Dataikuが技術チームとビジネスチームのギャップを埋める方法

データおよびAIプロジェクトを成功させるには、技術的な作業を担うエンジニアやデータサイエンティストから、ビジネスユーザーまで、さまざまな役割のチームメンバーが協力することが必要です。しかし、現実にはチームがサイロ化し、それぞれが異なるツールを使用することで連携が取れず、プロジェクトの進行が遅れることがよくあります。
Dataiku は、技術者と非技術者の間の障壁を取り除き、すべてのチームメンバーが効率的に協力できる共通のプラットフォームを提供します。これにより、AIプロジェクトがスムーズに進み、より大きな成果を生み出せるようになります。

## 明確なコラボレーションを可能にするビジュアルフロー
効果的なコラボレーションには、チーム全体がプロジェクトの進行状況を明確に把握できることが重要です。[Dataikuのフロー](https://knowledge.dataiku.com/latest/getting-started/dataiku-ui/concept-flow.html)は、[データパイプライン](https://blog.dataiku.com/streamline-data-pipelines-with-dataiku)を視覚的に表現し、ワークスペースであると同時に、チーム間のコミュニケーションツールとしても機能します。
- 統一されたビジュアル言語と共通のオブジェクトにより、ワークフローを簡単に理解できる
- コンテキストタグ、注釈、フローゾーンのを活用により、作業が整理しやすい
- 中央集約型のワークスペースにより、すべての変更履歴、意思決定、プロジェクトに関する知識が一元管理可能

これにより、ワークフローが透明で構造的になり、新しいメンバーのオンボーディングがスムーズに進みます。また、プロジェクトの進行に伴い、チーム全体が同じ方向を向いて作業できるようになります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/46e79a02-873e-4036-b210-66d825b76e72.png)


## コーダーとノンコーダーがひとつのプラットフォームで連携
Dataikuは、コーディングスキルの有無に関係なく、すべてのメンバーが同じ環境で活用できるプラットフォームを提供します。
- ノンコーダーは、ポイント＆クリックのツールを使用してデータ準備、分析、レポート作成を行うことができます
- コーダーは、Python、R、SQLなどの言語を利用し、Dataikuフローにシームレスに統合できます
- すべてのカスタムコードは、ビジュアル要素と同じようにドキュメント化され、コーダーとノンコーダーがスムーズに連携できます

データのサイロを解消し、リアルタイムのコラボレーションを促進することで、Dataikuはチームの業務効率を向上させます。例えば、[OVH](https://www.dataiku.com/stories/detail/ovh/)ではデータサイエンティストのプロジェクト完了速度が40%向上しました。これは、高速なデータアクセス、効率的なデータ準備、ワークフローのモニタリング、そしてチーム間の強化されたコラボレーションによるものです。 また、[Aviva](https://www.dataiku.com/ja/%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC/%E8%A9%B3%E7%B4%B0/aviva/)のデータサイエンスチームは、モデル開発から本番環境への展開まで、データプロジェクトのライフサイクル全体を最適化することで、業務効率を5倍に向上させました。
シームレスなコラボレーションのために設計されたDataikuのプラットフォームは、AI開発における障壁を取り除き、チームが取り組みを拡大し、より大きなビジネスインパクトを生み出せるよう支援します。

## 過去の作業を再利用してAIプロジェクトを加速
ゼロからのスタートは、チームの作業効率を低下させます。Dataikuは、過去の作業を簡単に検索、再利用できるようにすることで、重複作業を防ぎ、効率的にプロジェクトを進められる環境を提供します。
- [カタログ](https://knowledge.dataiku.com/latest/collaboration/sharing-projects-assets/concept-data-catalog.html)、フィーチャーストア、ホームページ、[プラグインストア](https://www.dataiku.com/product/plugins/)などの中央ハブ で、既存のプロジェクトやデータセットをすぐに発見可能
- サブフローやレシピのコピー＆ペースト機能 により、実証済みのワークフローを素早く新しいプロジェクトに組み込める
これにより、知識共有がスムーズになり、AIを活用したインサイトを迅速に提供できます。

## パッケージ化されたアセットで専門知識を拡張
チームは、サブフローやPythonスクリプトを再利用可能なレシピやプラグインとしてパッケージ化し、高度な分析をビジネスユーザーにも提供できます。
- コーダーは、事前に記述したコードスニペットを作成、共有し、一貫性を確保できます
- ビジネスユーザーは、これらのツールを視覚的なインターフェースを通じて活用でき、技術チームへの依存を軽減できます
このアプローチにより、組織全体で専門知識をスケールさせ、より多くの人が貢献できるようになります。

## プロジェクト知識を一元管理し、ドキュメント化を促進
AIプロジェクトには、チームの成長や変化に対応できる継続的なナレッジ管理が不可欠です。Dataikuは、プロジェクトの知識とコラボレーションツールを中央管理することで、チームの一貫性を確保します。
- [プロジェクトWiki](https://doc.dataiku.com/dss/latest/concepts/homepage/projects-folders-dashboards-wikis.html)を活用し、意思決定や手法、ワークフローを体系的に記録
- 統合チャット、To-Doリスト、ディスカッションスレッドを備え、チームの会話を一元化
これにより、異なるツールに分散しがちな情報が統合され、プロジェクトの知識が常にアクセス可能な状態を保ちます。

## コンプライアンスと透明性を実現する自動ドキュメント化
規制コンプライアンスや[AIガバナンス](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/key-capabilities/%e3%82%ac%e3%83%90%e3%83%8a%e3%83%b3%e3%82%b9/)には、徹底したドキュメント管理が求められますが、手動での管理は負担が大きいものです。Dataikuは、フローやモデルのドキュメント作成を自動化し、最小限の労力でコンプライアンスを維持できるようにします。
- カスタマイズ可能なテンプレートを活用し、メタデータやビジュアル化されたプロジェクト進捗を自動生成
- スケジュール設定によりドキュメントを自動更新し、手動での修正の手間を削減
このように、リアルタイムで構造化されたドキュメント管理を行うことで、チームは作業の実行に集中しながらも、完全な透明性とコンプライアンスを確保できます。

## Dataikuでスマートに働く
真のコラボレーションとは、単に同じツールを使うことではなく、チームが常に方向性を共有し、ワークフローを明確に保ち、作業を再利用可能にすることです。
Dataikuは、一元化されたワークスペース、シームレスなコードの統合、再利用可能なアセット、組み込みドキュメント管理、自動レポート作成を通じて、AI開発のコラボレーションを容易にします。

## Dataikuでのコラボレーションを実際に体験
Dataikuがどのようにビジネスリーダー、アナリスト、データエンジニア、データサイエンティストを結びつけ、AIと分析の効率化を実現するのかをご覧ください。本セッションでは、当社の専門家が実際のユースケースをもとに、チームがどのように作業を迅速化し、ボトルネックを解消し、データを価値あるインサイトへと変換しているのかをご紹介しています。
***[→セッションをオンデマンドで視聴する（英語）](https://content.dataiku.com/2024-dataiku-product-days/collaborative-analytics)***

<br>
<br>

*原文：[How Dataiku Bridges the Gap Between Technical and Business](Teamshttps://blog.dataiku.com/dataiku-bridges-the-gap-between-technical-and-business-teams)*