Una piattaforma di data science è un software che include una varietà di tecnologie per l'apprendimento automatico e altri usi avanzati di analisi. Consente ai data scientist di pianificare la strategia, scoprire insight utilizzabili dai dati e comunicare tali insight a tutta l'azienda all'interno di un unico ambiente.
In genere, i progetti di data science coinvolgono una serie di strumenti disparati progettati per ogni fase del processo di modellazione dei dati. Ecco perché è importante disporre di una posizione centralizzata in modo che i team di data science possano collaborare a questi progetti.
Per consentire decisioni aziendali basate sui dati, le aziende stanno investendo in piattaforme di data science e funzionalità di analisi avanzate. Una singola piattaforma integrata può portare a risultati migliori e quindi a un maggior valore aziendale.
Le piattaforme di data science offrono ambienti flessibili e collaborativi, consentendo alle organizzazioni di incorporare decisioni basate sui dati in sistemi operativi e rivolti ai clienti per migliorare i risultati aziendali e migliorare l'esperienza del cliente.
Capacità delle piattaforme di data science
Le migliori piattaforme di data science forniscono la scalabilità delle risorse di elaborazione elastiche e la flessibilità degli strumenti open source. Gli strumenti di data science più diffusi sono in continua evoluzione, quindi è fondamentale che una piattaforma di data science tenga il passo con questi cambiamenti.
Una buona piattaforma di scienza dei dati incorporerà anche le migliori pratiche che sono state sviluppate e perfezionate in anni di ingegneria del software. Una di queste best practice è il controllo della versione, che consente a un team di data science di collaborare ai progetti senza perdere il lavoro già svolto. Inoltre, una piattaforma di data science di qualità si allineerà con qualsiasi tipo di architettura di dati.
Per facilitare una migliore collaborazione tra i data scientist, una piattaforma di data science inoltre:
- Incoraggia le persone a lavorare insieme su un modello dal concepimento allo sviluppo finale e fornisce inoltre a ciascun membro del team un accesso self-service a dati e risorse.
- Assicura che tutti i contributi degli utenti, comprese le visualizzazioni dei dati, i modelli di dati e le librerie di codice, siano conservati in una posizione condivisa accessibile a tutto il team. Ciò consente ai data scientist di tenere discussioni migliori sui progetti di ricerca, condividere le migliori pratiche e riutilizzare il codice, rendendo la scienza dei dati ripetibile e facilmente scalabile.
- Assicura che i data scientist spostino i modelli analitici nella produzione senza richiedere l'aiuto di DevOps. Inoltre, una piattaforma di data science garantisce che i modelli di dati siano disponibili dietro un'interfaccia di programmazione dell'applicazione (API), in modo che i data scientist non debbano sempre chiedere assistenza agli ingegneri.
- Aiuta i data scientist a scaricare attività di scarso valore, come la riproduzione di risultati passati, l'esecuzione di report, la pianificazione di lavori e la configurazione di ambienti per utenti non tecnici.
- Consente ai nuovi assunti di iniziare a lavorare rapidamente perché una piattaforma centralizzata rende più facile preservare il lavoro delle persone che lasciano.
- Consente a un data scientist di utilizzare qualsiasi strumento o pacchetto desiderato senza disturbare il lavoro del resto del team.
- Ridimensiona facilmente le risorse di calcolo in modo che il data scientist possa eseguire esperimenti che richiedono molto calcolo.
- Offre un livello di archiviazione scalabile e conveniente che può consumare enormi quantità di dati ad alta velocità, estrarre rapidamente le parti rilevanti di dati, supportare la condivisione dei dati e riunire set di dati disparati in modo che possano essere utilizzati in una singola applicazione.
- Consente a tutte le parti interessate di visualizzare i risultati del lavoro tramite dashboard e report statici. La piattaforma dovrebbe anche essere in grado di riqualificare i modelli sulla base del feedback diretto dall'uomo d'affari che ha bisogno di risolvere un problema.
- Offre strumenti che consentono ai data scientist di distribuire più versioni dello stesso modello per i test, nonché strumenti che monitorano l'integrità dei loro modelli.
- Supporta motori di calcolo e più tecniche di analisi che lavorano insieme contemporaneamente nella stessa piattaforma.