ウェビナー概要:

データとAIを活用して、どのような課題解決や価値創造が可能になるのか、そのビジネスインパクトの具体的なイメージを持っていただくことを目的としたウェビナーシリーズ、今回は「データブリックスで構築するリアルタイムデータの不正検知」です。

大量のログデータやユーザーデータから不正や異常をリアルタイムに検知するシステムは、IoTやログ解析の文脈で広く使われています。一方で、リアルタイム性とデータボリュームへのスケーラビリティの両方を実現しつつ不正検知を実装するには、複数のシステムを組み合わせるなどシステム構築・運用の複雑化が課題になります。

データブリックスでは、Apache SparkおよびDelta Lakeを利用することで、リアルタイム性を保持しつつ、ビッグデータ処理への対応が非常にシンプルになります。そして、不正検知をはじめとする機械学習との組み合わせもシンプルに実装可能になります。

本ウェビナーでは、具体的な不正検知システムを題材に、データブリックスを活用して、リアルタイムデータの不正検知がいかにシンプルに実装可能かを説明いたします。

対象:

• データやAIを活用した具体的なユースケースを知りたい方、すぐに取り組みたい方
• ログやユーザーデータなどからリアルタイムな不正検知・異常検知のシステム構築を検討されている方
• Apache Sparkによるビッグデータ処理と機械学習を組み合わせたリアルタイムデータ処理に興味がある方

アジェンダ:

• 16:00 - 16:20  データブリックスの概要とリアルタイムデータの不正検知システムの構築
• 16:20 - 16:45  デモ説明
• 16:45 - 16:55　質疑応答

講師:

データブリックス・ジャパン株式会社　シニア・ソリューション・アーキテクト　北村　匡彦

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