クラウド・プラットフォームには,論理DWH,サーバレスやストリーミング,アナリティクスとデータ・サイエンスのツールなどが関わる複雑なユースケースを解決し,最適なデータ/アナリティクス・アーキテクチャを設計/構築する機会がある一方で,新たな課題も生み出す。本セッションでは,ネイティブ/ハイブリッド/マルチクラウドのユースケース・シナリオにおいて,一貫性のある統合データ/アナリティクス・エコシステムのリファレンス・アーキテクチャを構築できるよう,AWS, Azure, GCPのさまざまなコンポーネントについて解説する。

DevOpsやDataOpsの目的は,開発プロセス全体における効率と効果の向上であり,データウェアハウスのビルディング・ブロックを構築することも,その1つである。この工程には,データウェアハウスのライフサイクル管理に必要な計画の立案,分析,設計,開発,オーケストレーション,テスト,デプロイ,管理,運用,変更管理,文書化といった,あらゆるコア・プロセスが含まれ,データ・レイク,データウェアハウス,データマートなど,データ管理プロセス全体を自動化するテクノロジが活用される。

ガバナンスは,組織がデータ/アナリティクス・プログラムを通じてビジネス価値を高める上で直面する極めて難しい課題の1つである。本セッションでは，効果的なガバナンスを確立するための基盤にいて解説する。また,データ/アナリティクスで役立つガバナンスを実現するための基本的要素,このフレームワークから期待できるメリット,フレームワークを実践に移すためのアプローチも紹介する。

デ，タベ，スの移行は容易ではない。しかし，它資産を刷新してさらなる利益を得るためには必要になることもある。クラウドへの移行をきっかけに，デ，タベ，スの移行も相次いでいる。製品の移行は想定よりコストや時間がかかり,失敗しやすいため,ベスト・プラクティスのアプローチが不可欠である。本セッションではその方法を伝授する。