Data Science Platform

Платформи для роботи з даними - це програмне забезпечення, яке надає доступ до багатьох різних інструментів для розширеної аналітики та машинного навчання. Вони допомагають аналітикам даних розробляти стратегії, знаходити дієві висновки з даних і поширювати ці висновки по всій організації на єдиній платформі.

Проєкти з науки про дані іноді потребують використання багатьох не пов'язаних між собою програм, по одній для кожного етапу процесу моделювання. Також важливо мати єдине місце, де команди з науки про дані можуть співпрацювати над такими ініціативами.

Компанії інвестують у системи науки про дані та складні аналітичні можливості, щоб полегшити прийняття бізнес-рішень на основі даних. Уніфікована, інтегрована платформа може призвести до покращення результатів, а отже, до збільшення вартості компанії.

Завдяки адаптивності та інтероперабельності платформ для науки про дані, компанії можуть краще інтегрувати рішення, засновані на даних, у внутрішні та зовнішні системи, тим самим підвищуючи бізнес-результати та покращуючи клієнтський досвід.

Варіації платформ Data Science

Платформи для науки про дані класифікуються як:

• Відкрита платформа для науки про дані. Дослідники даних можуть адаптувати свій робочий процес до власних потреб, використовуючи відкриті платформи для науки про дані, які дозволяють їм використовувати будь-які пакети, які їм подобаються. Платформа для відкритої науки про дані дозволяє науковцям використовувати відповідні інструменти для вирішення поставлених завдань і експериментувати з альтернативними мовами та технологіями.
• Недоступна платформа для науки про дані. Закриті платформи для науки про дані вимагають від аналітиків даних використовувати специфічну для платформи мову програмування, інструменти графічного інтерфейсу користувача (GUI) та пакети для моделювання. Це обмежує інструменти, які аналітики даних можуть використовувати поверх платформи.

Важливість платформи Data Science

• Допомагає делегувати численні малоцінні завдання. Платформи науки про дані дозволяють аналітикам даних делегувати кілька малоцінних видів діяльності, таких як планування завдань, відтворення історичних результатів, створення звітів та налаштування середовища для нетехнічних користувачів.
• Допомагає мінімізувати інженерні зусилля.Не потребуючи додаткових DevOps або технічної роботи, платформи науки про дані дозволяють аналітикам даних впроваджувати аналітичні моделі у виробництво. Якщо аналітик даних у Walmart створює систему рекомендацій продуктів, то інженер-програміст повинен протестувати, вдосконалити і об'єднати модель даних, перш ніж клієнти зможуть отримувати пропозиції продуктів на основі їхньої поведінки. Платформа науки про дані гарантує, що моделі даних доступні через API, тому науковці можуть менше залежати від інженерії.
• Покращити співпрацю між науковцями про дані. Цінність, яку бізнес отримує від команди науковців про дані, різко падає, якщо її члени, кожен з яких є експертом у своїй галузі, намагаються вирішити одну й ту саму проблему своїм унікальним методом. Надання централізованої, адаптивної хмарної платформи для науки про дані з необхідним набором інструментів для роботи науковців - найкращий спосіб забезпечити ефективну платформу для співпраці між науковцями про дані. Використання платформи науки про дані гарантує, що всі напрацювання науковців, включно з візуалізаціями даних, моделями даних і бібліотеками коду, існують в єдиному просторі, доступному для всіх. Це дозволяє науковцям з даних сприяти розширенню діалогу навколо дослідницьких тем, повторно використовувати код та обмінюватися найкращими практиками, щоб зробити науку про дані менш ресурсоємною, відтворюваною та легко масштабованою.
• Прискорює експерименти та дослідження. Платформи науки про дані дозволяють користувачам бачити процеси, звільняючи науковців від адміністративного тягаря. Крім того, єдина платформа спрощує підтримку роботи людей, які звільняються, порівняно з набором розрізнених інструментів, що полегшує новому співробітнику влитися в роботу і почати робити свій внесок у команду з науки про дані.

Виклики

Процес науки про дані починається з вивчення даних, щоб визначити, які з них доступні для аналізу. Не знаючи, чого досягли інші люди у вашій команді, ви можете витратити час на повторне створення колеса на етапах ідеї та дослідження.

Дослідники даних проводять експерименти для перевірки різних гіпотез, аналізують результати і вносять корективи. Без платформи для роботи з даними цей етап наукового процесу, швидше за все, загальмується, якщо тести, що проводяться, потребують значних обчислювальних витрат.

Проекти з науки про дані мають бути операціоналізовані, щоб з результатів аналізу можна було отримати будь-яку цінність. Це вимагає залучення інженерних ресурсів, що призводить до більших витрат і подовжує час виходу на ринок.