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Palantir プラットフォームとその主要な概念について理解したところで、ユーザーの役割に最も関連性のあるプラットフォームの機能を探索することができます。
Palantir プラットフォーム内の役割の境界は移動することがあり、一部の責任やワークフローは単一の役割に完全には適合しない場合があります。異なる役割を担当することになるかもしれません。あなたの組織が Palantir を始めたばかりであるか、あるいは小さな実装チームで働いている場合、日々の作業でプラットフォームの多くの部分を使用することがあります。
これを念頭に置いて、以下の役割は、ほとんどの組織が Palantir を使用する際に一般的に採用されます。以下では、これらの高レベルの役割と、各タイプのユーザーがどのように始めることができるかについて説明します：
または、アプリケーションのリファレンスを見直して、主要なプラットフォームアプリケーションの高レベルの概要を提供することで、Palantir プラットフォームを探索することもできます。
Palantir のデータ統合層は、プラットフォームで行われる他のすべての作業の基盤を提供します。データエンジニアは、データパイプラインを構築し、維持することで、高品質で関連性のある、頻繁に更新されるデータセットを作成し、組織のニーズを満たします。プログラムによるヘルスチェックや計算の透明性など、データパイプラインの耐久性を維持するためのさまざまなツールが利用できます。
データエンジニアが使用する主要なツールには、データパイプラインの作成には Pipeline Builder と Code Repositories、それらをエンドツーエンドで視覚化するための Data Lineage が含まれます。データエンジニアは、データパイプラインの概念を理解し、プラットフォームで高品質なパイプラインを作成するための理解を深める必要があります。
Palantir のオントロジーとアプリケーション構築機能を使用すると、エンドユーザー向けにカスタマイズされた高品質のアプリケーションを迅速に作成することができます。これらのエンドユーザーは通常、組織内のオペレーターであり、データを使用して意思決定を行うことができます。ユーザーにデータを表示するだけでなく、オントロジーで設定されたアクションタイプの形でユーザーから情報を取得するためにカスタムアプリケーションを使用することができます。
アプリケーションビルダーは、ワークフロー開発のデータ基盤を確立するために、データエンジニアと共同作業を行う層である通常の Palantir オントロジー を理解する必要があります。ビルダーは Ontology Manager で組織のオントロジーを作成し、維持することができ、Object Explorer と Object Views を使用してオブジェクトと関連ワークフローを探索することができます。アプリケーションビルダーは、オントロジーへの変更によってトリガーされるアラートを Automate で作成することができます。
アプリケーションを作成し、提供するために、ビルダーは、オントロジーの上に点とクリックのアプリケーション構築のための Palantir の製品である Workshop を使用することができます。コードを使用して開発する場合、アプリケーションビルダーは、アプリケーション全体で使用されるビジネスロジックを定義するための Functions を書くか、または HTML、CSS、JavaScript を使用したアプリケーション開発のための Palantir のフレームワークである Slate でアプリケーションを作成することができます。
Palantir プラットフォームには、コードを使用してデータを分析し、機械学習モデルを開発、評価、デプロイするためのサポートが含まれています。この機能は、データセットと同じようにモデルのデータフローと再現性を提供するために、データ統合層の厳格さの上に構築されています。その結果、分析と機械学習は高品質なデータとモデリングプロジェクトの迅速な価値提供によって加速します。
Palantir プラットフォームでは、データサイエンティストはしばしば Code Workbook を使用します。これは、コードベースの分析と機械学習モデルの開発を可能にするアプリケーションです。Code Workbook を使用すると、Python、R、SQL のコードを書いてデータエンジニアによって準備された高品質なデータセットにアクセスし、正規化し、分析することができます。結果として得られる分析とモデルは、その後、オントロジーに統合され、モデルを Palantir のアプリケーション構築フレームワークを通じてエンドユーザーに直接デプロイするなどの機能を解放することができます。
代わりに、データサイエンティストは、Code Workspaces を使用して、自分の好みの第三者 IDE で作業することができます。Code Workspaces コンテナは、JupyterLab® と RStudio® Workbench IDE を Palantir プラットフォームのセキュリティ、ブランチング、リソース管理の利点と組み合わせることで、Palantir エコシステム全体とネイティブに統合されています。
モデルの統合 と コードベースの分析 について詳しく学びましょう。
Palantir は、安全で高品質なデータ基盤を構築するために使用できるため、アナリストは迅速に関連するデータを見つけて探索することができます。これは、彼らが答えを見つける必要がある質問に関連するものです。タブラー、リレーショナル、時系列、地理空間など、様々な形式のデータを分析するための豊富なツールセットが利用可能です。分析が洞察をもたらしたら、ダッシュボード を作成することでそれを繰り返し可能にしたり、レポート ツールを使用して結果を表示することができます。
アナリストは通常、プラットフォーム内のデータセットを探索し、大規模な開放型分析を行うために Contour を使用し、オントロジー内のデータと関連する時系列を分析するために Quiver を使用します。両方のアプリケーションは、アドホックな分析をダッシュボードに変換する機能をサポートしており、Notepad ドキュメントに結果を埋め込むことで同僚と結果を共有する機能もサポートしています。
プラットフォーム管理者は、Palantir の専用の管理ツールを使用して、プラットフォームを設定し、その使用方法を管理し、理解し、組織のデータが安全に管理されていることを確認することができます。
プラットフォーム管理者は通常、組織のアイデンティティプロバイダーに接続するための 認証 を設定し、その後、データがプラットフォームに流れ込むように Data Connection を設定します。プラットフォームの使用が成熟するにつれて、管理者は Resource Management を使用してリソース消費を管理し、データが適切に保護されていることを確認することができます。
Palantir は、データを保護し、データガバナンスリードへの透明性を提供するための最高級のツールを提供します。これらのツールは、Palantir プラットフォームでデータが変換され、ユーザー向けのアプリケーションに使用される際に、データがどのように保護されているかについての保証を提供し、同時にユーザーがどの情報にアクセスできるかを内省し、検証する能力を維持します。
データガバナンスの役割を担うユーザーは、プラットフォーム内の広範なデータセキュリティワークフロー、データ基盤のセキュリティ から 機密データの保護 まで、について学ぶべきです。これらの機能は、Palantir のユニークなデータセキュリティ概念、すなわち Projects と Markings を基盤に構築されています。