לא נמצאו תוצאות

החיפוש שלך לא תאם לאף תוצאה.

אנו ממליצים לך לנסות לבצע את הפעולות הבאות כדי למצוא את מה שאתה מחפש:

  • בדוק את האיות בחיפוש מילות המפתח שלך.
  • השתמש במילים נרדפות למילת המפתח שהקלדת, לדוגמה, נסה “יישום” במקום “תוכנה.”
  • התחל חיפוש חדש.
צור קשר התחבר אל Oracle Cloud

מה זה מדע נתונים?

מי מפקח על תהליך מדעי הנתונים?

ברוב הארגונים, פרויקטים של מדעי הנתונים מפוקחים בדרך כלל על ידי שלושה סוגים של מנהלים:

מנהלי עסקים:  מנהלים אלה עובדים עם צוות מדעי הנתונים כדי להגדיר את הבעיה ולפתח אסטרטגיה לניתוח. הם עשויים להיות ראש תחום עסקי, כגון שיווק, פיננסים או מכירות, ויש להם צוות מדעי נתונים המדווח להם. הם עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם מנהלי מדעי הנתונים ו-IT כדי להבטיח שהפרויקטים יבוצעו.

מנהלי IT:  מנהלי IT בכירים אחראים על התשתית והארכיטקטורה שיתמכו בפעילות מדעי הנתונים. הם עוקבים ללא הרף אחר פעולות ושימוש במשאבים כדי להבטיח שצוותי מדעי הנתונים פועלים ביעילות ובבטחה. הם עשויים גם להיות אחראים על בנייה ועדכון של סביבות IT עבור צוותי מדעי הנתונים.

מנהלי מדעי הנתונים:  מנהלים אלו מפקחים על צוות מדעי הנתונים ועל עבודתם היומיומית. הם בוני צוות שיכולים לאזן בין פיתוח צוות לתכנון וניטור פרויקטים.

אבל השחקן החשוב ביותר בתהליך זה הוא מדען הנתונים.

מה זה מדען נתונים?

בתור מומחיות, מדעי הנתונים הם צעירים. הוא צמח מתחומי הניתוח הסטטיסטי וכריית הנתונים. כתב העת למדעי הנתונים הופיע לראשונה בשנת 2002, פורסם על ידי המועצה הבינלאומית למדע: הוועדה לנתונים למדע וטכנולוגיה. עד 2008 התואר מדען נתונים, והתחום המריא במהירות. מאז היה מחסור במדעני נתונים, למרות שיותר ויותר מכללות ואוניברסיטאות החלו להציע תארים במדעי הנתונים.

מדען נתונים’תפקידיו יכולים לכלול פיתוח אסטרטגיות לניתוח נתונים, הכנת נתונים לניתוח, חקירה, ניתוח והצגה של נתונים, בניית מודלים עם נתונים באמצעות שפות תכנות, כגון Python ו-R, ופריסה של מודלים ליישומים.

מדען הנתונים לא עובד סולו. למעשה, מדע הנתונים היעיל ביותר נעשה בצוותים. בנוסף למדען נתונים, צוות זה עשוי לכלול מנתח עסקי שמגדיר את הבעיה, מהנדס נתונים שמכין את הנתונים ואופן הגישה אליהם, ארכיטקט IT שמפקח על התהליכים והתשתית הבסיסיים ומפתח יישומים שפורס את מודלים או פלטים של הניתוח ליישומים ומוצרים.

אתגרים של יישום פרויקטים בתחום מדעי הנתונים

למרות ההבטחה של מדע נתונים והשקעות ענק בצוותי מדע נתונים, חברות רבות אינן מבינות את מלוא הערך של הנתונים שלהן. במירוץ שלהם לגייס כשרונות וליצור תוכניות מדעי נתונים, חלק מהחברות חוו זרימות עבודה לא יעילות של צוות, כאשר אנשים שונים משתמשים בכלים ותהליכים שונים שאינם עובדים היטב יחד. ללא ניהול ממושמע יותר וריכוזי, ייתכן שמנהלים לא יראו תשואה מלאה על ההשקעות שלהם.

הסביבה הכאוטית הזו מציבה אתגרים רבים.

מדעני נתונים לא יכולים לעבוד ביעילות. מכיוון שגישה לנתונים חייבת להינתן על ידי מנהל IT, למדעני נתונים יש לרוב המתנה ארוכה לנתונים ולמשאבים הדרושים להם כדי לנתח אותם. ברגע שתהיה להם גישה, צוות מדעי הנתונים עשוי לנתח את הנתונים באמצעות נתונים שונים—ואולי לא תואם—כלים. לדוגמה, מדען עשוי לפתח מודל באמצעות שפת R, אך היישום שבו הוא ישמש כתוב בשפה אחרת. וזו הסיבה שזה יכול לקחת שבועות - או אפילו חודשים—לפרוס את המודלים ליישומים שימושיים.

מפתחי יישומים לא יכולים לגשת למידת מכונה שמישה. לפעמים מודלים של למידת מכונה שמקבלים מפתחים אינם מוכנים לפריסה באפליקציות. ומכיוון שנקודות גישה יכולות להיות לא גמישות, לא ניתן לפרוס מודלים בכל התרחישים וההרחבה נותרת למפתח האפליקציה.

מנהלי IT מבלים יותר מדי זמן בתמיכה. בגלל ריבוי כלי הקוד הפתוח, ל-IT יכולה להיות רשימה הולכת וגדלה של כלים לתמוך בהם. מדען נתונים בשיווק, למשל, עשוי להשתמש בכלים שונים מאשר מדען נתונים בפיננסים. לצוותים עשויים להיות גם זרימות עבודה שונות, מה שאומר שה-IT חייב לבנות מחדש ולעדכן כל הזמן סביבות.

מנהלי עסקים רחוקים מדי ממדעי הנתונים. זרימות עבודה של מדעי הנתונים לא תמיד משולבות בתהליכי קבלת החלטות ומערכות עסקיות, מה שמקשה על מנהלי עסקים לשתף פעולה בידע עם מדעני נתונים. ללא אינטגרציה טובה יותר, מנהלי עסקים מתקשים להבין מדוע לוקח כל כך הרבה זמן לעבור מאב טיפוס לייצור - ויש להם פחות סיכוי לגבות את ההשקעה בפרויקטים שהם תופסים כאיטיים מדי.

פלטפורמת מדעי הנתונים מספקת יכולות חדשות

חברות רבות הבינו שללא פלטפורמה משולבת, עבודת מדעי הנתונים אינה יעילה, לא מאובטחת וקשה להרחבה. מימוש זה הוביל לפיתוח של פלטפורמות למדעי נתונים. הפלטפורמות הללו הן רכזות תוכנה שסביבן מתבצעת כל עבודת מדעי הנתונים. פלטפורמה טובה מקלה על רבים מהאתגרים של יישום מדע נתונים, ומסייעת לעסקים להפוך את הנתונים שלהם לתובנות מהר יותר ויעילה יותר.

עם פלטפורמת למידת מכונה מרכזית, מדעני נתונים יכולים לעבוד בסביבה שיתופית באמצעות כלי הקוד הפתוח המועדפים עליהם, כאשר כל עבודתם מסונכרנת על ידי מערכת בקרת גרסאות.

היתרונות של פלטפורמת מדעי נתונים

פלטפורמת מדעי נתונים מפחיתה יתירות ומניעה חדשנות על ידי כך שהיא מאפשרת לצוותים לשתף קוד, תוצאות ודוחות. זה מסיר צווארי בקבוק בזרימת העבודה על ידי פישוט הניהול ושילוב שיטות עבודה מומלצות.

באופן כללי, הפלטפורמות הטובות ביותר למדעי הנתונים שואפות:

  • הפוך את מדעני הנתונים ליותר פרודוקטיביים על ידי סיוע להם להאיץ ולספק מודלים מהר יותר, ועם פחות שגיאות
  • הקל על מדעני נתונים לעבוד עם נפחים ומגוון נתונים גדולים
  • לספק בינה מלאכותית מהימנה ברמה ארגונית, נטולת הטיות, ניתנת לביקורת וניתנת לשחזור

פלטפורמות מדעי הנתונים בנויות לשיתוף פעולה על ידי מגוון משתמשים כולל מדעני נתונים מומחים, מדעני נתונים אזרחיים, מהנדסי נתוניםומהנדסי למידת מכונה או מומחים. לדוגמה, פלטפורמת מדעי נתונים עשויה לאפשר למדעני נתונים לפרוס מודלים כממשקי API, מה שמקל על שילובם ביישומים שונים. מדעני נתונים יכולים לגשת לכלים, נתונים ותשתיות מבלי להמתין ל-IT.

הביקוש לפלטפורמות למדעי נתונים התפוצץ בשוק. למעשה, שוק הפלטפורמות צפוי לגדול בשיעור שנתי מורכב של יותר מ-39% במהלך השנים הקרובות, והוא צפוי להגיע ל-385 מיליארד דולר עד 2025.

מה צריך מדען נתונים בפלטפורמה

אם אתה מוכן לחקור את היכולות של פלטפורמות מדעי הנתונים, יש כמה יכולות מפתח שכדאי לקחת בחשבון:

בחר ממשק משתמש מבוסס פרויקט המעודד שיתוף פעולה. הפלטפורמה צריכה להעצים אנשים לעבוד יחד על מודל, מהתפיסה ועד לפיתוח סופי. זה אמור לתת לכל חבר צוות גישה בשירות עצמי לנתונים ולמשאבים.

תעדוף אינטגרציה וגמישות. ודא שהפלטפורמה כוללת תמיכה בכלי הקוד הפתוח העדכניים ביותר, ספקי בקרת גרסאות נפוצים, כגון GitHub, GitLab ו-Bitbucket, ושילוב הדוק עם משאבים אחרים.

כלול יכולות ברמה ארגונית. ודא שהפלטפורמה יכולה להתרחב עם העסק שלך ככל שהצוות שלך גדל. הפלטפורמה צריכה להיות זמינה ביותר, בעלת בקרות גישה חזקות ולתמוך במספר רב של משתמשים במקביל.

הפוך את מדעי הנתונים לשירות עצמי יותר. חפש פלטפורמה שמורידה את הנטל מה-IT וההנדסה, ומקלה על מדעני נתונים ליצור סביבות באופן מיידי, לעקוב אחר כל עבודתם ולפרוס בקלות מודלים לייצור.

להבטיח פריסת מודל קלה יותר. פריסה ותפעול של מודלים הם אחד השלבים החשובים ביותר במחזור החיים של למידת מכונה, אך לעיתים קרובות מתעלמים ממנו. ודא שהשירות שאתה בוחר מקל על תפעול מודלים, בין אם זה מספק ממשקי API או הבטחה שמשתמשים בונים מודלים באופן המאפשר אינטגרציה קלה.

כאשר פלטפורמת מדעי נתונים היא הצעד הנכון

הארגון שלך יכול להיות מוכן לפלטפורמת מדעי נתונים, אם שמת לב ש:

  • פרודוקטיביות ושיתוף פעולה מראים סימני מתח
  • לא ניתן לבדוק או לשחזר מודלים של למידת מכונה
  • דוגמניות אף פעם לא מגיעות לייצור

פלטפורמת מדעי נתונים יכולה לספק ערך אמיתי לעסק שלך. Oracle’ס פלטפורמת מדעי הנתונים כולל מגוון רחב של שירותים המספקים חוויה מקיפה מקצה לקצה שנועדה להאיץ את פריסת המודלים ולשפר את תוצאות מדעי הנתונים.