# データの準備 > データの準備 - 外部ソースデータ（たとえば、Snowflakeデータセット）に変換を適用し、その後パブリッシュして新しい出力データセットを生成できるレシピを作成します。 This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context. Companion generated at `2026-07-27T18:44:30.784441+00:00` (UTC). ## Primary page - [データの準備](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Sections on this page - [機能に関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/index.html.md#feature-considerations): In-page section heading. - [よくある質問（FAQ）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/index.html.md#faqs): In-page section heading. ## Documentation content DataRobotのラングリング機能により、モデリング用のデータへのアクセスと変換をシームレスでスケーラブル、かつセキュアな方法で行うことができます。 ワークベンチの「ラングリング」は、DataRobotのデータレジストリであっても、外部データソースのコンピューティング環境と分散アーキテクチャを活用していても、ソースでデータクリーニングを実行するためのビジュアルインターフェイスです。 DataRobotでデータをラングリングする理由 - ワークベンチに完全に統合されています。適切なデータセットを見つけて変換を適用し、データセットに対する変換の効果を1か所でリアルタイムに確認できます。 - プッシュダウンされます。データ接続を使用する場合、クラウドデータウェアハウスまたはレイクの規模を活用できます。 - 安全です。データ移動を制限することで、結果の迅速化、パフォーマンスの向上、およびセキュリティの強化を実現します。 ユースケースの次の領域からデータラングラーを起動できます。 - データ接続からデータセットを選択 する場合、右上隅の ラングラーで開く をクリックします。 - データアセットタイル では、データセットの横にある アクションメニュー から。 - データ探索ページ では、 データのアクション ドロップダウンから。 データセットをラングリングすると、10000行の均一なランダムサンプルがプルされ、そのサンプルについて探索的データインサイトが計算されます。これはすべてデータソースに接続している間に行われます。 次に、データセット全体に適用する操作のレシピを作成します。変換は最初にライブサンプルに適用され、正しく行われているかを確認します。 レシピは、パブリッシュできる状態になるとデータソースにプッシュダウンされ、そこで実行されて出力データセットがマテリアライズされます。 DataRobotには、データをラングリングするための2つの異なるツールが用意されています。 - ラングラー： 操作を用いてレシピを構築できるGUIベースのツール。各操作はデータセットに対して特定の変換を適用します。 - SQLエディター： SQLクエリーを使ってレシピを構築できるツール。 このセクションでは、以下のトピックについて説明します。 | トピック | 説明 | | --- | --- | | ラングラー | ラングラーを利用すると、1つ以上の操作のレシピを構築できます。これにより、モデリング用のデータをデータソースから移動することなく、インタラクティブに準備することが可能となります。 | | SQLエディター | SQLエディターを利用すると、SQLクエリーで構成されるレシピを作成できます。作成したレシピはデータソースにパブリッシュし、出力データセットを生成することが可能です。 | | レシピのパブリッシュ | データソースに変換をプッシュダウンし、出力データセットを生成するためのレシピをパブリッシュします。 | | リファレンス | | | サポートされるデータストア | サポートされているデータストアの完全なリスト。 | | 大規模なSnowflakeデータセットのラングリング | Snowflakeでのラングリングのパフォーマンスを向上させるためのヒント | ## 機能に関する注意事項 データのラングリングをする際、以下の点に注意してください。 - プロファイルはカスタマイズできず、サンプルベースのプロファイルに制限されています。 - ラングリングでは、クエリー型データセット（クエリーから構築されたデータセット）はサポートされていません。 - セルフマネージド：データレジストリのデータセットは20GBまでラングリングできます。 - マネージドSaaS（マルチテナントSaaSおよびAWSシングルテナントSaaSデプロイ）：データレジストリのデータセットは100GBまでラングリングできます。 - JDBCドライバーを使用して動的データセットを追加できますが、そのデータのプレビューやラングリングはできません。まず、データセットのスナップショットを作成する必要があります。 ## よくある質問（FAQ） **Q: 外部データソースに操作をプッシュダウンできるようにするには、どのような権限が必要ですか？** 選択したデータベースへの「読み取り」アクセス権が必要です。 **Q: データがソースから移動される状況はありますか？** はい。データは以下においてソースから移動されます。 - **インタラクティブなラングリングセッション中：データソースの元のテーブルまたはビューからランダムにサンプリングされた10,000行が、プレビューとプロファイリングの目的でDataRobotに取り込まれます。 - ラングリングレシピをパブリッシュした後： レシピをパブリッシュすると、変換がプッシュダウンされ、データソースの入力テーブルやビュー全体に適用されます。 結果の出力は、DataRobotで、スナップショットデータセットとして具体化されます。 **Q: ラングリングのインサイトと、DataRobotにデータセットを登録する際に生成される探索的データインサイトはどのように異なりますか？** [データのラングリング中に生成されたインサイト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/build-recipe/build-recipe.html.md#analyze-the-live-sample) は、インタラクティブなラングリングセッション中に使用されたデータソースから取得した、元のデータセットのライブランダムサンプルに基づいています。 行数を調整したり、操作を追加したりするたびに、DataRobotはサンプルを更新し、探索的データ解析を再実行します。 **Q: なぜデータをダウンサンプリングする必要があるのでしょうか？** Snowflakeの元のデータのサイズが [DataRobotのファイルサイズ要件](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/data-ref/file-types.html.md) を満たしていない場合、 [自動ダウンサンプリングを設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/nxt-workbench/dataprep/wrangle-data/pub-recipe.html.md#configure-downsampling) して、出力データセットのサイズを小さくすることができます。