アシストのAIソリューション AI Buddyサービス
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DataSpider

機械学習に必要なデータの収集から予測値の連携処理までを自動化

AIプロジェクトで起こりやすい課題やつまずき

  • 教師用データを集めようとすると、散在するデータソースを都度手作業で検索して抽出を繰り返さないといけない。
  • APIを活用して効率的にデータの収集や連携をしたいが、プログラミングがまた必要になってしまう。
  • 決まったパターンでのデータ収集や加工は自動化して処理を実行させたい。

DataSpiderで解決しませんか?

DataRobotの活用が進むほど、作成した予測モデルを業務に組み込んで自動化していくニーズが高まってきます。この自動化を実現するには、モデル作成用のデータの収集から、できあがった予測モデルに対するAPI経由でデータのやりとりが必要となります。DataSpiderを利用すると、データの連携をプログラミング言語ではなくGUIで開発でき、処理の実行まで自動化できるため、DataRobotの前後で発生する連携開発や処理実行の運用負荷を大幅に削減できます。

DataSpiderで解決しませんか?

データ連携でAIプロジェクトを加速!
DataSpider×DataRobotでできること

予測モデル作成のためのデータ収集

AIプロジェクトを進めていくにはまず、AIのテーマ創出とそのための「データ収集」が必要になります。1つのデータレイクに多種多様なデータが集約されている状態が理想ですが、実際には散在しているデータソースを都度検索し、取得するケースのほうが圧倒的に多いのが実情です。DataSpiderを使うと、DBやクラウドサービス、アプリケーションなど50種類を超えるデータソースから簡単にデータを収集して加工することが可能になります。

予測データのビジネス展開

DataRobotの価値は、予測モデルを作成するだけではなく、そのモデルをビジネスに適用させてこそ最大化されます。DataSpiderを使うと、学習データの取得からDataRobotへ受け渡し、さらに予測結果を別のシステムへ連携するところまですべての処理開発をGUIを使って簡単に行なうことができます。

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