2022 年のトップ Dataops ツール/プラットフォーム

DataOps は、データに関する統合されたプロセス指向の視点と、アジャイル ソフトウェア エンジニアリングの自動化および方法を組み合わせて、データ分析の継続的な改善の文化を促進しながら、速度、コラボレーション、および品質を向上させるプラクティス、プロセス、およびテクノロジのコレクションです。 DataOps はベスト プラクティスのリストとして始まりましたが、現在ではデータ分析への斬新で独特なアプローチに進化しています。 DataOps は、情報技術運用チームとデータ分析チームの間の関係を認識し、データの準備からレポートまで、データ ライフサイクル全体に適用します。

DataOps にはアジャイルな方法論が含まれており、企業の目標を維持しながら分析開発をスピードアップします。

ソフトウェア開発と IT 運用の統合により、ソフトウェア エンジニアリングと展開の速度、品質、予測可能性、およびスケーラビリティが向上しました。 DataOps は、DevOps 手法をデータ分析に適用して、同じ改善をもたらそうとします。 オンデマンドの IT リソースを利用し、ソフトウェアのテストと展開を自動化することで、DevOps は継続的な配信に重点を置いています。

SPC は、DataOps がデータ分析のパイプラインを監視および管理するために使用する統計的プロセス制御手法です。 運用システムを通過するデータは、SPC を使用して継続的に監視および機能テストが行​​われます。 データ分析チームは、自動アラートによって異常を通知できます。

DataOps が機能するために、特定のテクノロジー、アーキテクチャ、ツール、言語、またはフレームワークは必要ありません。 DataOps ツールは、調整、品質、セキュリティ、アクセシビリティ、および使いやすさを促進します。

DataOps ツールが重要な理由

ビジネス価値を提供することは、データ オペレーションの主な目標であり、単にデータ フラグメントを管理するだけではありません。 この方法論は、ソフトウェアとデータ関連のコンポーネントを組み合わせてビジネス活動を実行します。 これは、ソフトウェア開発を促進するために一般的に使用される手法である DevOps を使用して、より高度に構築されています。

データ環境のセマンティクスとインフラストラクチャが変化しているにもかかわらず、DataOps ツールを使用することで、新規および既存のデータ サービスをより迅速に提供できます。 また、DataOps ツールを使用すると、動的テクノロジを使用してアプリが相互に通信しやすくなります。 さらに、ソリューションは扱いにくいビジネス インテリジェンスを民主化されたリアルタイム分析機能に変換し、より大きな可能性を解き放ちます。

天才

Netflix によって作成された DataOps ツールは、分散ジョブ オーケストレーションのためのサービスを提供するオープンソース エンジンです。 このツールは、Hive、Hadoop、Presto、および Spark を使用してさまざまなビッグ データ ジョブを実行しようとする開発者向けの RESTful API を提供します。 さらに、Genie は、情報を処理する分散コンピューティングのクラスター用の API を提供します。

パイパー

Piper は、企業がデータをより迅速かつ効果的に読み取るのに役立つ、機械学習ベースのデータ操作ツールのコレクションです。 AI に焦点を当てた Pipper は、企業がデータ操作のターンアラウンド タイムを短縮し、事前にパッケージ化されたデータ アプリを通じてソフトウェア開発ライフサイクル全体を管理できるようにします。 このソリューションは、組織のデジタル資産と統合する一連の単純な API を介してデータにアクセスできるようにします。 さらに、バッチとリアルタイムを組み合わせて、最も優れたデータ技術と徹底した支援を提供します。

気流

このフォームは当初、ワークフローを計画および追跡するために Airbnb によって作成されました。 データ プロセスを DAG として表示することで、オープンソースの DataOps プラットフォームである Apache Airflow は、あらゆる企業の複雑なワークフローを処理します (有向非巡回グラフ)。 企業は、このオープンソース プログラムを使用して、macOS、Linux、および Windows でのデータ処理を制御できるようになりました。

ナヴィーゴ

すべての企業データを典型的なビジネス中心の方法でマージすることにより、Naveego は、企業が正確なビジネス上の意思決定を行えるようにするクラウド データ統合プラットフォームです。 セキュリティを維持しながら、ビジネスが Naveego で保存したすべてのデータをすばやく確認して検証できます。 保存されたデータは、データ サイエンティストが分析に使用できるように、このプログラムによってクリーンアップされます。

最初の固有値

FirstEigen は、広範な自己学習ベースのデータ品質評価とマッチングを提供する機械学習プラットフォームです。 当社のプラットフォームは、高度な ML アルゴリズムを利用して大量のデータを評価し、わずか 3 回のクリックでデータ品質の動作とモデルについて学習できます。 組織は FirstEigen を使用して、データがさまざまな IT システム間で転送される際のデータの品質、完全性、および整合性を保証できます。

右データ

Dextrus と RDt は、RightData がそのツールに使用する 2 つのプラットフォームです。 この DataOps プラットフォームが提供するデータのテスト、調整、および検証サービスは、実用的でスケーラブルです。 ユーザーは、データの品質、信頼性、および一貫性を保証し、コンプライアンスの問題を防ぐために、プログラミングの知識がほとんどまたはまったくなくても、データ調整および検証プロセスを作成、実装、および自動化できます。

データの取り込み、精製、変換、分析、および機械学習モデリングはすべて、セルフサービス ソリューションである Dextrus によって実行されます。 RightData ツールを使用して、データのテスト、調整、および検証を行うことができます。

バドック

データモデルのトレーニングとテストに使用されるデータセットの自動テストを作成できるため、Badook はデータ サイエンティストに人気のツールです。 このツールを使用してデータを自動的に検証でき、洞察を得るプロセスもスピードアップします。

データキッチン

最も人気のある DataOps 製品の 1 つである DataKitchen は、データ分析に関して企業全体で人、環境、およびツールを自動化および整理するのに最適です。 DataKitchen は、テスト、オーケストレーション、開発、デプロイなど、すべてを処理します。 このプラットフォームを使用することで、競合他社よりも早く、障害がほぼゼロの新機能を立ち上げることができます。 DataKitchen を使用すると、企業は繰り返し作業環境を迅速に作成できるため、チームは生産を中断することなく実験を行うことができます。 DataKitchen の品質パイプラインの 3 つの主要コンポーネントは、データ、表示、値です。 このツールを使用すると、Python コードを使用してチャネルにアクセスしたり、SQL を使用してチャネルを変換したり、R でモデルを設計したり、ワークブックで視覚化したり、Tableau 形式でレポートを取得したりできることを理解することが重要です。

レンチク

このデータ モデル展開ツールは、小規模なチーム向けのサービス環境で動作します。 チームは、Lentiq を使用してクラウドで選択した規模でデータ サイエンスと分析を実行することにより、リアルタイムのデータを取り込んで評価し、洞察に満ちた調査結果を伝えることができます。 チームは Lentiq を使用してモデルをトレーニング、作成、共有でき、境界なく革新できます。 Lentiq でモデルをトレーニングするには、Jupyter Notebook をお勧めします。

コンポーザブル.ai

データ アプリケーションを管理するためのエンド ツー エンド ソリューションを提供する最初の DataOps プラットフォームは、サービスとしての分析プラットフォームである Composable DataOps です。 ローコード開発インターフェースのユーザーは、データ エンジニアリングをセットアップし、多くのソースからリアルタイムでデータを結合し、AI プラットフォームを使用してデータ駆動型の製品を作成できます。

これらのスケーラブルな変換と分析は、クラウドで AWS、Microsoft Azure、および GCP を使用する Composable によって迅速に完了することができます。 コンポーザブルは、外部依存関係を必要としないオンプレミス展開オプションも提供します。 ただし、セルフサービス オプションは、AWS と Azure からのみアクセスできます。

K2View

分析のために顧客データに簡単にアクセスできるようにするために、この DataOps ツールはさまざまなシステムから情報を収集して変換し、特許取得済みのマイクロデータベースに保存します。 これらのマイクロ データベースは、効率とデータ セキュリティを向上させるために個別に圧縮および暗号化されます。

このプラットフォームのマルチノード分散アーキテクチャにより、安価なオンプレミスまたはクラウド展開が可能になります。

天狗

Tengu と呼ばれるローコード DataOps ツールは、データの専門家と非専門家向けに作成されています。 このビジネスは、企業がデータの価値を理解し、最大化するのを支援するサービスを提供します。 ワークフローを構築するために、Tengu は現在のデータ チームにセルフサービスの代替手段も提供しています。 さらに、ユーザーはそのサポートのおかげで多くのツールを統合できます。 オンプレミスとクラウドの両方が、このプラットフォームのオプションです。

ハイバイト インテリジェンス ハブ

この DataOps ソリューションは、迅速に生成される大量の多様なデータで構成される産業データ向けに作成されています。 多くのシステムを接続し、エッジ (データ ソースの近く) でオンプレミスで実行して、生データを再利用可能なモデルで洞察力のある知識に変換します。

StreamSet

ユーザーは、StreamSets を使用してデータ パイプラインをすばやく設計、作成、デプロイして、リアルタイム分析用のデータを提供できます。 オンエッジ、オンプレミス、またはクラウドのデプロイとスケーリングは、ユーザーのオプションです。 ビジュアル パイプラインの設計、テスト、展開は、専門的なコーディングの専門知識の役割を担うことができます。 メトリック、アラート、およびドリルダウン機能を備えたリアルタイム マップを取得します。

国勢調査

リバース ETL (抽出、変換、読み込み) を備えた Census は、運用分析のトップ プラットフォームであり、倉庫データを通常のアプリケーションに統合するための信頼できる単一のサイトを提供します。 すべての市場開拓ツールからのデータを接続します。 これは既存の倉庫の上に置かれ、会社の誰もが特別な IT 支援やスクリプトを必要とせずに適切な情報に基づいて行動できるようにします。

サポート時間の 98% 削減による販売生産性の 10 倍の向上など、Census クライアントによるパフォーマンスの向上により、現在 5,000 万人を超えるユーザーがパーソナライズされたマーケティングを受けています。 さらに、Census は、その信頼性、パフォーマンス、およびセキュリティにより、現代の多くの組織に好まれています。

モーツァルトデータ

Mozart Data は、すぐに使用できるシンプルなデータ スタックであり、技術的な専門知識を必要とせずに分析用のデータを収集、整理、および準備するのに役立ちます。

サイロ化され、構造化されておらず、雑然とした、あらゆるサイズと複雑さのデータは、数回のクリック、SQL クエリ、および数時間で、すぐに分析できるようになります。 さらに、Mozart Data はデータ サイエンティストに、JSON、CSV、SQL などの多くの形式のデータを操作するための Web ベースのインターフェイスを提供します。

Mozart Data は、セットアップと使用も簡単です。 Cassandra、Apache Kafka、MongoDB、Amazon SNS など、複数のデータ ソースと連携します。 さらに、Mozart Data は、データ サイエンティストがさまざまな方法でデータを操作できるようにする柔軟なデータ モデリング レイヤーを提供します。

Databricks Lakehouse プラットフォーム

Web ベースのインターフェイス、コマンドライン インターフェイス、および SDK を使用する Databricks Lakehouse Platform は、人工知能 (AI) とデータ ウェアハウジングのユース ケースを 1 つのプラットフォーム (ソフトウェア開発キット) に統合する完全なデータ管理プラットフォームです。 データ サイエンス、SQL 分析、データ エンジニアリング、およびデルタ レイクは、5 つのモジュール全体で構成されています。 データ エンジニアリング モジュールのおかげで、ビジネス アナリスト、データ サイエンティスト、およびエンジニアは、単一のワークスペースでデータ プロジェクトに協力できます。

このプラットフォームは、パイプラインの作成とメンテナンス、および ETL 操作の実行をデータ レイク上で直接自動化し、データ エンジニアを解放して品質と信頼性に集中させ、洞察に富んだデータを提供します。

データフォルダ

Datafold と呼ばれるデータの可観測性のためのプラットフォームは、企業がデータ災害を防ぐのに役立ちます。 出力に影響を与える前に、データ品質の問題を評価、特定、調査できます。

迅速な問題検出を可能にする Datafold のリアルタイム データ監視機能により、データ ディザスタを回避できます。 AI と機械学習を組み合わせてリアルタイムの分析情報を提供し、データ サイエンティストが大量のデータから正確な結論を導き出せるようにします。

dbt

dbt Core と呼ばれるオープンソースのコマンドライン プログラムを使用すると、SQL の基本的な知識があれば誰でも信頼できるデータ パイプラインを構築できます。 移植性、モジュール性、ドキュメント、CI/CD (継続的な統合と配信) などのソフトウェア エンジニアリングのベスト プラクティスを使用して、dbt 変換方法論により、企業は分析コードを迅速に展開できます。


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Prathamesh Ingle は、MarktechPost のコンサルティング コンテンツ ライターです。 彼は機械エンジニアであり、データ アナリストとして働いています。 彼は AI の実践者であり、AI のアプリケーションに関心を持つ認定データ サイエンティストでもあります。 彼は、実際のアプリケーションで新しいテクノロジーと進歩を探求することに熱心です


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