング株式会社 日本製鉄株式会社 私たち「IoT・AI研究会」は、IoTとAIをビジネスにどう活かすのか、またIoTとAIのデータマネジメントはどうあるべきなのか実践的な研究をしています。4年目になる今年度は、カシオ計算機様と日本製鉄様へのヒアリングを実施し、ビジネスへの活用を深堀りし、さらにIoT・AI導入のフレームワークをEAの観点で精緻化しました。それらの概要をご紹介します。 |