Uma plataforma de ciência de dados é um software que inclui uma variedade de tecnologias para a aprendizagem de máquinas e outros usos analíticos avançados. Ela permite que cientistas de dados planejem estratégias, descubram insights acionáveis a partir dos dados e comuniquem esses insights por toda uma empresa dentro de um único ambiente.
Tipicamente, os projetos de ciência de dados envolvem uma série de ferramentas diferentes projetadas para cada etapa do processo de modelagem de dados. É por isso que é importante ter um local centralizado para que as equipes de ciência de dados possam colaborar nesses projetos.
Para permitir decisões de negócios orientadas a dados, as empresas estão investindo em plataformas de ciência de dados e recursos analíticos avançados. Uma plataforma única e integrada pode levar a melhores resultados e, portanto, a um maior valor de negócio.
As plataformas data science oferecem ambientes flexíveis e colaborativos, permitindo às organizações incorporar decisões orientadas a dados em sistemas operacionais e voltados para o cliente para melhorar os resultados do negócio e melhorar a experiência do cliente.
Capacidades das plataformas data science
As melhores plataformas data science fornecem a escalabilidade dos recursos elásticos de computação e a flexibilidade das ferramentas de código aberto. As ferramentas de ciência de dados mais populares estão mudando continuamente, portanto é fundamental que uma plataforma de ciência de dados acompanhe essas mudanças.
Uma boa plataforma de ciência de dados também incorporará as melhores práticas que foram desenvolvidas e refinadas ao longo de anos de engenharia de software. Uma dessas melhores práticas é o controle de versão, que permite que uma equipe de ciência de dados colabore em projetos sem perder o trabalho que já foi feito. Além disso, uma plataforma de ciência de dados de qualidade estará alinhada com qualquer tipo de arquitetura de dados.
Para facilitar uma melhor colaboração entre cientistas de dados, uma plataforma de ciência de dados também:
- Encoraja as pessoas a trabalharem juntas em um modelo desde a concepção até o desenvolvimento final e também fornece a cada membro da equipe acesso de auto-serviço a dados e recursos.
- Segura que todas as contribuições dos usuários -- incluindo visualizações de dados, modelos de dados e bibliotecas de código -- sejam mantidas em um local compartilhado que seja acessível a toda a equipe. Isto permite que os cientistas de dados mantenham melhores discussões sobre projetos de pesquisa, compartilhem as melhores práticas e reutilizem o código, tornando a ciência dos dados repetível e facilmente escalável.
- Segura que os cientistas de dados movam modelos analíticos para a produção sem precisar da ajuda do DevOps. Adicionalmente, uma plataforma de ciência de dados garante que os modelos de dados estejam disponíveis atrás de uma interface de programação de aplicações (API) para que os cientistas de dados nem sempre tenham que pedir ajuda aos engenheiros.
- Ajuda os cientistas de dados a descarregar tarefas de baixo valor, tais como reproduzir resultados passados, executar relatórios, agendar trabalhos e configurar ambientes para usuários não técnicos.>Permite que novas contratações comecem a trabalhar rapidamente porque uma plataforma centralizada torna mais fácil preservar o trabalho das pessoas que saem.
- Permite a um cientista de dados usar qualquer ferramenta ou pacote desejado sem perturbar o trabalho do resto da equipe.
- Fácilmente dimensiona os recursos computacionais para que o cientista de dados possa executar experimentos que exijam muita computação.
- Oferece uma camada de armazenamento rentável e escalável que pode consumir enormes quantidades de dados a uma taxa elevada, extrair rapidamente os dados relevantes, suportar a partilha de dados e reunir conjuntos de dados díspares para que possam ser utilizados numa única aplicação.
- Permite que todos os interessados visualizem os resultados do trabalho através de dashboards e relatórios estáticos. A plataforma também deve ser capaz de requalificar modelos baseados no feedback direto da pessoa de negócios que precisa resolver um problema.
- Oferece ferramentas que permitem aos cientistas de dados implementar múltiplas versões do mesmo modelo para testes, bem como ferramentas que monitoram a saúde de seus modelos.
- Suporta mecanismos de computação e múltiplas técnicas de análise que estão trabalhando juntos ao mesmo tempo na mesma plataforma.