こんにちは、皆さん。今回は、先日開催された「DataHaiker Connect @名古屋」で発表させていただいた「Dataikuフロー整理術」について共有したいと思います。このセッションでは、Dataikuを活用したデータフローの整理術について、具体的なテクニックや経験談が紹介されました。

資料は以下となります。

Dataikuフロー整理術

なぜ整理術が重要か？

Dataikuはオールインワンプラットフォームとして、ETL、モデルのトレーニングとデプロイ、データ可視化、Webアプリなど多機能を一つのプロジェクトに集約できます。しかし、機能が充実する一方で、プロジェクトの複雑化が進むこともあります。そこで、整理術が重要となります。整理されたフローは、引継ぎや共同作業の効率を大幅に向上させます。

整理術紹介

以下、フローの整理術として6点を紹介させていただきたいと思います。

1. ZONEの活用:
   • 処理をグループ化することで、フローの可読性を高め、使用難易度を低くします。例えば、同じ目的を持つ処理を一つのゾーンに集約し、特定のゾーンのみを実行することも可能です。
     
2. タグの使用:
   • データセットやレシピを分類し、検索しやすくするためにタグを使用します。ZONEと組み合わせることで、フローの可読性がさらに向上します。
3. Share Dataset機能:
   • 別プロジェクトで作られたデータセットを引用する場合、Share Dataset機能を使うことで、データセットの管理が容易になります。これにより、データセットの変更が他のフローに即座に反映されます。
     
4. 注釈の追加:
   • データセットやレシピ、ZONEに注釈をつけることで、理解を助け、メンテナンスが容易になります。特にPrepareレシピのステップに注釈をつけることで、処理の意図が明確になります。
     
5. レシピの数を減らす:
   • Prepareレシピの処理内容がカラム作成やフィルターの場合、Groupレシピに代替することで、アイコンの数を減らし、フローをシンプルに保ちます。
     
6. ネイミング:
   • 重要なデータセットにわかりやすい名前を付けることで、フローの可読性を向上させます。

まとめ

Dataikuを活用したフロー整理術は、プロジェクトの効率化と可読性向上に大いに役立ちます。今回のユーザー会で紹介されたテクニックを活用し、皆さんのプロジェクトでもぜひ試してみてください。

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