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dotDataが発表した「dotData Ops 1.4」に注目

dotData社は、その最新バージョン「dotData Ops 1.4」のリリースを発表しました。このアップデートは、データエンジニアやデータサイエンティストとのコラボレーションを強化することを目的としており、よりスムーズなワークフローを実現します。この新機能により、ユーザーは独自に構築したパイプラインとdotDataのAI機能を統合し、モデルを構築しやすくなります。

1. SQLによるデータ前処理の進化

「dotData Ops 1.4」の核となる機能の一つが、SQLによるデータ前処理と特徴量生成のサポートです。これにより、ユーザーは自らのドメイン知識を活かし、独自の特徴量を作成しながら、dotDataが自動生成する特徴量を機械学習パイプラインに融合できます。これにより、より精度の高いデータ分析と予測モデルの作成が実現します。また、dotData Feature Factoryとのシームレスな連携で、さらなるデータの洞察を得ることが可能です。

2. Pythonで開発したモデルの活用

バージョン1.4では、Pythonで開発された機械学習モデルを直接サポートしています。この機能により、ユーザーは自分で作成した特徴量とdotDataの特徴量を組み合わせ、さまざまなPythonの機械学習ライブラリを使用してモデルの学習を進めることが出来ます。学習後のモデルはONNX形式に変換され、dotData Ops上でその運用が可能になります。このようにして、ユーザーはSQLとPythonを駆使して、データ前処理からモデル運用までの全工程を効率よく管理できます。

3. Python SDKによるプロセスの自動化

さらに、dotData Ops 1.4では新たにPython SDKが導入され、データサイエンティストの生産性を飛躍的に向上させることが期待されています。ユーザーは、PythonからAPIを通じてdotData Opsに直接アクセスし、データの前処理や特徴量の生成、予測までの一連のプロセスを自動化することが可能です。これにより、ワークフローの効率化と迅速化を図り、数行のコードでdotData Feature Factoryの機能をeasyに利用できるようになります。

4. dotDataの企業としての威力

dotDataは、特徴量自動発見においてリーダー的存在です。AIや機械学習に関するプロジェクトで、複雑なデータの中から重要な特徴を自動で抽出し、企業のビジネスインサイトを提供します。dotDataの技術を活用することで、従来に比べて100倍以上の特徴量を探索でき、隠れたインサイトを見出すことが可能になります。この特性が、ビジネスの成長に直結する理由であり、世界中のフォーチュン500企業に選ばれる所以でもあります。

このように、「dotData Ops 1.4」はデータエンジニアやデータサイエンティストの作業を一新し、データ活用の新しい波をもたらします。これにより、企業はますます迅速かつアジャイルにデータを使用し、ビジネス価値を創出できるようになるでしょう。

関連リンク

サードペディア百科事典: Python 機械学習 dotData

Wiki3: Python 機械学習 dotData