101210_データ分析初学者から見たAzure Databricks

@2019 Knowledge Communication Co. Ltd
2019年12月10日
株式会社ナレッジコミュニケーション井村真樹
データ分析初学者視点から見た Azure Databricks
【Azure データ分析シリーズ】

自己紹介
名前: 井村真樹 (いむらまさき)
所属: 株式会社ナレッジコミュニケーション
興味: 新しい技術、音楽、キーボード
初学者目線で技術ブログを発信
https://qiita.com/Catetin0310 github.com/catetin/dbh/wiki
ハンズオン資料公開中

自己紹介
2019/3 まで楽器音響機器メーカー営業・マーケ系業務
ツール：Excelメイン、SQLすこし
2019/4 からナレコム入社
データ関連の情報発信、資料作成、PMなどなど
ツール：Databricks など

つまり、
エンジニアリング・データ分析初学者
自己紹介

データ分析初学者の目線から、
Azure Databricks を使ってみて感動したこと
をお話しします
アジェンダ

アジェンダ
1. エクセルでのデータ分析ここがつらかった
2. Azure Databricks ここがすごい
3. データ処理業務がどう変わったか
4. ハンズオンで行う内容
5. さいごに

1. エクセルでのデータ分析
Microsoft Excel
言わずと知れた表計算ソフト

1. エクセルでのデータ分析 – 前提
ex. 業務システムからデータを抽出 → 月次のレポート作成

1. エクセルでのデータ分析 – ロジックが埋もれがち
• 複数テーブルを結合する
際には、vlookup 関数を
使用することが多い
• 数式が入れ子になること
も多く、結局この列で何
を計算しているのか不明
瞭になりやすい
• 他のメンバーが引き継ぐ
と、謎エクセルシートに
なりがち

1. エクセルでのデータ分析 – 運用の人的コストが高い
グラフ化やピボット
テーブル作成
→ 結構な工数

1. エクセルでのデータ分析 – 運用の人的コストが高い
慣れているほど、
気が付かない
バージョン管理が難しい
どれが最新かわからない。
作成者もわからない (あ
りがち)
運用フローの整備
が必要。再現性維
持が大変

1. エクセルでのデータ分析 – not スケーラブル
• 処理の可否がローカルマシ
ンのスペックに依存する
• データ増える → フリーズ
→ 再設計 (工数)
• 解消のためにPCメモリを増
設、はよく聞く話

1. エクセルでのデータ分析 – まとめ
• ロジックが埋もれがち
• 運用の人的コストが高い
• not スケーラブル

2. Azure Databricks ここがすごい
Azure Databricks
データ加工から分析までを一体化したサービス

2. Azure Databricks ここがすごい – 安心感のある環境
クラスタのオートター
ミネーション有効化で、
従量課金化

タイムマシーン的な機
能がつかえるので、
バージョン管理が楽

コメントを Jupyter
Notebook ライクに残
せるので、
ロジックが散逸しない

エンタープライズレベ
ルのセキュリティ
Azure Active Directory
ID の管理とセキュリティ保護のため
のユニバーサルプラットフォーム

2. Azure Databricks ここがすごい – データの可視化が容易
発行したクエリの結果
を数クリックで視覚化
= すぐにデータの傾
向を確認可能

2. Azure Databricks ここがすごい – 高速＆スケーラブル
・Spark を作った人たちが
最適化、最新のバージョン
で動作
・雑なクエリを書いても、
自動的に最適化してくれる
・自動的にスケールアップ
＆スケールダウン分散処理コンピューティングフレームワーク。
データ並列性と対故障性を備えたクラスタ全体を構成

2. Azure Databricks ここがすごい – Azure 内の連携
Cosmos DB
(NoSQL DB)
Azure Databricks
(データ加工＆簡易分析)
Blob Data Lake
(データレイク)
Power BI
(分析ダッシュボード)
Azure Synapse
(次世代データウェアハウス)
Azure Machine Learning
(機械学習)
Data Factory
(データ移動、パイプライン、
オーケストレーション)
SQL Database
(リレーショナルDB)

2. Azure Databricks ここがすごい – Azure 内の連携
Power BI
https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiOGFmOTM5NDEtNTZkMi00MmYxLWFmZDAtYzgzNWYxNjFlN2FlIiwidCI6IjYxNTc5NTU5LWNiM2EtNGZmYy1hOTVmLTkwNzYzMmJhNDRlOCJ9

余談： Databricks ここが大変 – 初学者向けの情報が少ない
• PySpark の進化が早く、
バージョン1系と2.0の情報
がウェブ上で混在
• そもそも PySpark を使い
は玄人が多く、かみ砕いた
日本語の記事は少ない
公式ドキュメントを参照すれ
ばOK (初心者向けの記事も発
信してるので見てね)

2. Azure Databricks ここがすごい – まとめ
• 安心感のある環境
• 簡単にデータを可視化
• 高速＆スケーラブル
• Azure 内の連携

3. データ分析業務がどう変わったか

3. データ分析業務がどう変わったか
• 安心感
• 簡単にデータを可視化
• 高速＆スケーラブル
• Azure 内の連携
• ロジックが埋もれがち
• 運用の人的コストが高い
• not スケーラブル

4. ハンズオンで行う内容 – 使用データ概要
出典元：Kaggle
データ概要：
Azure ブラジル市場最
大のデパートのeコマー
スストアの売上情報
https://www.kaggle.com/olistbr/brazilian-ecommerce

4. ハンズオンで行う内容 – ペルソナ
最近顧客満足度 (レビュースコア)
が下がっているようだ原因を探って
改善策を練ろう。
ざっと見る限り、デリバリの遅れと
製品カテゴリに相関しそうだ。
まずは定量的に評価しやすいように、
視覚化してみよう。
Eコマースサイト運営者

4. ハンズオンで行う内容 – Azure 環境 (再掲)
Cosmos DB
(NoSQL DB)
Azure Databricks
Blob Data Lake
Power BI
Azure Synapse
(次世代データウェアハウス)
Azure Machine Learning
(機械学習)
Data Factory
(データ移動、パイプライン、
オーケストレーション)
SQL Database
(リレーショナルDB)

4. ハンズオンで行う内容 – スコープ
Azure Databricks
Blob Data Lake
Power BI
・このアーキテクチャを構築
・ペルソナの課題に応じた簡易分析
・分析ダッシュボードの作成
までを行います！

Azure Databricks から
データ分析に入ったっていい！
Excel で複雑な処理をしてる人
→ すぐに導入を検討しましょう！
5. さいごに

さいごのさいごに
データパイプライン AI / 機械学習 BI ツール
弊社で導入支援行っています。
本セミナーの後にもご相談を承ります！

ご清聴ありがとうございました

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