ホーム お客様事例 Databand - The Weather Company社 データ・オブザーバビリティーによるMLエンジニアリングの改善
The Weather Company社 + IBM Databand
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チームとプロジェクト

Qaish Kanchwala氏はThe Weather Company社の機械学習(ML)エンジニアリング・マネージャーとして、DevOps、ML、データ・エンジニアなどを含む8人で構成されるエンジニア・チームを率いています。このチームは、The Weather Company社の運用で使用されるMLモデルの構築とトレーニングを担当しています。Kanchwala氏の職務のほとんどは、エンジニアリング・チーム向けのソリューションを設計し、作業が時間どおりに完了するようにすることに関係しています。

The Weather Company社は、データファーストの組織になることを目指しています。Kanchwala氏のチームにとって、これは、顧客の広告、パーソナライゼーション、健康状態予測のため、MLユースケース上でデータを操作することを意味します。将来の広告はクッキーやその他の識別子に依存しなくなるため、チームはデータを使用してユーザー・セグメントを予測しています。これらのユーザー・セグメントは、さまざまな広告キャンペーンに使用されます。

Databandのような運用ビューがなければ、MLパイプラインの全体的な状況を把握するのは非常に難しいでしょう。Airflowの可用性追跡と集計指標の統合は非常に役に立ちました。Databandを開き、1つのダッシュボード上でAirflowデータを確認できるのはありがたいです。 Qaish Kanchwala氏 機械学習(ML)エンジニアリング・マネージャー The Weather Company
課題

これらのユーザー・セグメントの精度は収益創出に影響を与える可能性があるため、Kanchwala氏率いるチームがこれらのキャンペーンに最適化された最も正確なデータを使用することが重要です。例えば、モデルの精度が低いと、顧客が到達しようとしているセグメントへのインデックスが不足したり、意図した視聴者セグメントに到達しない広告キャンペーンが発生したりする可能性があります。

これらのモデル予測を行う目的でApache AirflowやSagemakerなどのデータ・パイプラインを使用するため、パイプラインは信頼性が高く、データは正確である必要があります。

「多くのビジネス上の意思決定は、私たちが行っているセグメントと予測に基づいて行われていると考えています」とKanchwala氏は言います。「これらのセグメントを構築する際、予測パイプラインに入力されるデータが正確であり、それらのパイプラインから得られる予測が正確であることを確認するよう努めています。ここで正確性が失われると、誰かのビジネス上の意思決定や収益に影響を与える可能性があります」。

ほとんどのデータおよびMLエンジニアリングチームと同様に、変更が発生したときに通知を受けられるよう、モデルのパフォーマンスを長期にわたって追跡し、問題が起きる前に通知することが課題となりました。彼のチームがデータの問題に気づいていない場合、顧客は古いデータや関連性の低いデータに基づく予測を使用して意思決定を行ってしまう可能性があります。

解決策

これらの課題により、The Weather Company社は、データ・オブザーバビリティ・ソリューションとして IBM® Databandソフトウェアを導入しました。Databandは、企業がビジネスに影響を与える前にデータにおける問題を事前に解決するのに役立ちます。

Databandが誕生する前、Kanchwala氏のチームには、長期的なデータのドリフトを追跡するための完全な監視ツールがなく、限られた数のアラートとレポートしかなかったため、多くの手作業が必要でした。

「他のツールの使用も検討しましたが、結局のところ、リネージュのデータエンジニアリングプロセスには適合しませんでした」とKanchwala氏は言います。「他のツールは、アプリケーションやメモリの監視には最適ですが、データ・パイプラインには適していませんでした」。

チームは、Databandの「常時オン」データ監視機能を使用して、ML機能とモデル出力の長期的なデータ・ドリフトを追跡します。データ・エンジニアリングの観点から、Databandはデータ・パイプライン・リネージュとランタイム中の影響分析結果を表示します。

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成果

Databandを使用して以来、データおよびMLエンジニアリング・チームはデータ・リネージュとSLA追跡能力を強化することができました。

「Databandのような運用上のビューがなければ、MLパイプラインの全体的な状態を理解するのは非常に難しいかったでしょう」とKanchwala氏は言います。「Airflowの可用性追跡と集計指標の統合は極めて有用です。Databandを開き、1つのダッシュボード上でAirflowデータを確認できるのはありがたいです」。

全体として、The Weather Company社は以下の点でデータ・エンジニアリングのKPIを改善しました。

  • 継続的な可視性と透明性: Databandの運用ビューには、Apache AirflowおよびSagemakerパイプラインの健全性が瞬時に表示されます。
  • SLAアラートとメトリクス追跡の改善: The Weather Company社は、本番環境に変更をプッシュする前の「品質門番」としてDatabandを導入しました。これにより、データおよびMLエンジニアは、本番環境に進む前に、開発時に必須の品質チェックを実行することができます。
  • データ品質のモニタリング: DatabandはApache Airflow環境と統合されているため、データ・エンジニアはデータ・インシデントがどのステップで発生したかを正確に把握し、より迅速に解決することができます。
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The Weather Companyについて

世界有数の気象情報提供会社であるThe Weather Company社1は、人々や企業が気象に対してより情報に基づいた意思決定を行い、行動を起こせるよう支援しています。同社のオープンウェブ上の大量の気象データ、インサイト、広告、メディア・ソリューションは、世界中の人々、企業、ブランドがスケーラブルかつプライバシーを重視した方法で天候の変化に備え、その力を活用するのを支援します。

1 デジタル市場の分析会社であるComscore社によると、The Weather Channel社は2022年、月間のユニーク・ビジター総数の平均に基づき、世界最大の天気予報プロバイダー(ウェブおよびアプリ)です。Comscore Media Metrix Worldwide Rollup Media Trend、News/Information(The [M] Weather Channelの天気カテゴリーを含む)。2022年1 月から12月までの月平均

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法務

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米国で制作、2023年12月

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本書は最初の発行日時点における最新情報を記載しており、IBMにより予告なしに変更される場合があります。IBMが事業を展開している国であっても、特定の製品を利用できない場合があります。

引用または説明されているすべての事例は、一部のクライアントがIBM製品を使用し、達成した結果の例として提示されています。実際の環境でのコストやパフォーマンスの特性は、お客様ごとの構成や条件によって異なります。お客様のシステムおよびご注文のサービス内容によって異なりますので、一般的に期待される結果を提供することはできません。本書の情報は「現状のまま」で提供されるものであり、明示または暗示を問わず、商品性、特定目的への適合性、および非侵害の保証または条件を含むいかなる保証もしないものとします。IBM製品は、IBM所定の契約書の条項に基づき保証されます。[