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コース概要

第1日目

データ製品の基礎知識および戦略
現代的なデータ製品に関する概要説明
従来型データシステムとの違い
ビジネス資産としてのデータの位置付け
データ製品エコシステムの構成要素
データ製品化に適した課題や問題点の特定方法
データ製品ライフサイクルの全体像(構想段階から拡張まで)
業界における成功事例紹介

第2日目

データ製品設計およびアーキテクチャ
データ製品設計の原則
利用者の特性把握とデータ利用者のニーズ理解
データアーキテクチャモデル(集中型/データメッシュ/ハイブリッド)
拡張性を持つデータパイプラインの構築法
分析・運用目的向けのデータモデリング
APIおよびデータへのアクセス層設計
データ製品向けクラウド基盤(AWS/Azure/GCP紹介)

第3日目

データエンジニアリングと実装手法
データ取り込みの各種方式(バッチ処理およびストリーム処理)
ETLとELTフレームワークの比較
堅牢なデータパイプラインの構築法
データ保存技術の概要(データレイク/データウェアハウス/レイクハウス)
データ変換およびオーケストレーションツール紹介
リアルタイムデータ処理入門
実践演習:シンプルなデータパイプラインの作成

第4日目

分析・AI統合およびガバナンス管理
データ製品内での分析機能の組み込み方法
ダッシュボードやKPI、意思決定支援機能について
データ製品におけるAI/機械学習の活用例紹介
推薦システムおよび予測モデルの構築法
データ品質管理・監視手法
データガバナンス、プライバシー保護および法令遵守(GDPR概要)
信頼性やセキュリティを確保したデータ製品の運用について

第5日目

導入・拡張および製品化手法
エンドユーザ向けデータソリューションの製品化手順
データ製品導入のための戦略とCI/CD活用方法
運用監視・性能向上・規模拡大のための工夫
企業内でのデータ製品ライフサイクル管理手法
データ製品収益化に向けた各種戦略紹介
今後のトレンド:生成型AIおよび自律的なデータ製品について
最終課題プロジェクトの発表およびフィードバックセッション

要求

  • データに関する基礎的知識やビジネスレポーティングの理解があると望ましいです。
  • Excelまたは基本的なデータ分析ツールに親しみがあることも役立ちます。
  • データがいかにして経営上の意思決定を支えるかについて認識があると効果的です。
  • 高度なプログラミング能力や技術的背景は必須ではありません。
  • データ・分析・デジタル製品開発への関心が不可欠です。
 35 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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