はじめに
GLB事業部Lakehouse部 陳（チェン）です。Data + AI SUMMIT2023（DAIS）のウェブ配信セッション「Learn How to Reliably Monitor Your Data and Model Quality in the Lakehouse（Lakehouse でデータとモデルの品質を確実に監視する方法を学ぶ）」を視聴しました。このセッションの内容をお伝えします。
このセッションはdatabricksのAlkis Polyzotis (Technical Lead, Meachine Learning)とKasey Uhlenhuth (Staff Product Manager)によるものでした。講演では、データエンジニアリングチームとデータサイエンスチームがそれぞれ異なるモニタリングツールを使用している問題を解決するために開発されたLakehouse Monitoringについて紹介されました。この新しいプラットフォームは、データ品質を統合することで、より効率的で効果的な機械学習（Meachine Learning, ML）のライフサイクルを実現することを目指しています。
データ品質の統合による効率的なMLライフサイクルの実現
Lakehouse Monitoringの目的は、データ品質をプラットフォームに統合することで、以下のような効果を実現します。
- データエンジニアリングとデータサイエンスのチーム間でのコミュニケーションの向上
- データ品質の向上による機械学習モデルの精度向上
- データ品質の問題の早期発見と対応による開発効率の向上
これらにより、機械学習ライフサイクル全体が効率化され、企業がより迅速に価値を創出できるようになります。
Lakehouse Monitoringの具体的な機能
Lakehouse Monitoringでは、以下のような機能が提供されています。
- データ品質の統合: データエンジニアリングとデータサイエンスの両チームが同じデータ品質基準を共有可能
- データ品質の可視化: データ品質の問題をダッシュボードで一目で確認可能
- データ品質のアラート: データ品質が閾値を下回った場合に、関係者に通知が送るのが可能
これらの機能により、データ品質の問題が早期に発見され、迅速に対応できるようになります。
最新の概念や機能の活用
Lakehouse Monitoringでは、最新の概念や機能が活用されています。以下のような例が挙げられます。
- データ品質の自動評価: 機械学習アルゴリズムを用いて、データ品質を自動的に評価する機能が提供される
- データ品質の改善提案: データ品質の問題が発見された場合、その原因と改善策を提案する機能がある
これらにより、データ品質の問題に対する対応がより効率的になります。
まとめ
Lakehouse Monitoringは、データエンジニアリングチームとデータサイエンスチームが異なるモニタリングツールを使用している問題を解決するために開発されたプラットフォームです。データ品質を統合することで、機械学習ライフサイクル全体が効率化され、企業がより迅速に価値を創出できるようになります。最新の概念や機能も活用されており、データ品質の問題に対する対応がより効率的になることが期待されています。
おわりに
本記事は以上となります。 DAIS2023は終了しましたが、期間中に紹介すべきセッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、ご覧にいただけると幸いです。
