Plataforma de ciencia de datos

Una plataforma de ciencia de datos es un software que incluye una variedad de tecnologías para el aprendizaje automático y otros usos de análisis avanzados. Permite a los científicos de datos planificar estrategias, descubrir conocimientos prácticos a partir de los datos y comunicarlos en toda la empresa dentro de un único entorno.

Por lo general, los proyectos de ciencia de datos involucran una serie de herramientas dispares diseñadas para cada paso del proceso de modelado de datos. Por eso es importante tener una ubicación centralizada para que los equipos de ciencia de datos puedan colaborar en esos proyectos.

Para permitir decisiones comerciales basadas en datos, las empresas están invirtiendo en plataformas de ciencia de datos y capacidades analíticas avanzadas. Una plataforma única e integrada puede generar mejores resultados y, por lo tanto, un mayor valor comercial.

Las plataformas de ciencia de datos ofrecen entornos flexibles y colaborativos, lo que permite a las organizaciones incorporar decisiones basadas en datos en sistemas operativos y de cara al cliente para mejorar los resultados comerciales y mejorar la experiencia del cliente.

Capacidades de las plataformas de ciencia de datos

Las mejores plataformas de ciencia de datos proporcionan la escalabilidad de recursos informáticos elásticos y la flexibilidad de las herramientas de código abierto. Las herramientas de ciencia de datos más populares cambian continuamente, por lo que es fundamental que una plataforma de ciencia de datos se mantenga al día con estos cambios.

Una buena plataforma de ciencia de datos también incorporará las mejores prácticas que se han desarrollado y perfeccionado durante años de ingeniería de software. Una de esas mejores prácticas es el control de versiones, que permite a un equipo de ciencia de datos colaborar en proyectos sin perder el trabajo que ya se ha realizado. Además, una plataforma de ciencia de datos de calidad se alineará con cualquier tipo de arquitectura de datos.

Para facilitar una mejor colaboración entre los científicos de datos, una plataforma de ciencia de datos también:

  • Alienta a las personas a trabajar juntas en un modelo desde la concepción hasta el desarrollo final y también proporciona a cada miembro del equipo acceso de autoservicio a datos y recursos.
  • Garantiza que todas las contribuciones de los usuarios, incluidas las visualizaciones de datos, los modelos de datos y las bibliotecas de códigos, se mantengan en una ubicación compartida que sea accesible para todo el equipo. Esto permite a los científicos de datos mantener mejores discusiones sobre proyectos de investigación, compartir las mejores prácticas y reutilizar el código, haciendo que la ciencia de datos sea repetible y fácilmente escalable.
  • Garantiza que los científicos de datos muevan los modelos analíticos a producción sin requerir la ayuda de DevOps. Además, una plataforma de ciencia de datos garantiza que los modelos de datos estén disponibles detrás de una interfaz de programación de aplicaciones (API) para que los científicos de datos no siempre tengan que pedir ayuda a los ingenieros.
  • Ayuda a los científicos de datos a descargar tareas de bajo valor, como reproducir resultados anteriores, ejecutar informes, programar trabajos y configurar entornos para usuarios no técnicos.
  • Permite que los nuevos empleados comiencen a trabajar rápidamente porque una plataforma centralizada facilita la preservación del trabajo de las personas que se van.
  • Permite que un científico de datos use cualquier herramienta o paquete deseado sin perturbar el trabajo del resto del equipo.
  • Escala fácilmente los recursos informáticos para que el científico de datos pueda ejecutar experimentos que exigen una gran cantidad de cálculos.
  • Ofrece una capa de almacenamiento rentable y escalable que puede consumir grandes cantidades de datos a un ritmo elevado, extraer rápidamente los datos relevantes, admitir el intercambio de datos y reunir conjuntos de datos dispares para que se puedan utilizar en una sola aplicación.
  • Permite a todas las partes interesadas ver los resultados del trabajo a través de paneles e informes estáticos. La plataforma también debería poder reentrenar modelos basándose en comentarios directos de la persona de negocios que necesita resolver un problema.
  • Ofrece herramientas que permiten a los científicos de datos implementar múltiples versiones del mismo modelo para realizar pruebas, así como herramientas que monitorean el estado de sus modelos.
  • Admite motores de cálculo y múltiples técnicas de análisis que trabajan juntas al mismo tiempo en la misma plataforma.