Cos'è la Data Science?

Chi supervisiona il processo di data science?

Nella maggior parte delle organizzazioni, i progetti di data science vengono generalmente supervisionati da tre tipi di manager:

Business manager: questi manager collaborano con il team di data science per definire il problema e sviluppare una strategia per l'analisi. Possono essere responsabili di una linea di business, ad esempio marketing, finanza o vendite, e gestire un team di data science che fa riferimento a loro. Lavorano a stretto contatto con gli IT manager e i manager di data science per garantire la consegna dei progetti.

IT manager: i senior IT manager sono responsabili dell'architettura dell'infrastruttura che supporteranno le operations di data science. Monitorano continuamente le operations e l'utilizzo delle risorse per garantire che i team di data science operino in modo efficiente e sicuro. Possono anche essere responsabili della creazione e dell'aggiornamento degli ambienti IT per i team di data science.

Data science manager: supervisionano i team di data science e le loro attività quotidiane. Creano i team e sono in grado di gestirli, nonché di pianificare e monitorare i progetti.

Ma l'attore più importante in questo processo è il data scientist.

Chi è il data scientist?

La data science è un settore giovane, che deriva dai campi dell'analisi statistica e del data mining. Il Data Science Journal ha debuttato nel 2002, pubblicato dall'International Council for Science: Committee on Data for Science and Technology. Dal 2008, anno in cui è comparsa la qualifica di data scientist, il settore ha iniziato una rapida ascesa. Tuttavia, nonostante un numero sempre maggiore di università abbia introdotto corsi di laurea in data science, vi è una carenza di data scientist.

Un data scientist si occupa di sviluppare strategie per l'analisi dei dati, preparare i dati per l'analisi, esplorare, analizzare e visualizzare i dati, creare modelli con i dati utilizzando linguaggi di programmazione quali Python e R, nonché implementare i modelli nelle applicazioni.

Il data scientist non lavora da solo, ma in team. I team di data science possono includere, oltre a un data scientist, un analista aziendale che definisce il problema, un ingegnere informatico che prepara i dati e definisce le modalità di accesso, un architetto IT che supervisiona i processi e l'infrastruttura sottostanti e uno sviluppatore di applicazioni che implementa i modelli o i risultati dell'analisi in applicazioni e prodotti.

Le sfide associate all'implementazione dei progetti di data science

Nonostante le promesse e gli enormi investimenti nei team di data science, molte aziende non stanno sfruttando appieno il valore dei dati a loro disposizione. Nella loro corsa per assumere talenti e creare programmi di data science, alcune aziende si sono imbattute in flussi di lavoro inefficienti e persone diverse che utilizzano strumenti e processi differenti che non funzionano bene insieme. In assenza di una gestione centralizzata più strutturata, gli executive potrebbero non ottenere un ritorno sui loro investimenti.

Questo ambiente caotico presenta molte problematiche.

I data scientist non lavorano in modo efficiente. Poiché l'accesso ai dati deve essere concesso da un amministratore IT, i data scientist devono spesso attendere molto tempo per accedere ai dati e alle risorse da analizzare. Una volta ottenuto l'accesso, il team di data science potrebbe utilizzare strumenti differenti e potenzialmente incompatibili per analizzare i dati. Ad esempio, un data scientist potrebbe sviluppare un modello in linguaggio R, ma l'applicazione in cui verrà utilizzato potrebbe essere scritta in un altro linguaggio. Ed è per questo motivo che possono essere necessarie settimane o addirittura mesi per implementare i modelli in applicazioni utili.

Gli sviluppatori di applicazioni non riescono ad accedere a modelli di machine learning utilizzabili. Talvolta, i modelli di machine learning ricevuti dagli sviluppatori non sono pronti per essere implementati nelle applicazioni. Inoltre, questi modelli non possono essere implementati in tutti gli scenari a causa della rigidità dei punti di accesso e la scalabilità dei modelli viene affidata allo sviluppatore di applicazioni.

Gli amministratori IT dedicano troppo tempo alle attività di supporto. A causa della proliferazione di strumenti open source, l'elenco degli strumenti che l'IT deve potenzialmente supportare è in continua crescita. Ad esempio, un data scientist che si occupa di marketing potrebbe utilizzare strumenti diversi da quelli utilizzati da un data scientist che si occupa di finanza. Inoltre, i team potrebbero avere flussi di lavoro differenti, il che significa che l'IT deve continuamente ricreare e aggiornare gli ambienti.

I Business Manager hanno poca familiarità con la data science. I flussi di lavoro di data science non sono sempre integrati nei sistemi e nei processi decisionali aziendali e ciò rende difficile per i business manager collaborare in modo competente con i data scientist. Senza una migliore integrazione, i Business manager avranno difficoltà a capire perché serve così tanto tempo per passare dalla creazione del prototipo alla produzione e saranno meno propensi a investire nei progetti che ritengono troppo lenti.

La piattaforma di data science offre nuove funzionalità

Molte aziende si sono rese conto che senza una piattaforma integrata, le attività di data science risultavano inefficienti, non sicure e difficili da scalare. Questa consapevolezza ha favorito la diffusione delle piattaforme di data science. Queste piattaforme sono software hub attorno ai quali si svolgono tutte le attività di data science. Una piattaforma efficiente risolve molti dei problemi relativi all'implementazione della data science e aiuta le aziende a dare valore ai dati in modo più rapido ed efficiente.

Una piattaforma centralizzata di machine learning consente ai data scientist di lavorare in un ambiente collaborativo utilizzando gli strumenti open source preferiti. Inoltre, tutti i dati vengono sincronizzati da un sistema di controllo delle versioni.

I vantaggi di una piattaforma di data science

Una piattaforma di data science riduce la ridondanza e promuove l'innovazione, consentendo ai team di condividere codici, risultati e report. Rimuove i colli di bottiglia nel flusso di lavoro semplificando la gestione e incorporando le best practice.

In generale, le migliori piattaforme di data science mirano a:

• Rendere i data scientist più produttivi aiutandoli ad accelerare le operazioni e distribuire i modelli più velocemente e con meno errori
• Semplificare le attività dei data scientist che richiedono grandi volumi e varietà di dati
• Fornire un'intelligenza artificiale affidabile, di livello enterprise, senza pregiudizi, verificabile e riproducibile

Le piattaforme di data science sono costruite per favorire la collaborazione tra una vasta gamma di utenti, inclusi data scientist esperti, data scientist alle prime armi, ingegneri e ingegneri o specialisti del machine learning. Ad esempio, una piattaforma di data science potrebbe consentire ai data scientist di implementare modelli come le interfacce API, facilitandone l'integrazione in applicazioni diverse. I data scientist possono accedere a strumenti, dati e infrastrutture senza dover attendere i team IT.

La domanda di piattaforme di data science è esplosa sul mercato. Infatti, si prevede che il mercato delle piattaforme aumenterà a un tasso annuo composto superiore al 39% nei prossimi anni, raggiungendo i 385 miliardi entro il 2025.

Caratteristiche di una piattaforma per un data scientist

Se sei pronto a scoprire le funzionalità delle piattaforme di data science, tieni presente i seguenti punti chiave:

Scegli un'interfaccia utente project-based che promuova la collaborazione. La piattaforma dovrebbe consentire ai team di collaborare dalla fase di ideazione del modello fino alla fase di sviluppo finale e permettere a ciascun membro del team di accedere in modo autonomo ai dati e alle risorse.

Dai priorità all'integrazione e alla flessibilità. Assicurati che la piattaforma includa il supporto per gli strumenti open source più recenti, provider di controllo delle versioni comuni come GitHub, GitLab e Bitbucket e una perfetta integrazione con altre risorse.

Includi funzionalità di livello enterprise. Assicurati che la piattaforma sia scalabile e possa adattarsi ai tuoi team in crescita. La piattaforma deve essere altamente disponibile, includere potenti controlli di accesso e supportare un numero elevato di utenti simultaneamente.

Rendi la piattaforma di data science più autonoma. Cerca una piattaforma in grado di assorbire il carico di lavoro dei team di progettazione e IT, che consenta ai data scientist di avviare immediatamente gli ambienti, monitorare tutte le attività e implementare facilmente i modelli in produzione.

Garantisci un più semplice sviluppo dei modelli. Lo sviluppo e la messa in funzione dei modelli è uno dei passaggi più importanti del ciclo di vita del machine learning, ma spesso viene trascurato. Assicurati che il Customer Service scelto semplifichi la messa in funzione dei modelli, fornendo API o accertandoti che gli utenti creino modelli volti a consentire una facile integrazione.

Quando una piattaforma di data science è la mossa giusta

La tua organizzazione potrebbe essere pronta per una piattaforma di data science, se hai notato che:

• La produttività e la collaborazione stanno mostrando segnali di tensione
• I modelli di machine learning non possono essere verificati o riprodotti
• I modelli non vengono mai implementati in produzione

Una piattaforma di data science può fornire un valore reale alla tua azienda. La piattaforma di data science di Oracle include un'ampia gamma di servizi che offrono un'esperienza end-to-end completa progettata per accelerare lo sviluppo dei modelli e migliorare i risultati della data science.