舉辦網路研討會：「DWH・BI 亂象叢生且日益複雜：為何大量累積的數據未能全公司活用？」
為了解決 DWH・BI 亂象叢生和數據利用不足的問題，Majisemi 株式会社將舉辦一場以「數據虛擬化 x 資料湖屋」為主題的網路研討會。研討會將解釋如何利用 Databricks 和 Denodo 實現下一代數據基礎設施。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月22日 18:00
- 🔍 收集: 2026年4月23日 00:02（發表後6小時2分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月23日 06:59（收集後6小時57分鐘）
點擊此處了解詳情並報名參加。
■ 不斷增加的 DWH・BI 與分散的數據
隨著 DX 的加速和各部門主導的數據利用需求日益增長，各部門紛紛導入 DWH 和 BI 工具，導致企業內部存在多種多樣的數據基礎設施。雲端的普及使得數據累積變得容易，數據湖和各種數據市集也相繼建立。
然而，在沒有考慮整體優化的設計下，系統以個別優化的方式不斷增加，導致數據基礎設施混亂且複雜化。諸如「不知道哪裡有什麼數據」、「即使是相同的指標，各部門的數值也不同」等問題日益顯現。
■ 數據已累積，但現場卻未被利用的挑戰
DWH 和 BI 的本質是連接企業內部散佈的數據，快速掌握所需資訊，並將其連結到決策和現場行動的機制。然而，實際上，數據往往分散在各部門和系統中，許多企業未能全公司統一利用數據。
例如，您可能遇到以下情況：
・各部門存在不同的 DWH 和業務系統，所需數據分散。
・即使是相同的指標，參考來源和定義也不同，導致數值不一致。
・當試圖跨系統查看數據時，每次都需要進行提取、處理和比對工作。
結果是，即使數據已經累積，也往往無法充分用於全面的分析或快速決策。另一方面，如果試圖強制整合所有分散的數據，反而可能增加成本和營運負擔，導致無法實際利用。
■ 透過數據虛擬化 x 資料湖屋，整理職責分工，實現下一代數據基礎設施的方法
本次研討會將介紹如何利用實現資料湖屋的 Databricks 和負責數據虛擬化的 Denodo，整理混亂複雜的 DWH/BI 環境職責，並實現全公司可用的數據利用平台。
特別是，我們將解釋如何區分使用 Databricks 的資料湖屋和 Denodo 的數據虛擬化，並在數據物理移動和即時利用之間做出適當選擇，從而實現全公司通用的數據利用基礎設施的方法。
我們將介紹「整理、活用、連接」而非「全部重建」的下一代數據基礎設施建構的實際解決方案，並附上具體案例。
■ 推薦給以下人士：
・因公司內部 DWH 和 BI 亂象叢生，正在考慮重新審視整體優化的人士。
・數據已累積，但現場利用進展不順，感到困擾的人士。
・正在具體考慮導入資料湖屋或數據虛擬化的人士。
・希望重新規劃中長期數據基礎設施策略的 IT/數據部門人員。
■ 主辦・協辦
NSW 株式会社
■ 合作
Denodo Technologies 株式会社
株式会社オープンソース活用研究所
Majisemi 株式会社
點擊此處了解詳情並報名參加。
Majisemi 將繼續舉辦「對參與者有益」的網路研討會。
過去研討會的公開資料和其他正在招募的研討會可在此處查看。
Majisemi 株式会社
〒105-0022 東京都港區海岸1丁目2-20 汐留大樓3樓
諮詢：https://majisemi.com/service/contact/
關鍵字：
■ 不斷增加的 DWH・BI 與分散的數據
隨著 DX 的加速和各部門主導的數據利用需求日益增長，各部門紛紛導入 DWH 和 BI 工具，導致企業內部存在多種多樣的數據基礎設施。雲端的普及使得數據累積變得容易，數據湖和各種數據市集也相繼建立。
然而，在沒有考慮整體優化的設計下，系統以個別優化的方式不斷增加，導致數據基礎設施混亂且複雜化。諸如「不知道哪裡有什麼數據」、「即使是相同的指標，各部門的數值也不同」等問題日益顯現。
■ 數據已累積，但現場卻未被利用的挑戰
DWH 和 BI 的本質是連接企業內部散佈的數據，快速掌握所需資訊，並將其連結到決策和現場行動的機制。然而，實際上，數據往往分散在各部門和系統中，許多企業未能全公司統一利用數據。
例如，您可能遇到以下情況：
・各部門存在不同的 DWH 和業務系統，所需數據分散。
・即使是相同的指標，參考來源和定義也不同，導致數值不一致。
・當試圖跨系統查看數據時，每次都需要進行提取、處理和比對工作。
結果是，即使數據已經累積，也往往無法充分用於全面的分析或快速決策。另一方面，如果試圖強制整合所有分散的數據，反而可能增加成本和營運負擔，導致無法實際利用。
■ 透過數據虛擬化 x 資料湖屋，整理職責分工，實現下一代數據基礎設施的方法
本次研討會將介紹如何利用實現資料湖屋的 Databricks 和負責數據虛擬化的 Denodo，整理混亂複雜的 DWH/BI 環境職責，並實現全公司可用的數據利用平台。
特別是，我們將解釋如何區分使用 Databricks 的資料湖屋和 Denodo 的數據虛擬化，並在數據物理移動和即時利用之間做出適當選擇，從而實現全公司通用的數據利用基礎設施的方法。
我們將介紹「整理、活用、連接」而非「全部重建」的下一代數據基礎設施建構的實際解決方案，並附上具體案例。
■ 推薦給以下人士：
・因公司內部 DWH 和 BI 亂象叢生，正在考慮重新審視整體優化的人士。
・數據已累積，但現場利用進展不順，感到困擾的人士。
・正在具體考慮導入資料湖屋或數據虛擬化的人士。
・希望重新規劃中長期數據基礎設施策略的 IT/數據部門人員。
■ 主辦・協辦
NSW 株式会社
■ 合作
Denodo Technologies 株式会社
株式会社オープンソース活用研究所
Majisemi 株式会社
點擊此處了解詳情並報名參加。
Majisemi 將繼續舉辦「對參與者有益」的網路研討會。
過去研討會的公開資料和其他正在招募的研討會可在此處查看。
Majisemi 株式会社
〒105-0022 東京都港區海岸1丁目2-20 汐留大樓3樓
諮詢：https://majisemi.com/service/contact/
關鍵字：