組織全体でデータ交換を可能にしながら、さまざまなチームが独自のデータを管理できるようにするには、Analytics Hub を使用するのが最適なアプローチです。オプション C が最適な選択である理由は次のとおりです。
分析ハブ:
Analytics Hub を使用すると、チームはデータをデータ交換として公開できるため、他のチームが必要なデータを簡単に発見してサブスクライブできるようになります。
このアプローチにより、各チームのデータに対する制御を維持しながら、組織全体で簡単かつ安全なデータ共有が可能になります。
データの公開と購読:
チームは、自分たちが管理するデータセットを公開して、アクセスと更新を個別に管理できます。
他のチームはこれらの公開されたデータセットをサブスクライブして、作業を重複させることなく最新のデータにアクセスできるようになります。
運用タスクとコストの最小化:
この方法により、複雑なレプリケーションやデータ同期プロセスの必要性が減り、運用オーバーヘッドが最小限に抑えられます。
Analytics Hub を通じてデータ共有を一元化することで、大規模なデータセットの複製に関連するストレージ コストも削減されます。
実装手順:
アナリティクス ハブを設定する:
Google Cloud プロジェクトで Analytics Hub を有効にします。
データ交換を公開およびサブスクライブする方法についてチームにトレーニングを提供します。
データを公開:
各チームは Analytics Hub でデータセットを公開し、必要に応じてアクセス制御とメタデータを構成します。
データを購読する:
他のチームのデータにアクセスする必要があるチームは、関連するデータ交換にサブスクライブして、常に最新のデータを確保できます。
参照：
アナリティクス ハブのドキュメント
Analytics Hub でデータを公開する
Analytics Hub のデータの購読

モデル パラメータが既存のデータを使用してトレーニングすることで調整される変数である場合、ハイパーパラメータはトレーニング プロセス自体に関する変数です。たとえば、ディープ ニューラル ネットワークの設定には、入力層と出力層の間に使用する「隠し」ノード層の数と、各層で使用するノードの数を決定することが含まれます。これらの変数は、トレーニング データに直接関係するものではありません。これらは構成変数です。もう 1 つの違いは、パラメータはトレーニング ジョブ中に変化するのに対し、ハイパーパラメータは通常、ジョブ中に一定であることです。
重みとバイアスはトレーニング プロセス中に調整される変数であるため、ハイパーパラメータではありません。

DirectPipelineRunner を使用すると、最適化なしでパイプラインで直接操作を実行できます。小規模なローカル実行やテストに役立ちます。参照: https://cloud.google.com/dataflow/java- sdk/JavaDoc/com/google/cloud/dataflow/sdk/runners/DirectPipelineRunner