さわってみよう watsonx.data #2 ~AIのためのデータ活用編~ Part 1 

## この記事について
IBMのデータレイクハウス製品である[watsonx.data](https://www.ibm.com/jp-ja/products/watsonx-data)に入っているデータを使用して、SPSSで材料探索シミュレーションを行う手順をご紹介いたします。
この記事のタイトルからお察しの通り、[さわってみようwatsonx.data #1 ~初めの一歩編~](https://qiita.com/ibm_tk/items/83d04e3ca7c4e1a0e28d)がありますので、合わせてご覧ください。

## ユースケースのシナリオについて
製造業における研究開発において、複数のパラメーターを調整し、製品の特定の目標仕様を満たす必要がある場面を想定します。例えば、シリコンAの量と薬品Bの量（パラメーター）を調整し、ある粘度（目標仕様）の溶剤を作る、といったケースです。このようなパラメーター調整を行っていきます。
試作品開発、サロゲート・モデル、配合、マテリアルズ・インフォマティクス、プロセス・インフォマティクスなどの分野でのパラメータ最適化を想定しています。ここでは、溶剤の摩擦係数を最適化することをテーマにしています。多くのパラメーターを持つ実験結果を元に、摩擦係数を予測するモデルをいちから作成していきます。

## 使用する製品について
データの格納場所であるレイクハウスとしてwatsonx.data、データ整形・予測モデルの開発ツールとしてSPSS Modeler Flow（以下、SPSSと略記します）を使用します。また、インフラ環境としては、その２つを同じプラットフォーム上で操作できるようにしているIBM Cloud Pak for Data（以下、CP4Dと略記します）版を使っています。CP4DはIBM Cloudだけではなく主要なメガクラウド、あるいは自社データセンターのオンプレミスで稼働します。

:::note info
CP4Dはバージョン4.7.3をインストールしています。なお、watsonx.dataはSaaS版、スタンドアロン版、CP4D版と３つのバリエーションがあります。
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## CP4Dにログイン

(この環境を作成する手順については省略しますが、CP4Dにwatsonx.dataとSPSSをインストールしたものです。単一のCP4Dに２つのサービスが同居しており、両者が内部通信で接続できるようになっています。)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/17a1b59d-4ea3-87ce-549c-3999dff279c1.png)

ログインしたあと、左上の **ハンバーガーメニュー（横４本線のアイコン）＞サービス＞サービス・カタログ** を開くと、図のようにwatsonx.dataとSPSS Modelerが「有効」すなわちインストール済みの環境であることがわかります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/1f20c477-3b52-3a63-2c46-3d3ea9b8a095.png)

## watsonx.dataに入っているデータを覗いてみよう

左上のハンバーガーメニューをクリックして、現れるメニューからインスタンスを選択します。
lakehouseというインスタンスが見えるので、右端にある縦3つのドットアイコンをクリックしてオープンを選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/302f1689-5f84-97c0-3507-25fb1ba36f9a.png)

左端にあるスケジュール表のようなアイコン(データマネージャー)をクリックします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/c18d8c4e-1b6e-7286-5daf-bb32fa02fa2e.png)

**iceberg_data** カタログの左にある三角アイコンをクリックして展開すると、caeスキーマに data1とdata2のテーブルが入っていることがわかります。

:::note info
これらの表データは私が構築したテスト環境にあらかじめアップロードしておいたものです。その手順は省略しますが、データ自体は[こちら](https://github.com/hfujioka/shared/tree/master/watsonx_data_handson)からダウンロードできます。
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![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/0bd95289-83c2-4be2-8691-6906c16645db.png)

上記は data1 テーブルを選択したときの表示例です。このとき、右側のデータ・サンプルのタブを選択すると、テーブルの内容をプレビューすることができます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/5ba79dd0-47f2-3723-8b8b-6944e33b25d2.png)

同じことは、SQLでも実行できます。左端にある **SQL** アイコンを選択したあと、右側のSQL入力フィールドに以下を入力して **presto-01で実行** ボタンを押します。
```
select * from iceberg_data.cae.data1;
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/bfbfe931-a475-b6eb-6a96-935b0be1ee52.png)

Part 2では、このデータをCP4Dの分析プロジェクトから使用する手順に入っていきます。その前に、分析プロジェクトからwatsonx.data(Presto)への接続に使用するホスト名を確認しておきましょう。左端のメニューから **インフラストラクチャー・マネージャー** に移り、 **Presto(presto-01)** を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2745658/7fda7b2b-67c2-7a6e-2329-23e89769be26.png)

右下に「Internal host」と「External host」が表示されています。今回は同じCP4D内で watsonx.dataとSPSSが同居しており、それらの間は内部接続が利用できますので、Internal hostの方を使います。右側の「クリップボードにコピー」を押すと、 以下の値がコピーされます。
```
ibm-lh-lakehouse-presto-01-presto-svc.cpd.svc.cluster.local:8443
```

[Part 2](https://qiita.com/ironedip/items/50ecf506650f56311269)へ続く・・・