Tech Summitの歩き方-データ分析編

1. 【Microsoft Tech Summit の歩き方～データ分析編】
Tech Summit 2016 では 100 以上のセッションがあります。
2 日間を有意義に過ごしていただくための参考情報として「Tech Summit の歩き方～DevOps編」をまとめました。
セッションスケジュールに印をつけた「at a glance」とその「解説」から構成されています。
ぜひ、参加申込みされた方は、スケジュールビルダー （ご登録者様専用）にて、プランを立ててみて下さい。
＜＜＜at a glance＞＞＞
ページ３、４にて該当セッションに赤枠をつけたスケジュールを用意していますので御覧ください。
＜＜＜解説＞＞＞
東京オリンピックが開催される 2020 年にかけてデータ、特にクラウドに蓄積されるデータは増加の一途をたどります。
そして、大量に生み出されるデータを有効活用、つまり技術を駆使して蓄積・分析することで、より革新的で価値のあるシ
ステムを作り上げることができる時代になりました。
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2. そしてAzureであれば従来よりも低コストで素早く、簡単に蓄積・分析することが可能です。なんといってもフロント
からバックまで一気通貫でフルマネージドサービスを提供しているのは大きな特徴です。
関連するサービスは多岐にわたりますが、全体像をあえて絵にすれば以下のような感じです。
クラウドでデータを有効活用するには大きく分けて3ステップを行います。
Step1 データを取得する
Step2 データを蓄積する
Step3データを分析する
【Step1 データを取得する】
データをお持ちでない場合はデバイスからデータを取得する必要があります。特に IoT に関連してデバイスからクラウ
ドにデータを送信することを検討されている方は以下のセッションがお勧めです。
Hands-On Learning | HOL004：体験 IoT (AzureとRaspberry Piで体験するIoT)
Breakout Session | CLD014：セキュアな IoT システムを構築するための Azure 活用ポイント
THEATER SESSION | TBD：最新の IoT テクノロジーを利用した事例やソリューションのご紹介
【Step2 データを蓄積する】
そして取得したデータは堅牢なデータベースに保存して、必要に応じて取り出しが必要です。その際、データ容量や性
能、コストも重要な要素になるでしょう。データ蓄積に関連するセッションはこちらです。
DAT001：クラウドデータウェアハウスは本当に使えるか？Azure SQL Data Warehouse 詳細解説
DAT003：伸縮自在！.NET × Azure SQL Database で実現できる RDBMS のスケールアウト
DAT008：進化した AlwaysOn! SQL Server 2016 の AlwaysOn 可用性グループの新機能を一挙紹介
DAT004：開発者に捧ぐ「SQL Server 2016 & Azure SQL Database」
CLD012：Spark on Azure - ビッグデータ分析基盤事始め
【Step3 データを分析する】
データを蓄積するだけでは価値がありません。データを有効活用、つまり加工、分析して、ビジネスに役立てる必要が
あります。そのためのヒントとなるセッションを多数ご用意しました。
DAT010：今日からできる！Power BI + Cortana = 業務的 AI。～その価値について～
DAT009：クラウドでビックデータを活用するために～高速データロードについて
DAT007：データコピー・データ連携を担う Azure Data Factory 徹底解説
DAT013：機械学習を真に活用するために～チュートリアルで終わらないための次の一手～
DAT005：マイクロソフト社員が実践する Power BI 活用手法
DAT012：Power BI とカスタム アプリの連携技術 徹底解説
HOL011：Power BI Desktop の"超"基本タスク - ETL & データモデル
DAT011： HDInsight + Spark + R を活用した機械学習のためのスケーラブルなビッグデータ分析基盤
APP015：あなたのアプリに AI っぽさを！ "人工知能パーツ" Microsoft Cognitive Services アップデート
DAT002：ディープラーニングが導く AI 革命 ~ GPU コンピューティング最前線 ~
将来的に益々データの重要性が増していくことでしょう。データ好きのエンジニアから今のうちにスキルを身につけて
おきたいエンジニアまで、奮ってご参加ください。
ご来場をお待ちしております！
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3. Day1 : 11月1日
【Tech Summit の歩き方～データ分析編】
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4. Day2 : 11月2日
【Tech Summit の歩き方～データ分析編】
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