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データ分析プラットフォームについての考察(中)

2020/08/05

Isaac Sacolick InfoWorld

機械学習や連携に対応した分析プラットフォーム

 データのロード、クレンジング、保存が済んだら、データサイエンティストやアナリストが分析や機械学習に取り組む段階に入っていく。そのためのツールやプラットフォームは、分析の種類、担当チームのスキル、基盤となるデータの構造に応じて、さまざまな選択肢がある。

 セルフサービスのデータ視覚化ツールには、TableauやMicrosoft Power BIがある。いずれもシチズンデータサイエンティストをターゲットにした製品で、視覚化、計算、基本的な分析が行える。両ツールとも、基本的なデータ統合やデータ再構成に対応しているが、複雑なデータラングリングは通常は分析の段階より前に行う。データの統合や変換のための関連ツールとしては、Tableau PrepやAzure Data Factoryがある。

 データ統合やデータ準備のみにとどまらない自動化を望む分析チームには、Alteryx Analytics Process Automationのようなプラットフォームがある。開発者、アナリスト、シチズンデータサイエンティスト、データサイエンティストをつなぐエンドツーエンドのコラボレーションプラットフォームで、ワークフロー自動化、セルフサービスデータ処理、分析、機械学習などに関する機能を持つ。

 Alteryxでデータとアナリティクスの最高責任者を務めるAlan Jacobson氏は次のように説明している。「アナリティック・プロセス・オートメーション(APA)というカテゴリーが生まれたことが示すように、今や組織のすべての働き手がデータワーカーになることが期待されている。IT開発者も例外ではない。Alteryx APA Platformの拡張性は、こうしたナレッジワーカーには特に有益だ」

翻訳:内山卓則=ニューズフロント

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