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Data Science Platform

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Une Data Science Platform est un logiciel qui comprend une variété de technologies sur le machine learning et d’autres utilisations analytiques avancées. Elle permet aux data specialist de planifier une stratégie, de découvrir des idées réalisables à partir des données et de communiquer ces idées dans toute l’entreprise au sein d’un environnement unique.

Généralement, les projets de data science impliquent un certain nombre d’outils disparates conçus pour chaque étape du processus de modélisation des données. C’est pourquoi il est important de disposer d’un lieu centralisé pour que les équipes de science des données puissent collaborer à ces projets.

Pour permettre des décisions commerciales fondées sur les données, les entreprises investissent dans des Data Science Platform et des capacités d’analyse avancées. Une plateforme unique et intégrée peut conduire à de meilleurs résultats et donc à une meilleur performance commerciale.

Les Data Science Platform offrent des environnements flexibles et collaboratifs, permettant aux organisations d’incorporer des décisions basées sur les données dans des systèmes opérationnels et orientés vers le client afin d’améliorer les résultats commerciaux et l’expérience du client.

Capacités d’une Data Science Platform

Les meilleures plates-formes de science des données offrent l’extensibilité des ressources de calcul et la flexibilité des outils open source. Les outils les plus populaires de la science des données sont en constante évolution, il est donc essentiel qu’une plate-forme de science des données suive ces changements en quasi temps réel.

Une bonne plateforme de Data Science  intégrera également les meilleures pratiques qui ont été développées et affinées au fil des années sur la partie software. L’une de ces meilleures pratiques est le contrôle de version , qui permet à une équipe de science des données de collaborer à des projets sans perdre le travail déjà effectué. En outre, une plateforme de data science de qualité s’alignera sur tout type d’architecture de données.

Pour faciliter la collaboration entre les  différents métier scientifiques des données, une plate-forme de data science pourra :

  • Encourager les gens à travailler ensemble sur un modèle, de la conception au développement final, et fournit également à chaque membre de l’équipe un accès libre-service aux données et aux ressources.
  • Elle garantit que toutes les contributions des utilisateurs, y compris la data visualisation, les modèles de données et les bibliothèques de codes, sont conservées dans un lieu commun accessible à toute l’équipe. Cela permet aux spécialistes des données de mieux discuter des projets de recherche, de partager les meilleures pratiques et de réutiliser le code, ce qui rend la science des données reproductible et facilement extensible.
  • Cela garantit que les spécialistes des données mettent les modèles analytiques en production sans avoir besoin de l’aide du DevOps. En outre, une plateforme de science des données garantit que les modèles de données sont disponibles derrière une interface de programmation d’application (API), de sorte que les scientifiques n’ont pas toujours besoin de demander l’aide d’ingénieurs.
  • Elle aide les scientifiques à se décharger de tâches de faible valeur, comme la reproduction de résultats antérieurs, l’exécution de rapports, la programmation de tâches et la configuration d’environnements pour des utilisateurs non techniques.
  • Permet aux nouvelles recrues de commencer à travailler rapidement car une plateforme centralisée facilite la préservation du travail des personnes qui partent.
  • Permet à un spécialiste des données d’utiliser n’importe quel outil ou progiciel sans perturber le travail du reste de l’équipe.
  • Permet d’augmenter facilement les ressources de calcul afin que le spécialiste des données puisse mener des expériences qui exigent beaucoup de calculs.
  • Offre une couche de stockage rentable et évolutive qui peut consommer d’énormes quantités de données à un rythme élevé, extraire rapidement les éléments de données pertinents, prendre en charge le partage des données et rassembler des ensembles de données disparates afin qu’ils puissent être utilisés dans une seule application.
  • Permet à toutes les parties prenantes de visualiser les résultats des travaux via des tableaux de bord et des rapports statiques. La plateforme devrait également pouvoir recycler les modèles en fonction des réactions directes de l’entrepreneur qui doit résoudre un problème.
  • Offre des outils qui permettent aux spécialistes des données de déployer plusieurs versions d’un même modèle à des fins d’essai, ainsi que des outils qui surveillent la santé de leurs modèles.
  • Prend en charge les moteurs de calcul et les techniques d’analyse multiples qui fonctionnent ensemble en même temps sur la même plateforme.

 

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