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テラデータ、Vantageのデータサイエンス向けサポートを拡張
分析関数、ツールおよび言語サポートが拡張されたTeradata Vantageが、 データサイエンス・ワークフロー上で連携するアナリティクスをサポート
[2020年9月9日にテラデータ・コーポレーションより発表されたプレスリリースの抄訳です]
米国カリフォルニア州サンディエゴ発 – クラウドデータ分析プラットフォームを提供するテラデータ・コーポレーション（NYSE: TDC、以下テラデータ）は、部門間の摩擦を軽減し、より高度な連携が可能なデータサイエンスを実現するために、Teradata Vantage（以下、Vantage）の機能拡張を発表しました。データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、データエンジニア、ビジネスリーダーなど異なるツールや言語を使用する担当者の連携を促進することにより、Vantageは強固なデータガバナンスとセキュリティで、企業による価値創出までの時間短縮およびコスト削減を実現します。
Vantageの主な強化機能は、以下のとおりです（Vantageに標準バンドルされます）。
- RおよびPythonのネイティブ・サポートを拡張。呼び出し可能なVantageネイティブの分析関数が増え、広範なオープンソースの分析アルゴリズム/パッケージの実行が可能に。
- RおよびPythonコードからSQLの自動生成が可能。データサイエンティストとビジネスアナリストのシームレスな連携がよりスピーディーかつ簡単になり、新しいインサイトをより早くオペレーションに活用できるように。
- Python、RおよびSQL向けのJupyterHubのサポートを追加。JupyterLabやRStudioなどの利用人口の多い開発環境に対する既存サポートに加えて、JupyterHubもサポート。
Vantageのデータサイエンス向けサポートがこのレベルまで強化されたことにより、データサイエンスワークフローを信頼性・安全性に優れた単一プラットフォーム上で、スケーラブルかつエンドツーエンドに完結できるため、企業はサンプルデータの生成やデータのサイロ化を回避することができます。幅広いアナリティクスの利用者が同一のプラットフォームおよびデータを使って連携し、セルフサービス方式で複雑なアナリティクスを実行できるため、効率的なオペレーションが保証されます。このようにプロセスが共有されることで、ステークホルダーの一貫した同意や、タイムリーな軌道修正を実現させるフェールファーストアプローチ、長期的なビジネス成果をもたらす合意に基づいたメソッドが確立されます。
テラデータのデータサイエンスおよび高度アナリティクスプロダクト・マーケティング担当ディレクター Sri Raghavanは、次のように述べています。「企業が事業の継続を目指し、仮想空間への接続にますます依存するようになる中、各部門間で、特にアナリティクスの成功の鍵としての連携が重要視され始めています。データサイエンス向けのサポートが拡張されたことにより、アナリティクスユーザー間のコミュニケーションや連携を向上する機能が強化されたVantageは、データサイエンスプロセスから部門間の摩擦を軽減し、お客様がミッションクリティカルなインサイトをかつてないスピードとスケールで引き出せるよう支援します。また、VantageにはAWS、Azure、Google Cloud Platformといったパブリッククラウドのほか、マルチクラウドにも対応する幅広いデプロイ・オプションが用意されているため、お客様は、お好みの環境でVantageのデータサイエンス向け強化機能を柔軟に活用することができます。」
連携機能の向上に加え、企業は、出だしの失敗やアナリティクスの不適切な使用、オンプレミスまたはクラウドへのロックインを最小化または排除することで、コストの低減と、特定のビジネスゴール実現に向けたサイクルの短縮を実現できます。また、Vantageはデータガバナンスやセキュリティを強力にサポートするため、お好みの形式で高品質の連携が可能になります。不正アクセスやパフォーマンスのボトルネックなどのダウンサイドリスクを気にする必要はありません。
Vantageに追加されたデータサイエンス向け機能強化およびサポートの全容は以下のとおりです。
- 分析関数の選択肢を拡大：パワフルな分析関数群の幅が広がり、データサイエンティストやビジネスアナリストによる連携を促進します。
- RおよびPythonで呼び出し可能なVantage関数を追加：SQLに加えて、RおよびPythonからも呼び出せるVantageのネイティブ分析アルゴリズム（マシンラーニング（機械学習）等）群が拡張します。
- アクセス可能なRおよびPython分析関数を追加：Vantageで使用できるオープンソースのRおよびPython分析アルゴリズム（scikit-learn等）群が拡張されます。オープンソースの言語やツールが統合されるだけでなく、あらゆるビジネス課題に対処するネイティブおよびオープンソースのアルゴリズムが広く提供します。
- Analytics Library機能を新たに提供：スケーラブルかつ高度なアナリティクス機能が追加され、データ前処理やモデリング関数といった一連の機能がVantageに直接組み込まます。データサイエンティストは、データ前処理に費やす時間を減らし、インサイトの発見に時間を割くことが可能となります。
- 複数のユーザー・グループ間のコミュニケーションを円滑にする、SQLステートメントの自動生成：データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、開発者は、それぞれが好みの言語（RやPython等）を使用したまま、同一の標準データ管理言語（SQL）を通じて簡単に連携できるようになります。その際、以下のようなSQLを使用します。
- RおよびPythonから生成されたSQL：RおよびPythonのプログラマーは、 show_query()関数により、Vantageで使用されているSQLステートメントを確認することができます。そのため、Python/Rに精通していないプログラマーでも、複雑な分析ワークフローの強化や実行ができます。
- Vantage Analystから生成されたSQL：ビジネス・ユーザーやビジネスアナリストは、コードを書けなくてもVantage Analystのグラフィカル・インターフェースから基本的なインサイトを発見でき、、同時にSQLスクリプトも自動生成することができます。生成されたスクリプトは、開発者と共有し、より高度な実装に使用することが可能です。
- 連携可能な開発環境：R、Python、SQLのスクリプトは、アナリストが好みの統合開発環境（RStudio、JupyterLab、Teradata Studio等）で実行できますが、Teradata VantageでJupyterHubがサポートされ、Pythonに加えてRとSQLのスクリプトも実行できるため、コードの連携環境が向上し、ベスト・プラクティスの共有も促進されます。
以上の機能がVantageに追加されたことにより、テラデータの現在および将来のアナリティクス・パートナーは、お好みのツールセットや言語を使って、Teradata Vantageプラットフォームのパワーをよりシームレスに活用できるようになります。
これらの新機能は、 企業が予測値の高いキュレーション済み特徴量を使用して迅速な実験とアジャイルなモデル構築に従事することによってのみマシンラーニング（ML）および人工知能（AI）構想の規模拡大に成功できると考える、テラデータが提唱するAnalytics 1-2-3戦略をより強力にサポートするものです。これにより、オペレーション規模を拡大したり、モデルの再デプロイをより迅速に行うことができるようになります。
Teradata Vantageは、アナリティクス、データレイク、データウェアハウスを一元化することでエコシステムのシンプル化を可能にする、最先端のマルチクラウドデータ分析プラットフォームソフトウェアです。クラウドサービスとして提供されるVantageを利用する大手企業は、サイロを排除できるようになり、データの格納場所が単一のクラウド内、複数のクラウド内、オンプレミス、またはそれらの組み合わせのいかなる場所であっても、高いコスト効率で自社のすべてのデータに対するクエリーをいつでも実行し、自社ビジネスの包括的全体像を把握することが可能になります。サービスとして提供されるVantageのサブスクリプションには、Vantageソフトウェア、高性能インフラストラクチャ、および環境管理サービスが機能的にパッケージとしてまとめられています。
提供時期
Vantageにおけるデータサイエンス向けの拡張サポートは、Teradata Vantageをご利用のすべてのお客様に無償で提供を開始しています。
Teradata Vantageについて
テラデータの主力製品であるデータ分析プラットフォームソフトウェア「Teradata Vantage」は、データウェアハウスとデータレイクをクラウド、オンプレミスまたはクラウド上で統合し、すべてのデータに透過的にアクセスできるようにします。エンタープライズレベルのハイパフォーマンス、高可用性、高拡張性を備え、マシンラーニングをはじめとする最新の高度なアナリティクスを行う各種言語、ツールを活用した大規模なアナリティクスを実現することで、お客様のすべてのビジネス課題に価値ある「答え」をリアルタイムで提供します。詳細はteradata.jpをご覧ください。