アナリティクスやデータサイエンスのコード開発に関しては、データチームが選択できるツール、方法、そしてプラクティスが数多く存在します。例えば、PythonのようなオープンソースフレームワークやSASのようなプロプライエタリな言語を使うなど、1つのチームでも開発の道筋が多様な場合があります。そのため、チーム間の協力が課題になることが多いです。多くの場合、アナリティクスプラットフォームを使用すれば、この協力問題を解決できますが、同時に特定の言語やエンジンに縛られ、最新のオープンソース技術にアクセスできない、あるいはコーダーがビジネス関係者と連携できないというトレードオフが生じることがあります。
Dataikuは、このようなトレードオフなしでコラボレーションを提供するために設計されたプラットフォームです。このプラットフォームは、チームを支援し、ワークフローを効率化し、アナリティクスプロセス全体で透明性を確保するための多様な機能を提供します。以下では、Dataikuがモダンアナリティクスに不可欠なツールである理由となる主要な機能を要約し、分類しています。
1.強化されたコラボレーションと再利用
以前のブログ記事でも、Dataikuのモダンアナリティクスの機能について触れましたが、Dataikuにはコーダー向けに特化した、コラボレーションを容易にする機能がいくつかあります。
- フィーチャーストアとデータコレクション: Dataikuでは、ユーザーがData CatalogやFeature Storeでデータコレクションを作成・管理することができます。これにより、プロジェクトをまたいで共有できるキュレートされたデータセットのグループが作られ、再利用と一貫性が促進されます。これにより、データ処理に費やす時間が短縮され、同じ質問に対して異なる答えが出るリスクやデータの重複によるコストが削減されます。
- Gitとのシームレスな連携: DataikuはGitと統合されており、プラットフォーム内でコードやプロジェクトのバージョン管理が可能です。ブランチの作成、変更のコミット、コードのマージをすべてDataikuの直感的なインターフェース内で行うことができ、チームは最新のコードで作業していることが確認でき、変更はすべて追跡・記録されます。
- プロジェクト、コードサンプル、プラグインの簡単な再利用: チームメンバーがプロジェクト内外で複製できる「コードレシピ」を簡単に作成できます。また、コードサンプルを使ってレシピ開発を加速させることができ、Pythonプラグインを使えば、頻繁に使用するコードをGUIツールとして技術的でないチームメンバーに提供できます。
信頼できるデータセットをデータカタログに追加し、再利用を容易にする
2.多様なチームとワークロードに対応する柔軟性
Dataikuは、コーダーとノンコーダー（アナリストやビジネス関係者など）の間の壁を取り払い、チームが好みの方法で作業できる柔軟性を提供します。
- 複数のコード言語をサポート（ノーコードの自由も提供）: Dataikuは、Python、R、SQL、Sparkの様々なバージョンをサポートしており、データサイエンティストからアナリスト、エンジニアまで、幅広いユーザーにとって汎用性の高いツールです。この柔軟性により、チームは互換性の問題なく、最も使い慣れたツールを使って同じプロジェクトに取り組むことができます。また、Dataikuでは完全なビジュアルノーコードツールも提供しており、コードを使用せずに基本的な機械学習（ML）のユースケースに取り組んだり、コーディングを一切せずにプロセスを加速させることができます。さらに、内蔵されたAIコードアシスタントは、簡単なプロンプトで自動的にコードを生成し、AI Explainはプロジェクトの機能を読みやすいテキストで要約するのに役立ちます。
- 最新のオープンソースライブラリやフレームワークへのアクセス: Pythonのエコシステムは非常に広大であり、Pandas、scikit-learn、TensorFlow、Matplotlibといったライブラリは、データ分析や機械学習（ML）の強力なツールです。Dataikuでは、これらのライブラリをワークフローに直接統合できる柔軟なコード環境を作成できます。さらに、独自のライブラリを活用するチームに対しては、GitからDataikuのライブラリにインポートするか、Dataiku内で直接ビルドすることも可能です。これにより、オープンソースのMLやデータビジュアライゼーションの最新技術、あるいは独自のライブラリをDataiku環境内で活用することができます。
- スケールを支えるプッシュダウン実行: 大規模なワークロードに対して最高のパフォーマンスと効率を実現するために、Dataikuはプッシュダウンアーキテクチャを活用して、SQLデータベース、Spark、Kubernetesなどの既存の弾力性があり高スケーラブルなコンピューティングシステムを利用できます。Dataikuは、ビッグデータ分析、機械学習、生成AIによって生じる大規模で動的な負荷をコスト効率良く処理するため、すべての主要なクラウドコンテナサービスと互換性のあるKubernetesソリューションを完全に管理しています。これにより、コーダーはジョブのスケールに必要なインフラを計画し接続する時間を短縮し、より多くの時間を革新的なソリューションの作成に費やすことができます。
DataikuのJupyterノートブックなどの組み込み機能により、コーダーは自分の好きなように作業が可能
3. 透明性と監視を備えたデータ駆動型意思決定
これらすべてがブラックボックスで行われるわけではなく、チームは仮説を簡単に検証し、モデルの導入前にその影響を理解することができます。
- モデルの解釈性: Dataikuは、モデルの公平性、バイアス、サブポピュレーション分析などを視覚的に検査するためのツールを提供し、ユーザーがモデルがどのように予測を行っているかを理解できるようにします。この透明性は、モデルに対する信頼を構築し、特に高度なML技術を扱う際に、ビジネス目標に合致していることを確認するために重要です。
- モデルのドキュメント化: モデルやパイプラインのために自動生成されるカスタマイズ可能なドキュメントは、プロジェクトの再現性とコンプライアンス目的のために重要なコンテキストを保持しつつ、手動でのドキュメント作成の負担を軽減します。これは特に、広範なモデルドキュメントが必要で、作成に数ヶ月かかる規制産業において重要です。
- モデルモニタリング: Dataikuには、データドリフトなどの主要なパフォーマンス指標を追跡し、潜在的な問題をユーザーに警告する強力
- ヒューマンインザループのガバナンスワークフロー: Dataikuは、アナリティクスプロセスにおける人間の監督の重要性を強調しています。このプラットフォームのヒューマンインザループガバナンスワークフローにより、組織はプロジェクトライフサイクルの重要なポイントでチェックとバランスを確立できます。これにより、モデルが正確であるだけでなく、倫理的であり、規制要件にも適合していることが保証されます。
Dataikuはモダンアナリティクス向けのコーディングツールです
Dataikuの豊富な機能セットにより、モダンアナリティクスやAIに不可欠なプラットフォームとなっています。コラボレーションを強化し、多様な人材に対応する柔軟性を提供し、データ駆動型の意思決定において透明性と監視を確保することで、Dataikuは組織がアナリティクスの取り組みを通じて新たなレベルの俊敏性、イノベーション、信頼を引き出すことを可能にします。
Dataikuがモダンアナリティクスをどのように支援するか、さらに詳しく知りたいですか？
こちらのインフォグラフィックをご覧ください。
Dataikuがモダンアナリティクスの究極のプラットフォームである7つの理由
Dataikuがモダンアナリティクスに最適なプラットフォームである主な理由をご紹介します。こちらのインフォグラフィックで、Dataikuがどのようにデータ戦略を変革できるかをご確認ください。