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保険会社が利用可能なデータをすべて活用するには、絶えず変化するデータ環境に対応できる、柔軟で適応性の高いデータ統合テクノロジーが必要です。データ仮想化がまさにそのテクノロジーなのです。保険会社のデジタル化への取り組みだけでなく、将来のインフラストラクチャの変更やイノベーションもサポートし、既存のデータ アーキテクチャに俊敏性、柔軟性、効率性を追加することが可能となります。このウェビナーでは以下について触れています：データ仮想化があらゆる企業データ戦略の一部であるべき理由データ仮想化テクノロジーが保険会社のデータ活用にどのように役立つかすでにデータ仮想化を活用されている保険会社における成果について

データ仮想化ウェビナーシリーズ ”シーズン４” ➈開発管理 ～ ビジネスの変化に合わせてデータ基盤も柔軟かつ迅速に対応するためのポイントデータ仮想化の三大メリットの１つに『より早く、より正確にビジネスへ適応する柔軟性』がありますが、データ仮想化によって柔軟性を強化することができる理由についてご説明します。その上で、変化に強いビューの階層構造の考え方、フォルダ構造やビュー名のベストプラクティス、トップダウン開発とボトムアップ開発、インターフェースビュー、継続的で段階的なビューの開発の進め方、データソースやアウトプットに変更があった場合の対応方法、開発環境でのバージョン管理、本番環境へのデプロイ方法、などについて、一部でデモを交えてご紹介します。

データ仮想化ウェビナーシリーズ ”シーズン４”⑧ データカタログ ～ 使いやすいセルフサービスによるデータ探索を実現するデータカタログの構築・管理複数のデータベースの上位レイヤーとして位置づけられ、さまざまなデータへのアクセスを一元化するデータ仮想化には非常に沢山のデータが定義されることになります。今回は、そうした大量のデータの定義の中から、自分が使用するデータをWebベースの簡単なユーザーインターフェースで探索するデータカタログについてデモを交えてご紹介します。また、ツールに最初から定義されている項目だけでなく、お客様が任意に設計をして登録することができる項目（カスタム・プロパティ）の使い方の例や、メタデータ（ データのデータ）だけでなく、実データ（データの中身）を探索する機能についてもご紹介します。

本セミナーでは、データ統合の新たな手法「データ仮想化」によって、「データサイロ化」の問題を解決する方法を解説します。米国フォレスター社が2021年に発表したレポートによると、データ仮想化は、従来型のデータ統合アプローチよりもコストや人的リソースを少なく抑えることが報告されています。なぜ、データ仮想化が国内外の大手企業に採用されているのか – 事例やユースケースを使って解説します。【 内 容 】第一部：失敗例から学ぶデータマネジメンのアプローチ（日本システムウエア）第二部：従来のデータ活用統合基盤の課題を解決（Denodo Technologies）※2022年3月29日に開催されたウェビナーのオンデマンド版となります。 

Denodoデータ仮想化ウェビナーシリーズ "シーズン 4 《データマネジメント編》"-①データアーキテクチャ　～ データ統合とDX時代に求められるデータ基盤のあるべき姿 ～ 　DXを推進する上で、データから価値を引き出すための整備されたデータ基盤は必要不可欠であり、データ品質やデータ統合など、30年来のテーマが未だに議論されています。しかし、テーマは同じであっても、その要求レベルや解決策は時代と共に変化してきており、従来の３種類のデータ統合に加えて、４種類目のデータ統合としてデータ仮想化が登場しました。本セッションでは、古くて新しいデータ統合というテーマを中心に、DX時代に求められるデータ基盤のあり方についてご紹介します。 　以下について触れています： 　

SCSK、ウイングアーク１ｓｔと共催の本ウェビナーでは、日々変化するデータ分析の要件や複雑化するデータソースのシステム環境に如何に柔軟に対応し企業データ活用基盤を確立するかを考察します。また、データ仮想化ソリューションとBIソリューションの組合せにより、リアルタイムに企業内のデータを活用し、ビジネス判断が出来るシステム環境をご紹介します。アジェンダ- ご挨拶 　SCSK株式会社 青木 洋和 氏 - 講演：Denodoで実現するコスト削減とビジネス上のメリット 　Denodo Technologies　赤羽 善浩 　

（大手金融機関におけるDenodo活用事例）

データ仮想化ウェビナーシリーズ ”シーズン４” ⑥データ提供層 ～データ仮想化を使用した、ユーザーに使いやすくパフォーマンスに優れたデータ提供層の構築今回は、ユーザーが直接アクセスするデータ提供層を構築する方法をご紹介します。 データ提供層のモデルはユーザーのビジネス要件に依存するので、その設計手法は従来のデータマートなどと同様です。（例えば、スタースキーマなど）そのようにして設計されたデータ提供層をどのようにDenodoで実装するのか、データ取得層やデータ統合層で定義されているデータとどのように繋ぐのか、Denodoの具体的な機能や操作方法をご紹介します。

Denodoデータ仮想化ウェビナーシリーズ "シーズン 4 《データマネジメント編》"-③データ取得層 ～ データ仮想化を使用した、物理的なデータのレプリケーションをともなうデータ取得層の構築前回ご紹介した、ソースデータを変換・統合し、ユーザーが使いやすい形に加工して提供するまでの一連の流れ（＝データの縦の連携）における３つのデータ層のうち、データ取得層の構築の仕方をご紹介します。データ仮想化はデータを保持する仕組みではないので、データ基盤におけるデータを保持する（永続化する）機能は、データベースやストレージなどの他のソリューションとの組み合わせで実現します。また、データ取得層は、他の層と比べてデータを物理的に保持することが多い層です。

Denodoのシニアクラウドプロダクトマネージャー、Mitesh ShahによるDenodoプレゼンテーション