【Databricks主催、AWS協力ウェビナー】日本経済新聞社様 ご登壇!メディア業界向け 機械学習を活用したレコメンデーションの最前線をご紹介! - Databricks

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2020年 10月28日 15:00 – 17:00

カスタマージャーニーのデジタル化が加速する今日、ユーザーや消費者の特性や活動に合わせたレコメンデーションによる、エンゲージメントの強化やクロスセル/アップセルの実現の重要性が高まっています。高精度のレコメンデーションには、かつて提唱されていた3V(Volume:量、Variety:多様性、Velocity:速度)に加えて、現在では、1つに統合されたデータ基盤、プロジェクトの効率向上とコスト削減、高い処理スピード、そして高いシステムの拡張性が必要となっています。当ウェビナーでは、データブリックス社より、メディア業界を中心に、世界のレコメンデーションの最新トレンドと成功例をご紹介し、日本経済新聞社様より、日経電子版における、新たなレコメンデーションプロジェクトを紹介いただきながら、機械学習の最もポピュラーなユースケースの1つであるリコメンデーションを、どのようにAWSとDatabicksで支えるのかをお伝え致します。

アジェンダ

  • 15:00 – 15:15 (15) データ活用の最新トレンドとDatabricks on AWS で実現する統合分析基盤 | アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 パートナー技術本部 パートナーソリューションアーキテクト 吉田 成利
  • 15:15 – 15:55 (40) 世界のリコメンデーションプロジェクトのトレンドと成功例   |  データブリックス・ジャパン株式会社 パートナーソリューションアーキテクト 竹下 俊一郎
  • 15:55 – 16:35 (40) 日経電子版の「WAVE」プロジェクトにおけるリコメンデーションの仕組み | 株式会社 日本経済新聞社 デジタル事業 デジタル編成ユニット データサイエンティスト 山口 敏弘 氏