Ce este știința datelor?

Cine supraveghează procesele de știința datelor?

Pentru majoritatea organizațiilor, procesele de știința datelor sunt supervizate de trei tipuri de manageri:

Managerii de afaceri:  acești manageri lucrează cu echipa de experți în date pentru a identifica problemele și a crea o strategie de analiză. Aceștia pot fi conducătorii unui domeniu de afaceri, precum marketing, finanțe sau vânzări și au o echipă de știința datelor care le raportează. Ei colaborează strâns cu experții în date și cu managerii IT, pentru a asigura livrarea proiectelor.

Managerii IT:  managerii IT seniori răspund de infrastructura și de arhitectura care sprijină operațiunile de știință a datelor. Aceștia monitorizează permanent operațiunile și gradul de utilizare a resurselor, pentru a se asigura că echipele de știința datelor își desfășoară activitatea eficient și securizat. De asemenea, ei răspund de crearea și actualizarea mediilor IT ale echipelor de știința datelor.

Managerii pentru știința datelor: acești manageri supraveghează echipa de experți în date și activitatea lor zilnică. Ei sunt creatorii echipei și pot echilibra dezvoltarea acesteia prin planificarea și monitorizarea proiectelor.

Dar cel mai important rol în acest proces îl are expertul în date.

Ce este un expert în date?

Ca specialitate, știința datelor este tânără. A apărut din domeniile analizei statistice și al colectării de date. Data Science Journal, fondat în 2002, publicat de Consiliul internațional pentru știință: Comisia pentru datele pentru știință și tehnologie. Denumirea de expert în date a apărut în 2008 și domeniul a început să se dezvolte rapid. De atunci, a existat o lipsă de experți în date, chiar dacă tot mai multe colegii și universități au început să ofere diplome pentru știința datelor.

Obligațiile unui expert în date pot include dezvoltarea strategiilor pentru analizele datelor, pregătirea datelor pentru analize, explorare și vizualizare, crearea modelelor de date utilizând limbaje de programare cum ar fi Python și R și implementarea modelelor în aplicații.

Expertul în date nu lucrează singur. De fapt, cea mai eficientă știință a datelor se face în echipă. Pe lângă un expert în date, această echipă ar putea include un analist de afaceri care definește problemele, un inginer de date care pregătește datele și modul în care sunt accesate, un arhitect IT care supraveghează procesele și infrastructura de bază și un dezvoltator de aplicații care implementează modelele sau rezultatele analizelor în aplicații și în produse.

Provocările care apar la implementarea proiectelor de știința datelor

În ciuda promisiunii științei datelor și a investițiilor uriașe în echipele de știința datelor, multe companii nu își dau seama de valoarea completă a datelor. În cursa lor de a angaja talente și de a crea programe de știința datelor, unele companii au experimentat fluxuri ineficiente de lucru în echipă, cu persoane care utilizează instrumente și procese diferite care nu funcționează bine împreună. Fără un management mai disciplinat și centralizat, este posibil ca rolurile de decizie să nu realizeze o rentabilitate a investițiilor.

Acest mediu haotic prezintă multe provocări.

Experții în date nu pot lucra eficient. Deoarece accesul la date trebuie să fie acordat de un administrator IT, experții în date așteaptă adeseori mult timp pentru datele și resursele de care au nevoie pentru analiză. După obținerea accesului, experții în date pot analiza datele utilizând instrumente diferite - și, posibil, incompatibile. De exemplu, un om de știință ar putea dezvolta un model folosind limbajul R, dar aplicația în care va fi utilizat este scrisă într-un alt limbaj. Din acest motiv, implementarea modelelor în aplicații utile poate dura săptămâni sau chiar luni.

Dezvoltatorii de aplicații nu pot accesa un machine learning utilizabil. Uneori, modelele de machine learning pe care le primesc dezvoltatorii nu sunt pregătite pentru implementarea în aplicații. Și deoarece punctele de acces pot fi inflexibile, modelele nu pot fi implementate în toate scenariile, iar scalabilitatea este transferată dezvoltatorului aplicației.

Administratorii IT cheltuiesc prea mult timp cu asigurarea suportului. Din cauza creșterii numărului de instrumente open source, departamentul IT trebuie să ofere suport pentru tot mai multe instrumente. De exemplu, un expert în date din marketing ar trebui să utilizeze instrumente diferite față de cele utilizate de un expert în date din finanțe. De asemenea, este posibil ca echipele să aibă fluxuri de lucru diferite, ceea ce înseamnă că departamentul IT trebuie să creeze din nou medii și să le actualizeze în permanență.

Managerii de afaceri sunt prea departe de știința datelor. Fluxurile de lucru ale științei datelor nu sunt întotdeauna integrate în sistemele și procesele decizionale de afaceri, ceea ce face dificilă colaborarea informată a managerilor de afaceri cu experții în date. Fără o integrare mai bună, managerii de afaceri nu pot înțelege de ce durează atât de mult trecerea de la prototip la producție – și este mai puțin probabil să sprijine investițiile în proiecte pe care le consideră prea lente.

Platforma pentru știința datelor oferă funcționalități noi

Multe companii au realizat că, fără o platformă integrată, activitatea de știința datelor a fost ineficientă, nesecurizată și greu de scalat. Această constatare a dus la dezvoltarea platformelor pentru știința datelor. Aceste platforme sunt hub-uri software pe care se desfășoară toate activitățile de știința datelor. O platformă bună reduce multe dintre problemele care apar la implementarea științei datelor și ajută afacerile să-și transforme datele în informații mai rapid și mai eficient.

Cu o platformă centralizată pentru machine learning, experții în date pot lucra într-un mediu care le oferă posibilități de colaborare, utilizând instrumentele open source preferate și având toate activitățile sincronizate de un sistem de control al versiunilor.

Avantajele unei platforme pentru știința datelor

O platformă pentru știința datelor reduce redundanța și stimulează inovația, permițând echipelor să partajeze codul, rezultatele și rapoartele. Aceasta elimină blocajele fluxurilor de activitate, prin simplificarea procesului de gestionare și prin încorporarea celor mai bune practici.

În general, cele mai bune platforme de știința datelor au ca scop:

• Creșterea productivității experților în date, ajutându-i să furnizeze mai rapid modele, cu erori mai puține.
• Simplificarea lucrului cu volume mari și cu multe tipuri de date, pentru experții în date.
• Oferirea unei inteligențe artificiale de încredere, la nivelul întregii companii care să nu fie subiectivă, să poată fi auditată și să poată fi reprodusă.

Platformele de știința datelor sunt create pentru colaborarea între o gamă largă de utilizatori, inclusiv experți în date, personal intern instruit în știința datelor, ingineri de date și ingineri sau specialiști în machine learning. De exemplu, o platformă pentru știința datelor ar putea permite experților în date să implementeze modele precum interfețele API, facilitând integrarea acestora în diferite aplicații. Experții în date pot accesa instrumentele, datele și infrastructura fără a trebui să aștepte după personalul IT.

Cererea de platforme pentru știința datelor a explodat pe piață. De fapt, piața platformelor este de așteptat să crească cu o rată anuală cumulată de peste 39% în următorii ani și se estimează că va atinge 385 miliarde USD până în 2025.

Care sunt cerințele unui expert în date de la o platformă

Dacă sunteți pregătit să explorați funcționalitățile platformelor pentru știința datelor, există câteva funcționalități esențiale care trebuie luate în considerare:

Alegeți un proiect bazat pe UI care stimulează colaborarea. Platforma ar trebui să permită persoanelor să colaboreze pe un model, de la concepție până la dezvoltarea finală. Aceasta ar trebui să ofere fiecărui membru al echipei accesul automat la date și resurse.

Acordați prioritate integrării și flexibilității. Asigurați-vă că platforma include suport pentru cele mai recente instrumente open source, pentru furnizorii celor mai cunoscute sisteme de control al versiunilor, cum ar fi GitHub, GitLab și Bitbucket, precum și integrări strânse cu alte resurse.

Includeți funcționalități la nivel de companie. Asigurați-vă că platforma se poate scala odată cu afacerea dvs., pe măsură ce echipa crește. Platforma trebuie să aibă disponibilitate ridicată, un control robust al accesului și să accepte un număr mare de utilizatori simultani.

Faceți ca știința datelor să devină mai autonomă. Căutați o platformă care să vă degreveze de procesele IT și de cele pentru proiectare și care să ajute experții în date să comute instantaneu între medii, să-și urmărească întreaga activitate și să implementeze cu ușurință modelele în producție.

Asigurați o implementare mai ușoară a modelului. Implementarea și punerea în funcțiune a modelului reprezintă cei mai importanți pași din ciclul de viață al procesului machine learning, dar sunt adesea ignorați. Asigurați-vă că serviciul pe care l-ați ales facilitează punerea în funcțiune a modelelor, indiferent dacă oferă interfețe API sau dacă permite utilizatorilor să creeze modele într-un mod care să permită o integrare ușoară.

Atunci când o platformă pentru știința datelor reprezintă soluția corectă

Organizația dvs. poate fi pregătită pentru o platformă de știința datelor, dacă ați observat că:

• Productivitatea și colaborarea par să se reducă
• Modelele de machine learning nu pot fi auditate sau reproduse
• Modelele nu reușesc să intre în producție

O platformă de știința datelor poate oferi valoare reală afacerii dvs. Platforma pentru știința datelor de la Oracle include o gamă largă de servicii, care oferă o experiență cuprinzătoare și completă destinată accelerării procesului de implementare a modelelor și îmbunătățirii rezultatelor furnizate de știința datelor.