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SAP Inside Track Tokyo 2021 report week5 DAT
SAP Inside Track Tokyo 2021 report week5 DAT in Japanese.
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全7回シリーズの SAP Inside Track Tokyo 2021 SAP Community イベントの第5回目が3/3(水)にオンラインにて開催されました。
SAP Community のメンバーが週替りでブログで報告しておりまして、今回はKazutaka Kikuchiが担当します。
今年の #sitTokyo のテーマは “チャレンジしよう!行動をおこすキッカケに” です。
- 3/3(水) DAT トラックまとめ
- オープニング
- SAP Analytics Cloud 導入事例とポイント
- HANADB to SAC – CloudConnectorを使用したデータインポートにおいて気を付けるべき4つのこと
- 日本初のSAP HANA Cloud移行PJの体験談 -SAP HANA 1.0からSAP HANA Cloudへの飛び方
- データマネジメントにおける他クラウドと比べたSAP Data Intelligenceの優位性
- Data Intelligence – データ連携とML活用
- クロージング
運営: chillSAP
3/3(水) DAT トラックまとめ
参加者 | 106名 | |
満足度 | 4.5(5点満点) | 内容 4.5, 運営 4.6, パネリスト陣 4.5 |
Twitter 等で感想、改善ポイントコメント下さい。
すみっこさんのtogetterまとめブログ:SAP Inside Track Tokyo 2021 DAT (3/3開催)まとめ
#sitTokyo: https://twitter.com/hashtag/sittokyo
オープニング


SAP Analytics Cloud 導入事例とポイント by Motohiro Yamadaさん
ライブアンケートはずばり”SAP Analytics Cloudは使えるツールだと思いますか?”
こんなことをストレートに聞けちゃうあたりがこのイベントならではで、だからこそ面白くタメになるんだよなぁうんうんと勝手に納得(笑)。まだまだSACを知らない人もいるので皆でチャレンジしていきましょーとまとめて本編へ。
当初想定案と最終構成の説明。
2020年2月時点ではSACのストーリーに定義されたモデルを変更できなかったり、データアクション機能の自動起動ができなかったりと制約があったため、一部をSACからSCPへ変更して実装された、とのこと。やはりご経験談は参考になります。SACの最新バージョンではこれらの制約は解消しているとのことで、最後に「SAC機能拡張予定は常にウォッチを!」と強調されていました。
“HANADB to SAC – CloudConnectorを使用したデータインポートにおいて気を付けるべき4つのこと by Hisayoshi Nagashimaさん
“CloudConnectorを利用してHANA(On-premises)からSACへのデータインポートを構築した際に対応した課題の経験から、HANAでのテーブル設計上の考慮事項等の予め確認すべきと考えられる内容についての知見共有”
秀逸なライブアンケート。
「キーが、キーでない」に思わず苦笑。わかる~。
本編では、SACを利用するにあたってのデータベース側で気を付けるべきこと、として①数字で始まるカラム名、②カラム数が100より多いテーブル、③キー定義が無い、④分析対象のデータが80万件より多い、場合の対処方法についてご説明下さいました。
日本初のSAP HANA Cloud移行PJの体験談 -SAP HANA 1.0からSAP HANA Cloudへの飛び方 by You Huさん
“某大手メーカー様のSAP HANA Cloud移行PJの概要、実行について“
SlideShare リンク: (パネリストが公開するまでお待ち下さい)
ライブアンケートはサブタイトルにもありますがHANA1.0について。
HANA1.0を使っている方も7名いらっしゃいましたが「もうすぐサポート切れになるよ」とのコメントも。
その過程で多数のエラーに遭遇されたそうですが、そこで得た知見や対処方法をご説明下さいました。

データマネジメントにおける他クラウドと比べたSAP Data Intelligenceの優位性 by Masahiro Nagatakiさん Yusuke Minamiuraさん
“直近のGoogle Cloud Platformの経験を元に、SAP Data Intelligenceとの機能比較を行いデータマネジメント領域における本製品の優位性を考察します”
SlideShare リンク: (パネリストが公開するまでお待ち下さい)
ライブアンケートはData Intelligenceの経験について。比較的新しいためか経験無しが1位に。
その後、南浦さんが他クラウドとの比較の観点でご説明下さいました。
Data Intelligenceは①機械学習のワークフローを一元管理、②SAP製品との連携、が特徴的な一方で、GCPは言語分析や画像認識等のトレーニング済モデルが多いのが特徴的、とのお話でした。やはり比較すると各々の特徴が理解しやすいですね。
Data Intelligence – データ連携とML活用 by Akira Nagataさん
“Data IntelligenceとHANA APL/PAL連携によるML活用の概要を共有”
1つ前のトラックでData Intelligenceの概要をつかめたところで、このトラックでは永田さんがデモを交えてご説明下さいました。うーん、いい流れ、分かりやすい!
説明しながらも、物の数分でパイプラインの出来上がり。CSVからJSONの変換、Data Typeの変換もノーコードで実装できちゃいます。
参加者から「予想より5000倍簡単そうに見えた」とのコメントも。
最後に、行動をおこすキッカケとして「いきなり完璧を目指さず、まずは簡単なサイクルを1つ回してみよう!そこから幅や深さを広げていこう!」とのアドバイスを下さいました。
クロージング
参加者からのフィードバックで、会社の仲間を誘いたい事と、満足度アンケート。
chillSAPが不定期に開催しているもくもく会(SAPに関する何かを各自黙々と作業する2時間。最近は金曜夜や日曜朝などに実施したりしています)が誘いたい事の1位に。私もこれをキッカケに参加回数を増やしていこうと思います。
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チームDATのパネリストやスタッフの皆様、素敵なキッカケをありがとうございました!
Very nice to see so many people joined your SAP Inside Track. Thanks for sharing!
Regards, Svea