1. ビッグデータ利活用とデータサイエンティスト 　～国内外の先鋭的ビジネス最前線と今後の課題、展望～

(2013年9月20日 14:00〜15:10)

　2011年以降、情報・通信業界にとどまらぬ広範な事業者により「ビッグデータ」への注目が高まっている。これは、事業における付加価値の向上や、社会システムのより効率的な運用への活用が期待されるためである。ビッグデータとはどのようなものであり、なぜこのタイミングで注目されるに至ったのだろうか。国内外の先鋭的な事例を通じて、事業の革新に向けて、ビッグデータをどのように活用していくべきであるのか検討する。
あわせてプライバシにまつわる問題への対応、「データサイエンティスト」と呼ばれる人材に求められる能力といった、データ活用に向けての課題への取り組みのあり方や、今後期待されるビッグデータ活用領域を示す。

1. 「ひとりひとりに」「リアルタイムで」というビッグデータの特性
2. 「売り物」の高度化と「売り方」の高度化。データを商売に活かす
3. 一口ごとに早食いを諌めるフォーク?センサデータの豊かな可能性
4. ウォルマートはなぜカレンダー会社を買収したのか?データ流通の可能性
5. データサイエンティストの理想形は「お見合いおばさん」。必要な人材とは?
6. 「気がきく」と「気持ち悪い」は紙一重。プライバシ問題への対応
7. 上司が「我が社もビッグデータ」と言いはじめたら
8. 活用すればすごい儲かるのではなく、活用しないと負ける
9. 質疑応答/名刺交換

2. NTTぷららの挑戦と今後の課題、展望 　～実践により得た大きな成果と次なるチャレンジ～

(2013年9月20日 15:20〜16:30)

ビッグデータ活用という命題に対して、全くの未経験のメンバーでどのようにアプローチしてゆけばよいのか暗中模索した半年間で、当社なりに導き出した取り組みへの糸口、データサイエンスチームのあるべき姿、データサイエンティストの必要性、パイロットプロジェクトの進め方、投資決定に至るまでに直面した数々の問題について、実例に基づき解説する。また、パイロットプロジェクトを経て、本格的な分析を開始してから見えてきたデータ分析を行ったことによる効果、より大きな効果を出していくための今後の課題についても言及する。

1. ぷららにおける過去のデータ分析と課題
2. KPI算出式は誰が構築する?
3. ビッグデータ取り組み成功事例の検証
4. ビッグデータ取り組みにあたっての3ステップ
5. データサイエンスチームの育成
6. データサイエンティストの必要性と役割
7. パイロットプロジェクトにおける成果
8. より大きな効果を出していくためには
9. 質疑応答/名刺交換