データサイエンスプラットフォーム導入の必要性を示す3つのサイン

小規模のデータサイエンスチームが実験用の[ユースケース](https://blog.dataiku.com/how-to-choose-a-data-science-use-case)を探していた時期を経るとやがて、多くの企業では逆の課題に直面します。すなわち、組織中のチームが「AIはどのように役立つのか」と聞きはじめ、新しい収益源の発見やコスト削減を期待してさまざまな要求が舞い込み、対応しきれないほどの長い列を成すでしょう。需要が高まるにつれ、データサイエンスプラットフォームへの投資を検討した方が良いかもしれません。

## データサイエンスプラットフォームとは？
ガートナー社はデータサイエンスおよび機械学習（DSML）プラットフォームを、「中核製品であり、製品やコンポーネント、ライブラリ、フレームワークを一貫して統合したサポートポートフォリオ（独自開発、パートナー提供、オープンソースを含む）」と定義しています。データサイエンスプラットフォームは、機械学習やデータサイエンスプロジェクトに関する業務の効率化、データサイエンティストと関係者のコラボレーション強化、最終的にはデータの管理やデータへの信頼性確保を実現するものです。

## データサイエンスプラットフォームへの投資を検討すべきタイミングは？

ここでは、プラットフォームを検討するべき3つの主な理由を紹介します。

#### 1. 専門家の負担が大きい

- **チーム全体に仕事を分散させる必要がある:** データサイエンティストの需要は高いですが、雇用や維持が難しいことはよく知られています。データサイエンスプラットフォームにより、一部の機械学習タスク（[AutoMLによる](https://blog.dataiku.com/how-automl-accelerates-model-creation)単純回帰分析など）をドメイン知識に専門性を持っている市民データサイエンティストにオフロードし、専門家がその専門知識を最も活用できる分野に集中できるようにするべきです。

- **データ管理に費やす時間を減らす必要がある:** データサイエンティストは、そのほとんどの時間をデータ管理に費やすことが常です。データにアクセスするために必要な権限を取得したり、データをクレンジングして準備するためのコードを作成したりするだけで、何時間もかかってしまうことがあります。データサイエンスプラットフォームは、必要なデータソースへのアクセスを容易にすると同時に、データ準備に費やす時間を短縮するための自動化と再利用性を提供します。

- **コードのオーバーヘッドやモデルのメンテナンスに費やす時間を削減する必要がある:** モデルが本番環境で運用されると、データサイエンティストはそれをメンテナンスしなければなりません。具体的には、依存関係のコンフリクトを解決してデバッグしたり、実運用中のモデルを監視してデータドリフトに迅速に対処したりすることを意味します。データサイエンスプラットフォームにはモニタリングやアラート機能が組み込まれており、データサイエンティストはこれらが大きな問題となる前に迅速に対処することができます。また、データサイエンティストが最も使い慣れた[ツールやフレームワーク](https://doc.dataiku.com/dss/latest/notebooks/index.html)で簡単に更新できるようにすることも可能です。


#### 2. データサイエンス運用のスケーリングに問題がある

- **可視化とガバナンスの改善が必要:** 機械学習モデルの数が増えると、実稼働中のすべてのプロジェクトを追跡し、優れた[MLOps](https://www.dataiku.com/ja/製品/の主要機能/mlops/)と[AIガバナンス](https://blog.dataiku.com/effective-ai-scaling-starts-with-ai-governance)のベストプラクティスを確保することが困難になることがよくあります。優れたデータサイエンスプラットフォームには、監査証跡、堅牢なモニタリング、適切な文書化など、すべての機械学習プロジェクトについて、その可視性を確保する機能が組み込まれています。

- **標準化と再利用性が必要:** データサイエンティストはよく、6か月前の作業が見つからない、担当していた従業員が退職した、以前のプロジェクトのコンテキストが不明であるなどの理由で、以前の作業を再利用できないということを嘆きます。データサイエンスプラットフォームは、[統合されたフィーチャーストア](https://blog.dataiku.com/reuse-at-its-best-the-benefits-of-feature-stores)、プロジェクトのラベル付けと検索、自動で文書化されたデータフローなど、過去の作業を再利用するためのさまざまな方法を備えています。

- **チーム間のコミュニケーションの改善が必要:** IT部門やビジネス部門からデータにアクセスする許可をもらったり、アナリストによるデータの準備、機械学習モデルの開発、導入前に関係者からモデルに対する了承を得ることまで、データサイエンスにはさまざまなコミュニケーションが必要です。このようなコラボレーションが同じツールやスペース上でできない場合、コミュニケーションは複雑化します。データサイエンスプラットフォームを使用すると、全員を一つの場所に集中させることができ、最適なコラボレーションを促進し、サイロを取り除くことができます。

#### 3. 成果を出すのに苦労している（あるいはコストセンターと見られている）

- **[より多くを本番稼動](https://www.dataiku.com/stories/detail/finexkap-from-raw-data-to-production-7x-faster/)させる必要がある:** 多くの場合、導入プロセスに時間がかかることや、モデルのコストや使用するツールとの不整合といった懸念をIT部門が持つこと、モデルの説明性の欠如、ビジネス関係者の理解不足といったことが原因となり、モデルの実運用が滞ります。データサイエンスプラットフォームは、デプロイメントを迅速化し、弾力的な計算処理によってコスト最適化させ、関係者間の調整とコミュニケーションを促進するツールを内蔵しています。

- **適切なプロジェクトに集中する必要がある:** ビジネスへの影響に基づいて、適切なプロジェクトに優先順位を付けるにはどうしたらよいでしょうか。優れたデータサイエンスプラットフォームは、機械学習プロジェクトの[優先順位付けする方法](https://blog.dataiku.com/dataiku-govern-the-scaling-ai-superhero)やと合意形成のための方法を備えており、ビジネスインパクトが最も強いプロジェクトに常に集中することができます。

## Dataikuは日々のAI活用のために構築されたデータサイエンスプラットフォームです
Dataikuは、データサイエンスとアナリティクスのためのプラットフォームであり、データサイエンスを組織全体のより多くの人々に拡大し、より多くの仕事を成し遂げ、より良い結果の実現のために簡単に拡張できるように、チームをサポートします。上記の機能に加えて、AIプロジェクトにコラボレーション、加速、信頼といったレイヤーを追加するとともに、現在の技術投資と連携できるように設計されています。

## Dataikuを見てみる
Dataikuのようなデータサイエンスプラットフォームが、機械学習の実活用を次のレベルに引き上げるためにどのように役立つかについて、詳細は[こちらのデモ](https://pages.dataiku.com/dataiku-demos-jp)で覧ください。


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原文： [*3 Signs It’s Time to Consider a Data Science Platform*](https://blog.dataiku.com/three-signs-its-time-to-consider-a-data-science-platform)