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組織活性化・人材育成関連サービス
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基礎編コンセプト   ICT研修一覧(pdf)   ICT研修メニュ−   担当コンサルタント

【 データベース構築〜データ活用に関する技術支援サービス 】 
for excellent Data/Database Management

これまで企業の資産は「人」、「物」、「金」だと言われてきましたが、
それに「情報(データ)」が加わるようになってきました。
しかし企業の情報システムには、前の3つに対応する人事管理、生産管理、
財務管理などの機能がありますが、データ管理(データベースではありません)
と呼ばれるような機能はありませんでした。

ところが最近、システムが複雑化しその中のデータ量が増大すると、
データをキチンと管理できるデータ管理機能が、システム側からもユーザ側
からも求められるようになりました。
2008年には「データマネジメント知識体系(DMBOK)」が出版され、
2011年にはJDMC(日本データマネジメントコンソーシアム)が設立され、
データ管理に対する関心が非常に高まっています。

今や「ビッグデータ」の時代、企業がビジネス課題を解決するにあたり、
多様な「データ」を活用することは、必須のスキルとなっている。
特に近年、ビジネスや消費行動を含む、社会的な活動全般とITとの関わりが
深くなっている中で、企業が活用すべきデータの「量」と「種類」は
爆発的な勢いで増えているのです。

データをビジネスに活用することは今に始まったことではありませんが、
活用のあり方がよりダイナミックになり、データ活用は以前にも増して重要な
活動となっていると言って良いでしょう。
企業にとって、データを収集・分析・活用し、新しいビジネス上の価値を創出
することが差異化要素となるため大きく注目されてきたと言えます。
つまり、これまで以上に多くの人々がデータの収集・分析・活用に関わる
必要があり、データ管理に関する知識や能力が非常に重要となっているのです。

当社では、専門スペシャリストによる教育をはじめ、新基盤の構築のみならず
既存基盤の改善や再構築のための御支援も提供させていただきます。

★コンサルティングサービス

  (下記の他、データベース構築からデータ活用やDWH構築に関して
   調査・分析・構築・移行・改善等の御相談を幅広く承っております。)

1.データ活用環境構築コンサルティング
 @ データ活用現状要求調査
  現状のデータ活用状況とデータ利用部門(企画部門、営業部門等)の
  データ活用要求を調査。
 A 現状データ調査
  @の調査結果である現状のデータ活用(システム化/非システム化)と
  データ活用要求に対応した内部および外部データを調査。
 B データ収集方式検討
  Aの調査結果に基づいて収集するデータの整理とクレンジング方式を検討。
  データアクセスに必要となるメタデータ(データの属性、意味など)を整理。
 C データ蓄積方式検討
  Bで収集されたデータを蓄積するためのデータモデル設計し、蓄積する
  データを管理するDBMS、ツール類の選定をする。
  蓄積されてデータにアクセスするデータ分析・活用アプリケーションとの
  インタフェース(SQL、ODBC/JDBC、RESTなど)を決定。
 D データ分析・活用アプリケーション
  @の調査結果の現状のデータ活用とデータ活用要求に合ったツール類の選定。

2.データ管理全般の現状調査と改善提案
 @ データ品質管理、データセキュリティ管理、マスターデータ管理、
  メタデータ管理などのデータ管理機能の現状調査。
 A @の結果に基づいた改善提案。

 ※上記の他、データベース構築〜データ活用に関して
  構築・移行・改善の御相談を幅広く承っております。

★教育研修サービス
  (以下をはじめデータベース、データ管理、データウエアハウス等について
   入門から上級まで各種の教育研修を実施可能ですので御相談ください。)

 「データベース技術の基礎」、「データベースシステム構築入門」、
 「DWH(データウエアハウス)入門」、「ビッグデータ活用の基礎」、
 「データベース技術の動向」、「企業情報システムとビッグデータの関係」等々・・・

★研修「ビッグデータ活用を支えるデータ管理技術」

「ビッグデータ」は、情報システムを開発する側および利用する側にとって、
最近、重要なキーワードになっています。しかし、その定義は、当事者、
関係者により相違があるばかりでなく、その処理基盤についても、
リレーショナルデータベース(RDB)をベースにしたビッグデータ対応機能、
NoSQL、Hadoop、インメモリDBなど、様々な選択肢があります。
このため、ビッグデータを対象にシステムを開発する場合、
システム開発者、利用者の双方に大きな混乱を与えています。

本講では、まずはじめにビッグデータを定義し、エンタープライズシステム内
のデータの流れと「ビッグデータ」との関係を説明します。
続いて、ビッグデータ処理の領域で最も重要な役割を果たすRDB技術、
ビッグデータ処理向けに開発されたNoSQL、Hadoop、インメモリ処理技術に
ついて、機能概要、長所/短所、導入上の注意点、システム事例などを交えて
説明します。

<プログラム概要>
1. ビッグデータとは?
1.1 企業情報システムと「3つのV」の関係
1.2 データソースによるビッグデータの分類
1.3 利用者にとって重要な、もう一つのV(Value)
1.4 ビッグデータ活用の動向
1.5 3つのVに対応するデータ管理技術
2. RDBとビッグデータ
 2.1 RDBの大量データ処理技術
   昼休み(60分)
 2.2 大量データ高速処理に対応したDWHアプライアンス製品の活用法
 2.3 ビッグデータ処理システムのシステム構成法
 2.4 RDBのビッグデータ処理における限界
3. NoSQL、Hadoopとビッグデータ
 3.1 なぜ、RDBだけではダメなのか?
 3.2 分散DBの3つの特性とNoSQLの分類
 3.3 Hadoop
 3.4 NoSQL、Hadoopの適用領域とRDBとの使い分け
 3.5 データベースの統合
4. インメモリ処理とビッグデータ
 4.1 インメモリデータベースの最近の動向
 4.2 業務系(OLTP)と情報系(OLAP)のデータ処理を統合し、
リアルタイム処理を実現するインメモリデータベース
5. 今後のデータ管理基盤
6. 質疑応答

 ※上記の他、データベース構築〜データ活用に関して
  各種教育研修の御相談を幅広く承っております。

★担当コンサルタント・講師/略歴
  織田 敬三 
(織田DMコンサルティング 代表)  ==>PDF

  NTT研究所、NTTデータ技術開発本部、NTTデータ先端技術において、
  以下の業務に従事
  ・オンラインバンキングシステム開発
  ・RDBMS開発、アプリケーション開発ツール開発
  ・データベース関連技術支援
  ・情報系システム構築に関する技術支援およびコンサルティング

ICT系研修コースの全容は以下からご覧ください。
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