Dataiku体験日記　～Alteryxとの比較～

By h.himeno Dataiku 2023/03/16

黄色いのがAlteryxにあるいろんなアイコンの代わりみたいなイメージです。
オレンジはコードをDataiku内に書いて実行できます。
赤っぽいのはプラグインなので後から追加するものです。

今回は黄色メインでお話しします。

比較のためにAlteryxのweekly challengeをお題とします。
私が組んだフローがこちら↓

青い四角はデータベースなので、データ処理をしているアイコンは5つ。
Alteryxで自分で組むとしたら…でやってみましたがアイコンが15個くらいになってこっちの方が断然すっきりして見えます。

ほうきマーク（Prepare）にAlteryxの青系ツールがいろいろ詰まってます。

7つのステップが組み込まれてます。
内容としては以下の通りです。

Alteryxのアイコンがたくさん並んでごちゃごちゃするより断然すっきり！
しかも勝手に何やってるかのタイトルつけてくれるのもいいですね（変更もできます）

最初に作ったほうきアイコンをコピーして別の列の処理に使用したりもしました。（フローの下段）
Alteryx使ってる身としてよくわからないな、と思うのがtransposeはほうきでできるのに、ピボットは別アイコンということ(;’∀’)

Populate content withのAdd newをするときにコード内容を書くともっと柔軟にいろいろできそうです。
SummarizeツールはAlteryxの方がわかりやすかった気がします。キー指定しないで全体の平均出す、みたいなSummarizeの使い方もDataikuは出来なさそう。

あとjoinもしてみました。

（あんまり良くないと思いつつも便利な）上から順番にキー指定しないでjoinする、というのができませんでした。
（ほうきに戻ってjoinキーを追加した）
2枚目の画像の画面でアウトプットする列を選択・解除できて、列名の変更もできました。

Dataikuの良いところ

ツールがごちゃごちゃしなくてすっきりする
ツールを追加する際には必ずアウトプットのデータベースが作成されるのでどこまで遡って分岐するか、などの判断がしやすい
データベースが都度都度作成されるので全部流しなおさなくてもいい（時間短縮）
いろいろツールあるけど最終的に全部pythonコードで（書ける人にお願いして）処理してしまうのもアリ（Alteryxのpythonツールの挙動は怪しいことがある）
誰がいつどんな作業したかのログが残っていてロールバックもできる(gitだと思う)
機械学習などデータ加工後の拡張性が高い

Alteryxの方がいいと思ったところ

Dataikuは分業体制で機械学習サイクルを構築するのに適していて、Alteryxはデータ加工の手間が簡単に減るし、雑なタスクもこなせるというのがメリットな気がしました。

データ加工よりも機械学習部分の方がDataikuの売りだと思うので、その部分も引き続き試していきたいと思います。