27 C
Haiphong
Thứ Tư, 29 Tháng Chín, 2021

Nền tảng khoa học dữ liệu

Nền tảng khoa học dữ liệu là khái niệm tương đối mới. Nhưng thị trường của nó đang phát triển nhanh chóng. Một nghiên cứu cho thấy thị trường cho nền tảng này sẽ đạt 101,4 tỷ USD vào cuối năm 2021. Nhưng khái niệm chính xác thì nó là gì?

Định nghĩa nền tảng khoa học dữ liệu

Như đã đề cập, một nền tảng khoa học dữ liệu về bản chất là một trung tâm phần mềm. Đó là nơi diễn ra tất cả các hoạt động khoa học dữ liệu và thường liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Nền tảng này cũng mã hóa và xây dựng các mô hình để biến dữ liệu thành thứ gì đó hữu ích, triển khai các mô hình đó vào sản xuất và mang lại kết quả.

Có một vị trí duy nhất cho khoa học dữ liệu là điều cần thiết vì các công việc khoa học dữ liệu thường bao gồm các công cụ khác nhau cho mỗi bước phát triển. Đối với các nhóm khoa học dữ liệu, những người phải làm việc mà không có trung tâm nền tảng tập trung, công cụ mở rộng có thể là một vấn đề.

Với nền tảng khoa học dữ liệu, toàn bộ quá trình mô hình hóa dữ liệu là tỉnh duy nhất của các nhóm khoa học dữ liệu. Bằng cách này, họ có thể tập trung vào việc nhận thông tin chi tiết từ dữ liệu và chuyển tải chúng đến các bên liên quan chính của công ty bạn.

Nền tảng này có tất cả các công cụ cần thiết để triển khai vòng đời của một dự án khoa học dữ liệu thông qua các giai đoạn khác nhau, như:

Khám phá, tích hợp và hình thành dữ liệu

Phát triển mô hình

Các nhà khoa học dữ liệu cũng nhận được sự trợ giúp vô giá từ nền tảng, giúp họ vượt qua các giai đoạn khác nhau trước khi triển khai các mô hình phân tích. Tất cả các tác vụ này thường tốn rất nhiều công sức kỹ thuật để tạo và duy trì. Tuy nhiên, nền tảng khoa học dữ liệu mang lại cho nhóm động lực để đẩy nhanh quá trình phân tích.

Tuy nhiên, một tổ chức, không phải lúc nào cũng có nền tảng khoa học dữ liệu của riêng mình, vì vậy một số người chọn mua một nền tảng khoa học dữ liệu thay vì xây dựng một nền tảng. Nội dung này thảo luận kỹ lưỡng về chủ đề này.

Phân tích khoa học dữ liệu lớn khái niệm công nghệ kinh doanh trên màn hình ảo.

 

Các loại nền tảng khoa học dữ liệu

Có nhiều loại nền tảng khoa học dữ liệu khác nhau, như:

Nền tảng khoa học dữ liệu đóng – Trong loại nền tảng này, các nhà khoa học dữ liệu chỉ được sử dụng ngôn ngữ lập trình, gói mô hình hóa và các công cụ GUI của nhà cung cấp. Điều này hạn chế các công cụ mà các nhà khoa học có thể sử dụng trên nền tảng.

Nền tảng Khoa học dữ liệu mở – Loại nền tảng này cung cấp cho các nhà khoa học một mức độ linh hoạt để chọn bất kỳ ngôn ngữ lập trình và gói nào họ muốn sử dụng, tùy thuộc vào những gì cần thiết.

Những lý do tại sao các công ty cần nền tảng khoa học dữ liệu

Các nhóm trong một doanh nghiệp hầu như luôn sử dụng một số loại nền tảng phần mềm để hỗ trợ cho các nhiệm vụ của họ. Ví dụ, nhóm kỹ sư và nhóm bán hàng có nền tảng phần mềm của riêng họ. Khoa học dữ liệu cũng nên có nền tảng khoa học dữ liệu, để nó có thể hoạt động hiệu quả hơn. Nó không nên phụ thuộc vào các công cụ vô tổ chức và các nỗ lực kỹ thuật bị ngắt kết nối để thực hiện công việc của nó.

Nền tảng khoa học dữ liệu có thể tập hợp những thứ mà nhóm cần ở một nơi duy nhất. Bằng cách này, các nhà khoa học dữ liệu có thể chia sẻ tài nguyên và hợp tác một cách dễ dàng, đẩy nhanh việc thực hiện các mô hình.

Ngoài ra, có nhiều lý do tại sao các công ty cần một nền tảng khoa học dữ liệu:

Đơn giản hóa sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu

Cung cấp một trung tâm nền tảng tập trung cho các nhà khoa học dữ liệu sẽ ngăn họ làm việc không cần thiết trên cùng một nhiệm vụ. Nền tảng sẽ đảm bảo rằng nhóm đang làm việc và cộng tác hiệu quả. Có một trung tâm tập trung linh hoạt, với các công cụ cần thiết mà các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu, sẽ đảm bảo hiệu quả và năng suất.

Trực quan hóa dữ liệu, thư viện mã và mô hình dữ liệu sẽ ở một nơi có thể truy cập chung. Đối với các nhà khoa học dữ liệu, điều này sẽ đơn giản hóa các cuộc thảo luận về dự án. Họ cũng có thể sử dụng lại mã và có thể chia sẻ các phương pháp hay nhất. Ít tài nguyên hơn sẽ được sử dụng và làm cho dữ liệu có thể lặp lại và dễ dàng mở rộng.

Giảm nỗ lực kỹ thuật

Nền tảng này có thể hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu triển khai các mô hình phân tích vào sản xuất mà không cần thêm nỗ lực từ DevOps hoặc kỹ thuật. Các mô hình sẽ không phải được các kỹ sư kiểm tra, tinh chỉnh và tích hợp. Nền tảng khoa học dữ liệu sẽ đảm bảo các mô hình dữ liệu có thể truy cập được thông qua Giao diện lập trình ứng dụng (API) để các nhà khoa học dữ liệu không phải phụ thuộc vào các nỗ lực kỹ thuật.

Bật thử nghiệm và nghiên cứu nhanh hơn

Các nhà khoa học dữ liệu sẽ không phải đối mặt với các nhiệm vụ quản lý dữ liệu bổ sung nếu họ biết những người khác đang làm gì và họ hoạt động như thế nào. Những nhân viên mới cũng có thể tích hợp nhanh chóng với nhóm khoa học dữ liệu vì dễ dàng hơn trong việc bảo quản và theo dõi công việc của mọi người thông qua một nền tảng tập trung.

Phần kết luận

Là một trung tâm phần mềm, một nền tảng khoa học dữ liệu sẽ làm cho công việc của các nhà khoa học dữ liệu hiệu quả hơn và có thể vượt qua những thách thức mà một nhóm không tập trung phải đối mặt. Nền tảng này tập trung hóa công việc và thúc đẩy cộng tác, giúp cho việc tích hợp và triển khai dự án diễn ra suôn sẻ.

TIN NỔI BẬT

- Advertisement -spot_img

TIN ĐỌC NHIỀU