ビジュアルデータツールに関する6つの俗説

この記事はLontia Nkhuwaのゲスト記事です。Nkhuwaは、製品サポートリードとテクニカルライターです。彼女は、Pythonの世界における女性のためのサポートネットワークであるPyLadies Lusakaのリーダーです。ロンティアは、リーダーを教育し、成長させ、インスパイアするコンテンツを作ることに情熱をかけています。休みの日には、スリフトと旅行を楽しんでいます。

近年、データ分析やAIのためのさまざまなビジュアルデータツールが普及しています。パイプラインのセットアップからデータ操作、モデル生成など、実用的にあらゆる場面で使うことができます。データサイエンス向けのツールは、ポイント＆クリックでデータや分析を操作でき、グラフィック、チャート、テーブル、プロット、アニメーションなどを使ってデータをすばやく可視化できるので、データ分析の実施作業が容易になります。可視化だけでなく、データアクセスや インジェスト、[データ準備](https://discover.dataiku.com/data-preparation/?_gl=1*1mresg7*_ga*MTE5NTU4NzQxNS4xNjY5NTE0NTk1*_ga_B3YXRYMY48*MTY3MDU0ODIyNS40NS4wLjE2NzA1NDgyMjUuNjAuMC4w)、[DataOps](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/dataops/?_gl=1*eg3mio*_ga*MTE5NTU4NzQxNS4xNjY5NTE0NTk1*_ga_B3YXRYMY48*MTY3MDU0ODIyNS40NS4wLjE2NzA1NDgyMjUuNjAuMC4w)、分析結果をステークホルダーと共有する際にも役立ちます。

ビジュアルツールは非常に役立つにもかかわらず、多くのデータ専門家はいまだにビジュアルツールを使うことに否定的です。これは、ビジュアルツールとユーザーの操作の有効性に関する神話の副産物であることが多いようです。しかし、ビジュアルツールは、データ変換やその構成、そしてその結果を自分や 他人がより解釈しやすい形で出力するために非常に有効なツールです。

高度なデータプロジェクトの多くの側面において、コーディングの能力に関わらずその開発には時間がかかるものです。ビジュアルデータツールは、プロトタイプの構築とその修正の実行に必要な時間を大幅に減らすことができるため、より適切な実験に取り組むことができるようになります。ビジュアルツールは、コードに置き換えるものではなく、他の言語や フレームワーク、ライブラリと同様に強化するものです。

また、ビジュアルデータツールは一般的にコーディングの知識を必要としないため、様々な技術的スキルを持つユーザーを抱えるあらゆる組織にとって大きな資産となり、コーディングを行わないアナリストやデータ専門家がセルフサービス方式で高度な分析に取り組むことを可能にします。

この記事では、ビジュアルデータセットアップに関する6つの俗説をくつがえし、ビジュアルデータサイエンスツールがどうデータ活用の目標達成に役立つかを紹介します。

![Flow_withActionsTray-1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/03265925-41a9-34a9-5fb3-aeb5ec483807.png)


## 1. ビジュアルツールは管理しにくい
多くのデータ専門家は、ビジュアルツールはカスタムコードを作成するよりも処理のコントロールがしにくいと感じています。実際には、ビジュアルツールは、データ変換や分析を手動でコーディングする面倒な部分を簡略化するため、処理の正確さと論理性及びその結果がより大きなビジネス目標に適しているかどうかに集中できるようになります。

多くのビジュアルデータツールは、ユーザーが必要とする一般的な機能をビジュアルインターフェースに組み込んでいるため、分析スピードのために分析結果の制御を犠牲にする必要がありません。その両方を手に入れることができるのです。例えば、[Dataikuのプラットフォーム](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/)は、ビジュアルツールの中でも、さらに一歩先を進んでおり、ユーザーはスプレッドシートのような数式言語を使用してカスタム式を定義したり、Python、R、SQLなどの一般的なプログラミング言語のワークフローに直接カスタムコードステップを組み込むことが可能です。

## 2. ビジュアルツールは、コードを書けない人のためにある
ビジュアルデータツールは、コードを書けない人たちのために作られているわけではありません。グラフィカルユーザーインターフェイスは、コードで作業している人も、ローコードからノーコードで作業している人も、より多くのことをスピーディにこなしたいと思う人のためのものです。そこで重要なのは、そこに到達するために必要な複雑な手順ではなく、望ましい結果に焦点を当てることです。

例えば、データサイエンティストは、ウェブページなどのさまざまなデータソースから情報を抽出し、データをクリーニングして、正確な分析を行うために読みやすいフォーマットに変換するためのスクリプトを書くことができます。しかし、これは、ビジュアルツールを使用して同じステップを短時間で実行するのに比べて優れていることを意味するものではありません。ビジュアルツールは、データ専門家の活躍の場を広げるものに過ぎません。

さらにワークフローとその結果の成果物が解釈しやすいため、ビジュアルツールは市民デベロッパーが開発の際にビジネス機能を活用し、ドメインエキスパートと提携して価値を創造できるプロセス構築を後押ししてくれます。

[Dataiku](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/)の[ビジュアルデータ準備のレシピ](https://doc.dataiku.com/dss/latest/code_recipes/index.html?_gl=1*1hnc6h8*_ga*MTE5NTU4NzQxNS4xNjY5NTE0NTk1*_ga_B3YXRYMY48*MTY3MDU0ODIyNS40NS4xLjE2NzA1NDg1NTMuMTMuMC4w)は、裏側ではすべてコードベースで、まるで手動でコードを書いているかのようにデータを準備することができます - ただし、面倒なことは一切ありません。また、カスタムコーディングだけで十分な場合は、コードレシピを使用することで簡単に実行できるため、作業のペースを落としたり、ツールを切り替えたりする必要がありません。

## 3. 機械学習は複雑すぎてビジュアルツールには向かない
機械学習（ML）は、多くの産業で急速に発展している分野です。

Dataikuのような最新のデータサイエンスプラットフォームは、反復作業を減らし、モデルの検証と評価サイクルを高速化し、データサイエンティストが結果を説明し解釈するのを助ける高度なAutoML機能を備えています。これらのAutoMLプロセスは、特徴量の選択とエンジニアリングから、モデルのトレーニングとハイパーパラメータの検索、パフォーマンス指標の計算とヘッドツーヘッドモデルトーナメントの実行まで、すべてをサポートし、データ専門家が少ない時間とリソースで複数のモデルを構築して比較することが可能です。

## 4. ビジュアルツールは大規模なプロジェクトには不向き
ビジュアルデータサイエンスツールは、高度なIDEとみなすことができ、複雑なレイヤーを抽象化し、実行される作業の根幹を変えずに時間短縮のための機能を搭載しています。また、ビジュアルパイプラインは、[データの操作や変換](https://blog.dataiku.com/data-transformation-how-to-transform-data-more-efficiently)プロセスをより効率的に実行し、文書化するのに役立ちます。大規模な分析プロジェクトでは、これらのツールを使って明確な視覚的説明を維持することで、チームは最初から最後までデータの流れを素早く理解することができます。

Dataikuは、大手グローバル企業の多くの大規模プロジェクトで使用されています。再利用可能なビジュアルコンポーネントと自己文書化されたフレームワークによって節約された時間は、多くの組織がより早く目標に到達し、本番でシームレスに作業を維持するのを可能にしています。

## 5. ビジュアルツールは自動化するのが難しい
ビジュアルツールでは、何が起こっているかを把握できることを除けば、他のアプローチと同様の自動化を行うことができます。特に、データソーシングやデータ準備、モデルの構築、コンピューティングリソースのプロビジョニング、レポートやダッシュボードを生成するパイプラインの更新など、自動化が有効な大規模パイプラインを持つ場合に有効です。

多くのデータ業務担当者は、コードベースの自動化、デプロイメント、MLOpsの専門家ではないため、日常的なデータ作業を自動化しても最大限のパフォーマンスを発揮することはできません。Dataikuでは、専門家はAPIや自分の好きなツールを使ってプログラムで自動化できますが、その他の人は、[ノーコードの組み込みスケジューラであるシナリオ](https://knowledge.dataiku.com/latest/courses/o16n/automation/metrics-checks-scenarios.html?_gl=1*19vwgt2*_ga*MTE5NTU4NzQxNS4xNjY5NTE0NTk1*_ga_B3YXRYMY48*MTY3MDU0ODIyNS40NS4xLjE2NzA1NDg1NTMuMTMuMC4w)を利用して、あらゆる数のタスクを柔軟に自動化することができます。

## 6. ビジュアルツールは共同作業が難しい
開発者は、アセットやコードのバージョン管理をGitなどのフレームワークに頼ることが一般的ですが、多様なバックグラウンドを持つ人やさまざまな技術スキルを持つチームである場合、プロジェクトのコラボレーションにはビジュアルツールの方が適しています。

これらのプラットフォームでは、より多くのチームメンバーが、専門知識のないメンバーも含め、プロジェクトに参加することができます。チームの誰もが、コードベースまたは非コードベースの要素を見ることができ、パイプラインを通す際にデータに何が起こっているかを透過的に追跡することができます。

DataikuはGitを使ってプロジェクトの変更とバージョンを裏で管理し、開発者はコードライブラリやプラグインなどを開発する際に簡単にリモートのGitリポジトリに接続することができます。しかし、技術者でないチームメンバーにとっては、[フロー](https://blog.dataiku.com/the-flow)上に視覚的に表現されたわかりやすいワークフローや、プロジェクト説明、Wiki、内蔵チャット機能などのコラボレーション機能が非常に便利だといえるでしょう。

## ビジュアルツールでビジネス価値を高める
ビジュアルツールは、現在の成功や改善点など、ビジネスバリューをより深く理解するのに役立ちます。適切なビジュアルツールを使用することで、生産性と作業効率が向上し、より多くの時間を本来の業務に費やすことができるようになります。

ビジュアルツールを使用すると、コモディティのハンドコーディングを回避できるため、時間を節約し、反復的で意欲の下がるコーディング作業を行う必要性が無くなります。さらに、ビジュアルツールは、あなたの仕事をより多くの人に分かりやすく説明することができます。

ここで述べた6つの俗説は、単なる言い伝えに過ぎません。ビジュアルツールは、貴重で有益な手段で、データを理解、分析、改善するのに役立ちます。また、時間の節約にもなります。ビジュアルツールは、あなたを拘束するものではなく、あなたを前進させるためにあります。Dataikuのビジュアル機能によって、貴社のデータ利活用を可能にします。Dataikuを使えば、探索的なデータ分析、高度な（それでいて親しみやすい）分析などを実行することができます。

## ビジュアルツールは本物で優れたものです
データを視覚的に活用する準備はできましたか？Dataikuを試してみて、無料版の[**オンライントライアル**](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/%e5%a7%8b%e3%82%81%e3%82%8b/)を開始しましょう。
<br>

原文: [6 Myths About Visual Data Tools](https://blog.dataiku.com/6-myths-about-visual-data-tools)