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Dataikuでつくるデータパイプライン① クリック操作でできるデータ取込とデータ準備

データパイプラインとは、データの取込からデータ準備、分析・可視化までの一連のプロセスを繰り返し利用できるように自動化するためのフローです。DataikuではこのフローをE2Eで、高度にビジュアル化されたGUIを使い、コーディングをすることなく組み立てることが可能です(※PythonやR、SQLやHiveを使ったコーディングも、もちろん可能です)。
本セッションでは、データパイプラインのうち、データサイエンティストが7-8割の時間を費やすと言われるデータ取込とデータ準備について、コーディングなしで行えること、デモでご紹介します。コーディングを得意としない方、そして簡単な操作はGUIでサクサク進めたいという方、ぜひご覧ください。

■ 講師プロフィール
松島 七衣 https://www.linkedin.com/in/nanae-matsushima/
プリセールスエンジニアとして、日本市場立ち上げを推進。
Dataiku入社前は、富士通株式会社を経て、Tableau SoftwareでSales Engineerとして6年半従事。日本法人の初期フェーズから、規模・業界問わず多くのお客様に対して、製品の提案と技術支援を実施。
経産省主催データ分析コンテストの初回可視化部門で優勝経験を持つ。


Dataikuについてお問い合わせはこちらよりお願いいたします。
https://www.dataiku.com/ja/お問い合わせ/
Recorded Oct 14 2021 25 mins
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Presented by
松島 七衣 シニアセールスエンジニア@Dataiku
Presentation preview: Dataikuでつくるデータパイプライン① クリック操作でできるデータ取込とデータ準備

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  • Moving From Good BI to Better BI to Even Better AI Dec 1 2021 4:00 pm UTC 60 mins
    Jerry Hartanto, AI Strategist, Dataiku
    Many organizations believe that they need to have all their data ducks lined up before they attempt AI analytics. They believe they need to have conquered traditional or BI analytics first, including data catalogs, data lineage, master data management, big data, etc. before planning for AI. While this conventional thinking has merits, it results in high opportunity costs and carries risks. Join Jerry Hartanto, AI Strategist at Dataiku, to debunk this common assumption and uncover how organizations can establish capabilities for traditional analytics and experiment with AI analytics, leveraging analytics capabilities frameworks and tools that excel for both traditional and AI analytics.
  • Data Culture - Making Data Strategy Successful Nov 23 2021 3:00 am UTC 31 mins
    Dr. Carsten Bange, Founder & CEO BARC
    Several companies have defined a data strategy that serves as a compass on the way to becoming a data-driven organization. However, the best data strategy will fail if there is no data culture in the company.

    Based on the BARC Data Culture Framework, Dr. Carsten Bange, Founder and CEO of BARC will discuss which aspects companies can prioritise in order to create a positive data culture.
  • Dataikuでつくるデータパイプライン③ AIのビジネス活用に不可欠なMLOpsの実現 Nov 18 2021 8:00 am UTC 25 mins
    宮崎 真 データサイエンティスト@Dataiku
    データパイプラインとは、データの取込からデータ準備、分析・可視化までの一連のプロセスを繰り返し利用できるように自動化したフローです。Dataikuは、データサイエンティストだけでなくデータエンジニアやビジネスユーザーなど、データ活用に関わるあらゆるタイプのユーザーが、同じプラットフォームでデータパイプラインを共有することが可能です。
    本セッションでは、モデルのデプロイから、運用時のモニタリング、再学習まで、AIを実際にビジネスに適用する際に不可欠なMLOpsをDataikuでどのように実現できるか、デモを交えてご紹介します。

    ■ 講師プロフィール
    宮崎 真 www.linkedin.com/in/makoto-miyazaki
    Dataikuのデータサイエンティスト。製薬や自動車など、様々な業界のクライアント企業がデータドリブンな組織になるための支援をより現場に近いところでしています。2019年にDataikuに入社する前は日本経済新聞の記者として約6年間、東京から地方まで取材現場を駆け回っていました。

    Dataikuについてお問い合わせはこちらよりお願いいたします。
    https://www.dataiku.com/ja/お問い合わせ/
  • 5 Ways to Accelerate and De-Risk Business Transformation Through AI Nov 17 2021 4:00 pm UTC 60 mins
    Jerry Hartanto, AI Strategist, Dataiku
    At any given time, organizations are attempting to transform their business (think business process, digital, management, organizational, and cultural transformations) with the common end goals of operational change, business model innovation, and domain expansion. Now is the time to use AI-enabled solutions to drive business transformation, but how is that done in practice? Join Jerry Hartanto, AI Strategist at Dataiku, for an overview of how AI mitigates business transformation risks, accelerates the time to value, and drives tangible outcomes (before it’s too late!).
  • AIとマーケティングの共創時代 - データドリブンマーケティングはAIで更に加速する Nov 11 2021 8:00 am UTC 35 mins
    株式会社電通デジタル 有益 伸一氏
    データドリブンマーケティングが叫ばれて久しい昨今ですが、AIの活用はデータドリブンマーケティングを飛躍的に進化させる可能性を秘めています。
    しかしながら実態としてマーケティングの現場ではAIに投入する為のデータ準備やその管理、可視化、前処理、機械学習モデルの作成、この全てにおいてボトルネックを強く感じているのが現状です。
    我々マーケターはどうやってこの壁を乗り越えるべきか?そしてその先に待つ輝かしい未来はどんなものなのか?
    本セミナーでは、電通デジタルの有益 伸一氏をお迎えし、マーケティングにAIを活用するメリットと実践のためのポイントをお話しいただきます。

    ■ 講師プロフィール
    有益 伸一氏
    株式会社電通デジタル
    データ/テクノロジーストラテジー部門
    マネージャー

    AI等最新のテクノロジーを統合的に活用し、企業のデジタルトランスフォーメーション推進や、経営課題・事業課題を解決に導く事を強みとする。
    また、国内外の最新デジタルツールの発掘・アライアンスも得意とし、デジタルマーケティング関連の講演・寄稿多数。

    ■ 本WebinarおよびDataikuに関するお問い合わせはこちら
    https://www.dataiku.com/ja/お問い合わせ/
  • AI in the Supply Chain Nov 9 2021 6:00 pm UTC 60 mins
    Doug Bryan, AI Strategist, Dataiku / Aaron McClendon, Head of Data Science, Aimpoint Digital
    Efficient supply chain management is essential for organizations to provide the right products and services to their customers in the right place and at the right time. In this webinar, Dataiku and Aimpoint Digital will share how teams are effectively developing, deploying, and automating scalable Demand Forecasting models, helping to significantly improve their supply chain analytics initiatives and harmonize the demand-driven supply chain vision.
  • Responsible AI in Practice Oct 28 2021 11:00 am UTC 55 mins
    Triveni Gandhi, Data Scientist & Paul-Marie Carfantan, AI Governance Manager
    Responsible AI is a topic of growing interest for data practitioners for both research and the industry, especially in the context of ML Fairness. While implementing standardized fairness techniques into existing pipelines can be a challenge, Dataiku offers strategic resources for data scientists and analysts to seamlessly incorporate ML Fairness techniques into their workflows.

    Join Triveni Gandhi, Senior Industry Data Scientist, and Paul-Marie Carfantan, AI Governance Manager, for this webinar to learn about practical applications of ML Fairness and how they support broader Governance, Responsible AI, and MLOps concepts in the organization.
  • AI for Supply Chain with Dataiku Oct 27 2021 8:00 am UTC 60 mins
    1.) Rohit Bhattacharjee, Data Science Team Lead at Maaloomatiia, 2.) Layla Sabbouh, Data Scientist at Maloomatiia
    Logistics and supply chain executives who manage complex worldwide operations are under pressure to meet production demand, reduce costs and maintain high standards of customer satisfaction, all in the face of increasing tensions in global trade and commerce as well as supplier and vendor constraints.

    One of the best ways forward is to develop AI-enabled solutions and applications to make the supply chain more agile and resilient. Some of the most promising use cases with the highest ROI revolve around AI for Inventory Management, AI for Mitigating Supply Chain Risks, and AI for Production Schedule Optimization. All three algorithms improve visibility, predictability, and flexibility while making recommendations and adjustments in real-time.

    Some of the substantial benefits that AI on Dataiku offers to the supply chain sector are listed below:

    · 15-20% reduction in inventory holding costs
    · 5-7% increase in OTIF performance
    · 3-5% increase in product availability

    In this webinar, we shall discuss the high-level capabilities of each of these applications while taking you through an end-to-end demo of the same on Dataiku. All in all, this is a very attractive value proposition, and we look forward to having you join us.

    Speakers:
    -Rohit Bhattacharjee, Data Science Team Lead @ Maaloomatiia
    -Layla Sabbouh, Data Scientist @ Maloomatiia

    Please be aware that by registering for this webinar, you agree to have your personal information shared with Dataiku's partner Maaloomatiia. They may contact you with information that could be of interest to you.
  • The Future of AI and ROI for the Enterprise, featuring Forrester Recorded: Oct 26 2021 60 mins
    Claire Gubian, Global Head of Business Transformation @ Dataiku with Guests Mike Gualtieri and Asha Dinesh from Forrester
    In this exclusive, invite-only webinar with Dataiku featuring Forrester, see why we're past the stage of experimentation and POCs with AI — today, ROI is a must. But how can you guarantee business value from AI initiatives?

    Agenda:
    - Mike Gualtieri, VP & Principal Analyst at Forrester, will discuss the state of the market and trends in how today's businesses are driving value.
    - Asha Dinesh, Consultant at Forrester, will dive into the results of The Total Economic Impact™ Of Dataiku study.
    - Claire Gubian will uncover why Everyday AI is the path forward to ROI from AI and unpack some examples of businesses that have been successful with their AI initiatives.
    - 15-minute Q&A with the experts from Dataiku & Forrester.
  • AI Trends: Driving Agility and Efficiency in the Enterprise Recorded: Oct 25 2021 63 mins
    Minosh Salam, Director, Business and Strategy @ DataQraft, Umut Şatir Gürbüz, Senior Sales Engineer @ Dataiku
    This webinar will talk about the Must-Know Trends that will define where Enterprise AI is headed next.
    Democratized Data Quality, AI Governance, Self-Service Analytics, MLOps, Responsible AI, Edge Computing are some of the popular concepts that we will discuss in detail. In the second part of the webinar we will showcase the platform's capabilities with a live demo.

    Speakers:
    - Minosh Salam, Director, Business and Strategy at DataQraft
    - Umut Şatir Gürbüz, Senior Sales Engineer at Dataiku

    Please be aware that by registering for this webinar, you agree to have your personal information shared with Dataiku's partner DataQraft. They may contact you with information that could be of interest to you.
  • Deep Dive into Synthetic Data Generation for Bias Mitigation Recorded: Oct 21 2021 58 mins
    Dr. Emma Beauxis-Aussalet, Sarah-Jane van Els & Triveni Gandhi
    As we saw in episode 1 of this series, the bias inherent in historical data is often not correctable by simply collecting more or more representative data. If nobody from a certain group has ever applied for this kind of loan or that type of job, there may simply be no data to collect. If we accept defeat on this, there is a real risk AI models will refuse to make predictions on these groups with missing data, reinforcing the problem that got us here in the first place. One solution with promise is synthetic data, generated by combining the data of real cases to produce anonymised cases with properties that match the underlying population, “filling in the gaps” in historical data. In this session, we discuss a concrete use case developed by the ICAI lab in collaboration with Randstad and explore the promise and limits of this approach.

    Speaker bios:
    Dr. Emma Beauxis-Aussalet is an assistant professor of ethical computing at the Vrije Universiteit Amsterdam (VU). She is also lab manager of the Civic AI Lab. In 2019 Emma obtained her doctorate at Utrecht University with a dissertation on AI bias, for her work at the Centrum Wiskunde & Informatica (CWI). With her multidisciplinary experience, she has been researching computational methods, statistics, user interfaces and data visualizations that enable transparent and controllable AI systems. Modelling and visualizing AI errors is one of her main research topics. For her achievements in this field, she was named one of the 100 Brilliant Women in AI Ethics in 2021. She also received the 3rd WomENcourage Prize for her contributions to the development of AI literacy and bias awareness in lectures and workshops.

    Sarah-Jane is a recent MSc Information Sciences graduate with a BSc in Business Administration from the Vrije Universiteit Amsterdam. She conducted her master thesis at Randstad Groep Nederland, researching synthetic data to identify bias in recommender systems for recruitment.
  • Dataikuでつくるデータパイプライン② クリック操作でできるデータ分析とモデル開発 Recorded: Oct 21 2021 25 mins
    松島 七衣 シニアセールスエンジニア@Dataiku
    データパイプラインとは、データの取込からデータ準備、分析・可視化までの一連のプロセスを繰り返し利用できるように自動化するためのフローです。DataikuではこのフローをE2Eで、高度にビジュアル化されたGUIを使い、コーディングをすることなく組み立てることが可能です(※PythonやR、SQLやHiveを使ったコーディングも、もちろん可能です)。
    本セッションでは、データ分析からAutoMLを使った機械学習モデルの開発、モデル出力結果の確認まで、コーディングなしで行えること、デモでご紹介します。ビジネスユーザーでも簡単に分析やモデルの開発が可能なため、スキル不足のお悩みをお持ちの企業やチームにも最適です。ぜひご覧ください。
    スクリーン リーダーのサポートが有効になっています。


    ■ 講師プロフィール
    松島 七衣 https://www.linkedin.com/in/nanae-matsushima/
    プリセールスエンジニアとして、日本市場立ち上げを推進。
    Dataiku入社前は、富士通株式会社を経て、Tableau SoftwareでSales Engineerとして6年半従事。日本法人の初期フェーズから、規模・業界問わず多くのお客様に対して、製品の提案と技術支援を実施。
    経産省主催データ分析コンテストの初回可視化部門で優勝経験を持つ。


    Dataikuについてお問い合わせはこちらよりお願いいたします。
    https://www.dataiku.com/ja/お問い合わせ/
  • Interactive Document Intelligence With NLP Recorded: Oct 20 2021 47 mins
    Amanda Milberg, Data Scientist @ Dataiku
    Many firms have a large document corpus made up of both digitized and raw images. Now more than ever, financial institutions are turning towards unstructured data sources to capture additional attributes in order to, ultimately, adjust or confirm their analyses and discover new trends and insights. Many organizations rely on individuals to read sections of these documents or search for relevant materials in an ad hoc manner, with no systematic way of categorizing and understanding the information and trends.

    Join us for this Dataiku session on interactive document intelligence, where we will showcase a modular and reusable pipeline to rapidly and automatically digitize documents, extract text, and consolidate data into a unified and searchable database. We will focus on NLP techniques applied to prepare, categorize, and analyze textual data based on themes of interest (in this project: ESG), with additional theme modules available. Lastly, we will demo a purpose-built dashboard to provide business users with a simple and interactive tool to analyze high-level trends and drill down into aggregated insights.
  • Leveraging AI in HR for Predictive Performance Recorded: Oct 20 2021 44 mins
    Dominick Rocco, General Manager of Machine Learning, phData / Doug Bryan, AI Strategist, Dataiku
    HR is an often overlooked but rich source of valuable AI use cases such as writing better job postings, identifying key attributes of successful new hires, and attrition management. There is potential for huge benefits when it comes to AI in HR to support collaborative teams and employee retention in addition to keeping job listings competitive.

    Join Dataiku and phData as we walk you through a use case of a human resources team at a major medical device manufacturer that needed a more robust data analytics solution as they looked for ways to accurately predict manager performance. phData built a fully functioning model that delivers measurable business value, complete with visualizations and executive dashboards.
  • AI for Modern Supply Chain analytics by Eulidia & Dataiku Recorded: Oct 19 2021 57 mins
    1.) Arnaud Canu, Chief Technology Officer @ Eulidia, 2.) Cédric Jacques, Partner @ Eulidia
    Difficultés d’approvisionnement, rupture de stocks, allongement des délais de livraison, insatisfaction des clients... Plus que jamais, La crise COVID a mis en lumière la nécessité pour les entreprises de superviser et d’optimiser leurs chaînes d’approvisionnement et de distribution, pour prévenir les perturbations éventuelles et élaborer les plans d’actions opérationnels.

    Pour répondre à des enjeux de plus en plus complexes, Eulidia est convaincu que l'intelligence artificielle se positionne comme un moteur essentiel de la transformation de la Supply Chain et comme un levier d’innovation et de compétitivité pour les acteurs du marché qui décident d’investir !

    Avec le concours de Dataiku, ce webinar vous éclairera sur les étapes clés de ce programme de modernisation
    -Modern AI : Retours d’expérience
    -Flexibilité et performance apportée par une plate-forme Analytics telle que Dataiku / Snowflake 
    -Les clés de la modernisation de la Supply Chain
    -Supply Chain Analytics : quels cas d’usages et quels bénéfices ? 

    Orateurs:
    -Arnaud Canu, Chief Technology Officer @Eulidia,
    -Cédric Jacques, Partner @Eulidia

    En vous inscrivant à ce webinaire, vous acceptez que vos informations soient partagées avec les partenaires de Dataiku et Eulidia.
  • Dataiku and AWS: Delivering Enterprise AI at Scale Recorded: Oct 15 2021 51 mins
    Michael Ernest, Director of Solution Architecture at Dataiku
    In this demo we'll walk through a DSS project that features a variety of integrations with the AWS platform as well as several key services. The demonstration will highlight key performance benefits built into DSS when operating in the AWS environment, and integrations with AWS services, including Redshift, EMR, and EKS.
  • Dataikuでつくるデータパイプライン① クリック操作でできるデータ取込とデータ準備 Recorded: Oct 14 2021 25 mins
    松島 七衣 シニアセールスエンジニア@Dataiku
    データパイプラインとは、データの取込からデータ準備、分析・可視化までの一連のプロセスを繰り返し利用できるように自動化するためのフローです。DataikuではこのフローをE2Eで、高度にビジュアル化されたGUIを使い、コーディングをすることなく組み立てることが可能です(※PythonやR、SQLやHiveを使ったコーディングも、もちろん可能です)。
    本セッションでは、データパイプラインのうち、データサイエンティストが7-8割の時間を費やすと言われるデータ取込とデータ準備について、コーディングなしで行えること、デモでご紹介します。コーディングを得意としない方、そして簡単な操作はGUIでサクサク進めたいという方、ぜひご覧ください。

    ■ 講師プロフィール
    松島 七衣 https://www.linkedin.com/in/nanae-matsushima/
    プリセールスエンジニアとして、日本市場立ち上げを推進。
    Dataiku入社前は、富士通株式会社を経て、Tableau SoftwareでSales Engineerとして6年半従事。日本法人の初期フェーズから、規模・業界問わず多くのお客様に対して、製品の提案と技術支援を実施。
    経産省主催データ分析コンテストの初回可視化部門で優勝経験を持つ。


    Dataikuについてお問い合わせはこちらよりお願いいたします。
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  • Maximizing ROI from AI Initiatives with Dataiku (featuring Forrester) Recorded: Oct 12 2021 51 mins
    Jerry Hartanto, AI Strategist & Evangelist @ Dataiku with Guest Asha Dinesh, Market Impact Consultant @ Forrester &
    When it comes to building a modern AI platform, organizations shouldn’t spend time, energy and resources cobbling together tools across the AI lifecycle, which ultimately results in losing the larger picture of the full data pipeline (not to mention adds technical debt).

    This webinar unpacks the results of The Total Economic Impact™ Of Dataiku study (conducted by Forrester Consulting and commissioned by Dataiku) that quantifies and solidifies some of the benefits that Dataiku customers experience in leveraging one, central platform to systemize the use of data for Everyday AI, including:

    - 423% ROI over three years (with a payback period of < 6 months)
    - 75% time savings for data engineers and data scientists
    - 90% reduction in manual, repeated reporting tasks
  • NLP The Visual Way Recorded: Oct 12 2021 42 mins
    Shobana Muthukrishnan, Data Scientist, Dataiku
    Do you want to know what your customers are talking about your airline? What services do they like? And what puts them off? We developed a workflow in Dataiku DSS that uses NLP to determine the sentiment behind the tweets and a webapp that allows the end user to view the results. We will walk you through how we used the tweets, did some text cleaning, built models to classify the sentiment, and if time permits - also web scraping to extract airline online reviews.
  • 【機械学習x深層学習】ラーメン好きのフランス人にNLPで日本のラーメン屋をオススメしてみた Recorded: Oct 7 2021 25 mins
    宮崎 真 データサイエンティスト@Dataiku
    構造化データの分析も非構造化データの解析も、一つの分析ワークフローで組み立てられて、しかもデプロイまで一気に行える、そんなプラットフォームがあれば、モデルを本番利用する機会がますます増えると思いませんか。Dataikuなら簡単です!
    今回のお題は、フランスでも大人気のラーメンです。ラーメン店@フランスのクチコミを元に、フランス人の同僚が気に入りそうな日本のラーメン店を紹介するモデルを開発しデプロイします。面倒なテキストデータの準備もビジュアルレシピとコードレシピでサクサクです。

    ■ 講師プロフィール
    宮崎 真 www.linkedin.com/in/makoto-miyazaki
    Dataikuのデータサイエンティスト。製薬や自動車など、様々な業界のクライアント企業がデータドリブンな組織になるための支援をより現場に近いところでしています。2019年にDataikuに入社する前は日本経済新聞の記者として約6年間、東京から地方まで取材現場を駆け回っていました。
    今回のお題は、フランスでも大人気のラーメンです。ラーメン店@フランスのクチコミを元に、フランスからの旅行者が気に入りそうな日本のラーメン店を紹介するモデルを開発しデプロイします。面倒なテキストデータの準備もビジュアルレシピとコードレシピでサクサクです。

    Dataikuについてお問い合わせはこちらよりお願いいたします。
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Everyday AI, Extraordinary People
Dataiku is the world’s leading platform for Everyday AI, systemizing the use of data for exceptional business results. Organizations that use Dataiku elevate their people (whether technical and working in code or on the business side and low- or no-code) to extraordinary, arming them with the ability to make better day-to-day decisions with data.

More than 450 companies worldwide use Dataiku to systemize their use of data and AI, driving diverse use cases from fraud detection to customer churn prevention, predictive maintenance to supply chain optimization, and everything in between.

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  • Title: Dataikuでつくるデータパイプライン① クリック操作でできるデータ取込とデータ準備
  • Live at: Oct 14 2021 8:00 am
  • Presented by: 松島 七衣 シニアセールスエンジニア@Dataiku
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