Data Transformation Layer / データ変換レイヤー

Data Querying / データクエリ

データクエリモジュールは、分散型ネットワーク全体でデータを効率的に取得するために設計された分散型クエリエンジンを実装しています。このモジュールは、SQLやGraphQLなど複数のクエリ言語をサポートしており、さまざまなユースケースに対応できる柔軟性を提供します。クエリ最適化技術（例えば、述語プッシュダウンや分散型ジョインアルゴリズム）を活用し、パフォーマンスを向上させています。また、キャッシュ機構を実装し、クエリ効率をさらに向上させています。モジュールは、分散型ソースからのデータクエリの複雑さを抽象化するフェデレーテッドクエリインターフェースを提供し、ユーザーにシームレスで簡略化された体験を提供します。

Data Enrichment / データエンリッチメント

Feature Engineering Module / データエンリッチメントモジュールは、AIを活用して、内部および外部のソースから追加情報を統合することにより、既存のデータを強化します。高度なAIパワードエンティティレゾリューション（AI-powered entity resolution）を使用して、異なるソース間で関連するデータをインテリジェントにリンクし、高い精度と一貫性を保証します。AIベースのデータ融合アルゴリズム（Data Fusion Algorithms）を採用し、複数のソースからの情報を組み合わせて、より深い洞察と包括的なデータセットを提供します。また、AIは自動的に派生特徴（Derived features）や計算フィールド（Calculated fields）を生成し、データの最適化を行います。さらに、AIはストリーミングデータのリアルタイムエンリッチメントパイプライン（real-time enrichment pipelines）を提供し、動的なデータの増強と継続的な学習を通じてリアルタイムの意思決定を支援します。

Feature Engineering / フィーチャーエンジニアリング

Feature Engineering Module / フィーチャーエンジニアリングモジュールは、データ変換層の重要なコンポーネントであり、機械学習モデルの性能を向上させ、データ分析能力を強化するために特徴量の作成、選択、変換を行います。以下の目的のために、決定論的アプローチとAI/MLアプローチの両方を活用します。

• Feature Generation/フィーチャージェネレーション（Featuretools、Deep Feature Synthesisなど）

• Feature Selection/フィーチャーセレクション（SHAP、Boruta、SelectKBestなど）

• Feature Transformation/フィーチャートランスフォーメーション

MLops

MLopsモジュールは、分散型環境内での機械学習ライフサイクル全体を管理する役割を担います。データ、モデル、コードのバージョン管理を実装し、開発プロセス全体で追跡可能性と再現性を確保します。このモジュールは、モデルのトレーニングと検証のための自動化されたパイプラインを提供し、ワークフローを合理化して効率を向上させます。また、ネットワークノード間での分散型モデルのトレーニングをサポートし、システムの分散型特性を活用してスケーラビリティとコラボレーションを実現します。さらに、モデルの展開と提供のためのインフラを含み、プロダクション環境へのシームレスな統合を可能にします。MLopsモジュールは、モデルのパフォーマンスを監視し、データのドリフトを検出して、精度と関連性の維持をアラート機能で支援します。さらに、A/Bテストと新モデルの段階的な導入をサポートし、制御された実験と展開を確保します。

データ変換オーケストレーションモジュール

Data Transformation Orchestration module / データ変換オーケストレーションモジュールは、データ変換タスクの実行と順序を管理し、プロセスが正しい順番で実行されることを保証します。複雑なデータ処理パイプラインのワークフロー管理を実装し、複数のタスクの効率的な調整を可能にします。このモジュールは、バッチ処理とリアルタイムデータ処理の両方をサポートするためのスケジューリングおよびトリガー機構を提供します。さらに、ネットワークノード間で分散型タスク実行をサポートし、分散型ネットワーク内でのスケーラビリティとコラボレーションを実現します。このモジュールは、フォールトトレランス（fault tolerance）とエラーハンドリング（error handling）を実装しており、変換ジョブが失敗から回復し、データ処理ワークフローの整合性を維持できるようにします。