Dataikuのフローは、データパイプラインを視覚的に表現することで、複雑なワークフローの設計、理解、管理を直感的に行えるようにします。フロー上の各ステップは、データの取り込みから変換、加工までの処理を表しています。
スマートな操作機能（例：レシピの挿入、削除と再接続）により、Flowの編集も簡単。パイプライン全体を明確に把握できるため、チームは迅速に問題を解決し、プロセスを最適化することができます。
Learn About the Dataiku Flow
プロジェクトで使用されるデータが高品質であることをデータ品質ルールによって保証。Dataikuでは、問題の早期検出と対応が可能な可視性を提供し、不適切なデータが分析や機械学習の成果に悪影響を与えるのを防ぎます。
ルールセットをテンプレート化して複数のデータセットやプロジェクトに適用できるため、パイプライン全体での一貫したデータ品質管理を実現します。
Dive Into Data Quality in DataikuDataikuのデータリネージュ機能を活用することで、組織全体におけるデータの変化や流れを視覚的に把握できます。カラム間の関係性や依存関係を即座に確認でき、品質の問題を素早く診断し、変更が下流に与える影響も評価可能です。
チームは、変更がプロジェクトやデプロイにどう影響するかを把握したうえで、自信を持ってパイプラインを改善、修正することができます。
Dataikuのシナリオ機能を使えば、データの準備や変換、モデルの再学習、バッチスコアリングといった日常的なデータ処理を自動化できます。カスタマイズ可能なトリガーやワークフローを設定することで、繰り返し作業を効率化し、データ担当者が手作業から解放され、より戦略的な業務に集中できるようになります。
Read About Scenarios and Automation in Dataiku
Daniel Bindig
Data Engineer/Scientist at GaleriaDataikuのデータカタログは、メタデータを一元管理し、チーム間でのデータセットの発見、ドキュメント化、共有を容易にします。
また、データリネージュの追跡やバージョン管理といったガバナンス機能も備えており、データ活用の透明性と一貫性を確保します。
整理されたデータカタログにより、データの重複利用を防ぎ、必要なデータセットに迅速にアクセスできるようになります。すべてのプロジェクトが、信頼性の高い最新データの上に構築される環境を実現します。
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Dataikuでは、バッチデプロイメントやプロジェクトバンドルを活用することで、データパイプラインを簡単に本番環境へデプロイできます。ユーザーは、データセット、フロー、シナリオ、モデルなどを含むプロジェクト全体をひとつのバンドルにまとめて、本番環境にシームレスに展開することが可能です。
バッチデプロイメントにより、パイプラインはスケジュールに従って自動実行され、常に最新のデータ更新とタイムリーなインサイト提供を実現します。
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