Een data science platform is software die een verscheidenheid aan technologieën bevat voor machine learning en andere geavanceerde analytische toepassingen. Het stelt datawetenschappers in staat om binnen één omgeving strategie te plannen, bruikbare inzichten uit data bloot te leggen en die inzichten in een hele onderneming te communiceren.
Typisch gezien omvatten data science-projecten een aantal ongelijksoortige tools die zijn ontworpen voor elke stap van het datamodelleerproces. Daarom is het belangrijk om een centrale locatie te hebben waar data science-teams aan deze projecten kunnen samenwerken.
Om datagedreven bedrijfsbeslissingen mogelijk te maken, investeren ondernemingen in data science-platforms en geavanceerde analysemogelijkheden. Eén geïntegreerd platform kan leiden tot betere resultaten en daarmee tot een grotere bedrijfswaarde.
Data science-platforms bieden flexibele en collaboratieve omgevingen, waardoor organisaties datagedreven beslissingen kunnen opnemen in operationele en klantgerichte systemen om de bedrijfsresultaten te verbeteren en de klantervaring te verbeteren.
Capaciteiten van data science-platforms
De beste data science-platforms bieden de schaalbaarheid van elastische compute-resources en de flexibiliteit van open source-tools. De populairste data science-tools veranderen voortdurend, dus het is van cruciaal belang dat een data science-platform deze veranderingen bijhoudt.
Een goed data science-platform zal ook best practices bevatten die in de loop van jaren van software engineering zijn ontwikkeld en verfijnd. Een van die best practices is versiebeheer, dat een data science-team in staat stelt samen te werken aan projecten zonder het werk te verliezen dat al is gedaan. Bovendien sluit een hoogwaardig data science-platform aan bij elk type data-architectuur.
Om de samenwerking tussen data scientists te verbeteren, stimuleert een data science-platform ook:
- Moedigt mensen aan om samen aan een model te werken, van concept tot uiteindelijke ontwikkeling, en biedt elk teamlid ook self-service toegang tot data en resources.
- Zorgt ervoor dat alle bijdragen van de gebruikers - inclusief datavisualisaties, datamodellen en codebibliotheken - op een gedeelde locatie worden bewaard die toegankelijk is voor het hele team. Dit stelt de datawetenschappers in staat betere discussies te voeren over onderzoeksprojecten, best practices te delen en code te hergebruiken, waardoor datawetenschap herhaalbaar en gemakkelijk schaalbaar wordt.
- Zorgt ervoor dat datawetenschappers analytische modellen in productie kunnen nemen zonder hulp van DevOps nodig te hebben. Bovendien zorgt een data science-platform ervoor dat de datamodellen beschikbaar zijn achter een application programming interface (API), zodat de data scientists niet altijd om hulp van engineers hoeven te vragen.
- Helpt data scientists laagwaardige taken uit handen te geven, zoals het reproduceren van resultaten uit het verleden, het draaien van rapporten, het plannen van jobs en het configureren van omgevingen voor niet-technische gebruikers.
- Stelt nieuwe hires in staat om snel aan de slag te gaan, omdat een gecentraliseerd platform het gemakkelijker maakt om het werk van de mensen die vertrekken te behouden.
- Hiermee kan een data scientist elke gewenste tool of pakket gebruiken zonder het werk van de rest van het team te verstoren.
- Schaalt compute resources eenvoudig uit, zodat de data scientist experimenten kan uitvoeren die veel rekenwerk vragen.
- biedt een kostenefficiënte en schaalbare opslaglaag die enorme hoeveelheden data in hoog tempo kan consumeren, snel de relevante stukken data kan extraheren, het delen van data kan ondersteunen en ongelijksoortige datasets kan samenbrengen zodat ze in één applicatie kunnen worden gebruikt.
- stelt alle belanghebbenden in staat om de resultaten van het werk te bekijken via dashboards en statische rapporten. Het platform moet ook modellen kunnen hertrainen op basis van directe feedback van de businesspersoon die een probleem moet oplossen.
- Biedt tools waarmee datawetenschappers meerdere versies van hetzelfde model kunnen inzetten om te testen, evenals tools die de gezondheid van hun modellen bewaken.
- Supports compute engines and multiple analysis techniques that are working together at the same time in the same platform.