「データサイエンス・プラットフォーム」は、2017年からバズワードになっていますが、高度な分析が企業を牽引する時代になった今日、この人気のある考え方が標準になりつつあります。このブログ記事では、データサイエンス・プラットフォームの定義を確認します。強力なデータサイエンス・プラットフォームを構成する特徴と、多くの企業がデータサイエンス・プラットフォームを必要とする理由を説明します。
データサイエンス・プラットフォームの定義
データサイエンス・プラットフォームとは、簡単に言えば、データサイエンス・プロジェクトのライフサイクル全体が行われる構造のことです。このプラットフォームには、データサイエンスプロジェクトのライフサイクルにおける、各フェーズに必要なツールやリソースが含まれます。開発からデプロイまで、データサイエンスのライフサイクル全体で使用される人材、ツール、リソース、その他の必要な製品をまとめています。
データサイエンス・プラットフォームは、プロセスのスピードを早める強力なツールを使用して、モデルの実行、追跡、再現、共有、展開を、迅速かつ効率的に行い、データサイエンティストの分析を支援します。これらのプラットフォームを通じて、データサイエンスは単なるスキルから、組織的な能力へと進化していきます。
優れたデータサイエンス・プラットフォームの価値
- 一元化：データサイエンスのプロジェクトには、さまざまなツールやデータソースが関わっています。これらのリソースを1つの場所に集中させることで、データサイエンティストやチームは、モデルをデプロイするプロセスを早めることができます。これにより、チーム間のコラボレーションが促進されるだけでなく、必要なものがどこにあるか直接わかるため、新入社員の教育も加速されます。
- 柔軟性：オンデマンドのコンピューティングリソース管理と、それらのリソース上で誰もがデータを扱える柔軟性という意味での弾力性は、エンタープライズAIの未来です。したがって、優れたデータサイエンス・プラットフォームは、既存のインフラ投資を活用するために必要な柔軟性を提供しつつ、特定のチームだけでなく組織全体に利益をもたらすことを保証する必要があります。
- セルフサービス機能：データを活用する組織であるということは、役割やチームに関係なく、誰もが自分の仕事に必要なデータに適切にアクセスし、そのデータに基づいて意思決定を行うことができることを意味します。コラボレーションやデータの民主化を組織に取り入れるためには、セルフサービスによる、データやリソースへのアクセスが必要です。
すべての企業にデータサイエンス・プラットフォームが必要な理由
Analytics Insight社の調査によると、データサイエンス・プラットフォーム市場は、2025年には3,850億ドルに達すると予想されています。それはなぜでしょうか？ここでは、データサイエンス・プラットフォームを利用することで生じる主なメリットをご紹介します。
- コラボレーションの拡大：データサイエンスプラットフォームは、異なる役割の個人が共同で作業することを可能にし、個人では取り組めない大きな問題にチームで取り組むことを可能にします。コラボレーションは、データの再利用やアセット化により、データをより活用し、効率的にすることで、ガバナンスの実践や会社全体を豊かにします。
- より速く、より効率的なインサイト：データサイエンス・プラットフォームは、より多くのモデルを素早くデプロイするとともに、不整合やエラー率を低減します。APIや簡単な統合プロセスにより、モデルのデプロイがより簡単かつ効率的になります。
- データ量の拡大：これらのプラットフォームでは、様々な種類のデータに簡単、迅速、かつ安全にアクセスできるため、チームは大量のデータを扱うことができます。これにより、より信頼性の高いデータ駆動型のインサイトを生み出すことができます。
- より安全なガバナンス：データサイエンス・プラットフォームは、一貫性、集中性、透明性のあるプロセスにより、信頼性と監査性のある結果を保証します。
データサイエンス・プラットフォームは、企業が多くのメリットを認識するにつれ、その重要性を増しています。問題はもはや、"我々の会社にデータサイエンス・プラットフォームは必要か？"ではなく、"我々の会社に必要なのはどのデータサイエンス・プラットフォームか？"ということです。
**さらにご関心のある方は、ぜひこちらをご覧ください。** [**「なぜ企業にデータサイエンス、機械学習、AIのプラットフォームが必要か」**](https://pages.dataiku.com/why-enterprises-need-ml-ai-platforms-j)