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Definition: Datenwissenschaft

Beginnen wir gleich mit einer vereinfachten Definition dessen, was Data Science ist.

Vereinfacht ausgedrückt bezeichnet der Begriff Data Science alle Zweige, die mehrere Fachgebiete bilden. Insbesondere künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Methoden sowie Datenanalyse. Dies ist dann ein Feld, dessen Ziel es ist, den wahren Wert aus Daten zu extrahieren. Daher sollten Datenwissenschaftler über Fähigkeiten zur Datenanalyse verfügen. Diese werden erfasst, wenn ein Benutzer im Internet surft, aber auch aus verschiedenen Quellen nutzbarer Daten.

Mit anderen Worten ist Data Science nichts anderes als ein Fachgebiet, dessen Ziel es ist, die gesammelten Daten aufzubereiten, um sie zu analysieren. Die für die Analyse zu befolgenden Schritte bestehen dann aus der Bereinigung, Bearbeitung und Aggregation dieser Daten. Daher werden Datenwissenschaftler, die mit Analyseanwendungen arbeiten, mit der Untersuchung der erzielten Ergebnisse fortfahren. Anschließend sollten sie in der Lage sein, Modelle zu erstellen. Die gewonnenen Informationen können dann von Unternehmensleitern ausschließlich zu dem Zweck genutzt werden, intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Nutzen Sie Data Science, um die gesammelten Daten interpretieren zu können

Obwohl die Datenwissenschaft einen wichtigen Platz in einem Unternehmen einnimmt, bleibt sie für maschinelles Lernen noch unerschlossen.

Jedes Unternehmen verfügt über unzählige Datenmengen. Der technologische Fortschritt hat es Managern ermöglicht, Datenmengen zu sammeln, aber auch zu speichern, die nie ausreichend genutzt werden. Hier einige Kennzahlen, die dies verdeutlichen: Seit Anfang 2020 wurden nicht weniger als 90 % der Daten neu erstellt. Für soziale Netzwerke, insbesondere Facebook, werden pro Stunde mehr als 10 Millionen Fotos importiert. Zu diesem Zeitpunkt gelangen die Daten in die Datenbanken, um dort gespeichert zu werden. Und größtenteils wurden sie nie ausgebeutet.

Für Unternehmen stellt das Vorhandensein einer solchen Informations- und Datenmenge eine echte Entwicklungsquelle dar. Auch hier müssen Sie in der Lage sein, sie zu interpretieren. Daher der Bedarf an Datenwissenschaft.

Mit Data Science ist es einfacher, aus der Analyse der gesammelten Daten Trends zu erkennen. Dies erweist sich als wesentlicher Punkt, um fundierte Entscheidungen über die Entwicklung zukünftiger Produkte und Dienstleistungen treffen zu können. Ein weiterer Vorteil von Data Science: Es ermöglicht maschinelles Lernen auf Basis der übermittelten Daten, also plausibler Informationen. Dies ist wichtig, da sich Modelle des maschinellen Lernens in der Vergangenheit ausschließlich auf die Ergebnisse von Geschäftsanalysten verlassen haben. Kurz gesagt, mit einer solchen Datenmenge ist es einfacher, die tatsächlichen Bedürfnisse und Bedürfnisse der Verbraucher zu ermitteln.

Die gesammelten Informationen sollen nicht gespeichert, sondern genutzt werden. Denn dies ist eine echte Grundlage für Innovation. Und um sie hervorheben zu können, müssen Unternehmen Data Science nutzen.

Wie kann man Data Science von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz unterscheiden?

Bisher haben wir nur die Definition von Data Science gesehen. Der nächste Schritt besteht dann darin, Sie darüber zu informieren, wie Sie das volle Potenzial nutzen können. Dazu erklären wir den Unterschied zwischen Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Die letzten beiden Begriffe sind eng mit dem ersten verwandt, werden jedoch austauschbar verwendet. Es gibt tatsächlich Nuancen und es ist immer wichtig, den Unterschied zwischen diesen drei Bereichen zu kennen.

KI oder künstliche Intelligenz

Dabei handelt es sich um einen Prozess der Nachahmung menschlichen Verhaltens. KI wird dafür sorgen, dass ein Computer die menschliche Intelligenz in jeder Hinsicht nachahmen und simulieren kann.

Datenwissenschaft

Data Science an sich ist nichts anderes als ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Mit anderen Worten bezeichnet es die Schnittstellen zwischen wissenschaftlichen Methoden, Statistik sowie Datenanalyse. Das sind die Komponenten, die wir verwenden, um aus den gesammelten Daten einen Wert zu ziehen.

Maschinelles Lernen und tiefes Lernen

Ebenso wie die Datenwissenschaft ist auch maschinelles Lernen eine Teilmenge der KI. Außer, dass es von Automaten genutzt wird, um anhand der gesammelten Daten die Welt zu verstehen und zu begreifen. Techniken, die künstliche Intelligenz einbeziehen, ermöglichen es einem Computer auch, KI-Anwendungen zu erstellen.

Wenn es um Deep Learning geht, wird es zur Lösung komplexester Probleme eingesetzt. Und wie immer ist dies eine Teilmenge des maschinellen Lernens.

Die Vorteile des Einsatzes von Data Science für Unternehmen

Innerhalb eines Unternehmens ist der Einsatz von Data Science gleichbedeutend mit der Verbesserung seiner zukünftigen Produkte und Dienstleistungen. Für jede Organisation bedeutet dies einen Wettbewerbsvorteil. Der Einsatz von Data Science sowie eines Modells für maschinelles Lernen bietet zahlreiche Vorteile, nämlich:

  • Die Fähigkeit, Maßnahmen zur Kundenbindung zu ergreifen, basierend auf der Abwanderungsrate und der Analyse der vom Kundendienst oder Callcenter gesammelten Daten;
  • Steigerung der Effizienz basierend auf bestimmten Faktoren, einschließlich Verkehrstrends und Wetterbedingungen. Für Logistikunternehmen bedeutet dies, dass sie die Lieferzeiten verkürzen oder sogar den Preis senken können;
  • Verbesserung der Diagnose und Erkennung möglicher Krankheiten im Vorfeld, um diese wirksam behandeln zu können. Hierbei sollten wir uns auf die Daten medizinischer Analysen, aber auch auf die beobachteten Symptome stützen;
  • Optimierung der Lieferkette, Betrugserkennung und Verkaufsverbesserung. All dies ist jetzt dank der Datenwissenschaft möglich (durch die Vorhersage des wahrscheinlichen Datums eines Ausfalls, durch die Erkennung verdächtiger Aktionen und abnormalen Verhaltens und durch die Erstellung von Empfehlungen auf der Grundlage von Daten aus früheren Einkäufen).

Heutzutage gibt es eine große Anzahl von Unternehmen, die in Data Science investiert haben, weil sie davon überzeugt sind, dass es sich dabei um einen wesentlichen Entwicklungshebel handelt, der nicht vernachlässigt werden sollte. Zahlen zufolge sagen nicht weniger als 3.000 IT-Manager, dass Data Science eine der Technologien ist, die man einsetzen kann, um von einer effektiven Strategie zu profitieren, sich aber auch von der Konkurrenz abzuheben.

Lebenszyklus der Datenwissenschaft

In diesem Teil des Artikels werden wir uns mehr auf den Data-Science-Prozess konzentrieren. Es handelt sich tatsächlich um einen iterativen und nicht um einen linearen Prozess. Das Standard-Data-Science-Lebenszyklusmodell für ein Datenmodellierungsprojekt sieht folgendermaßen aus.

Die Planungsphase

Zunächst gibt es die Planungsphase, in der die Verantwortlichen das Projekt selbst sowie die möglichen erwarteten Ergebnisse definieren.

Erstellen eines Datenmodells

Um ein Modell für maschinelles Lernen erstellen zu können, müssen Datenwissenschaftler integrierte Tools oder Open-Source-Bibliotheken in der Datenbank verwenden. In den meisten Fällen sehen wir oft ein besonderes Bedürfnis der Nutzer. Dies sind die APIs, die bei der Datenvisualisierung und -aufnahme, Profilerstellung und Feature-Engineering helfen würden. In diesem speziellen Fall ist die Mehrheit der Benutzer auf der Suche nach einem leistungsstarken Tool in Bezug auf die Rechenleistung, mit dem Ziel, auf qualitativ hochwertige Daten, aber auch auf die erforderlichen Ressourcen zuzugreifen.

Modellbewertung

Vor dem Einsatz der erstellten Modelle müssen Data Scientists vor allem ein hohes Maß an Präzision erreichen. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Art Garantie für die Erreichung der gesetzten Ziele. In der Evaluierungsphase eines Modells sehen wir die Erstellung eines Überblicks und von Schlüsselindikatoren. Mit diesen Parametern können Datenwissenschaftler jedoch die Leistung eines Modells im Hinblick auf neue Daten bewerten. Dies ermöglicht es ihnen auch, das Modell zu klassifizieren, um ein optimales Verhalten im Hinblick auf die Produktion zu erzielen. In dieser Phase beschränkt sich die Bewertung des Modells nicht nur auf die Messung seiner Leistung. Es geht auch darum, das erwartete Grundverhalten zu bewerten.

Die Erklärung des Modells

Obwohl der Bedarf immer dringlicher wird, war es nie möglich, den internen Mechanismus der Ergebnisse von Modellen des maschinellen Lernens zu erklären. Datenwissenschaftler wollten schon immer automatische Erklärungen zur Bedeutung der Faktoren erhalten, die die Generierung und Vorhersage eines Modells integrieren.

Modellbereitstellung

Ein prädisponiertes Modell für maschinelles Lernen an ein gutes System anzupassen, ist gar nicht so einfach. Der Prozess kann mühsam sein. Doch durch die Implementierung von Modellen in Form von APIs, also sicheren und skalierbaren APIs, kann die Anpassung eines Machine-Learning-Modells erleichtert werden. Alternativ kann auch die Verwendung eines maschinellen Lernmodells in der Datenbank zur Erleichterung der Bereitstellung beitragen.

Überwachen eines Modells

Datenwissenschaftler

Entgegen der landläufigen Meinung ist es im Lebenszyklus der Datenwissenschaft nicht die Bereitstellungsphase, die den letzten Schritt darstellt. Nach der Bereitstellung müssen wir noch die Überwachungsphase durchlaufen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle korrekt funktionieren und die Daten weiterhin relevant sind.

Die für die Datenwissenschaft erforderlichen Werkzeuge

Der gesamte Data-Science-Prozess ist sowohl komplex als auch mühsam. Von der Erstellung und Überwachung bis hin zur Evaluierung und Bereitstellung eines Modells für maschinelles Lernen nutzen Datenwissenschaftler eine Vielzahl von Tools. Eines davon scheint Datenwissenschaftlern besonders am Herzen zu liegen: Open-Source-Notebooks. Dabei handelt es sich tatsächlich um Tools, genauer gesagt um Webanwendungen, die das Schreiben und Ausführen von Code ermöglichen. Open-Source-Notebooks werden auch bei der Datenvisualisierung und Ergebnisdarstellung eingesetzt.

Weitere für die Datenwissenschaft benötigte Tools

Um ein Modell für maschinelles Lernen besser verwalten zu können, müssen Datenwissenschaftler bestimmte Software verwenden. Am beliebtesten sind derzeit unter anderem Rstudio, Jupyter und Zeppelin. Obwohl Notebook-Software nützlich ist, weist sie bei der Datenanalyse Einschränkungen auf. Vor allem, wenn Datenwissenschaftler in Teams arbeiten. Aus diesem Grund wurden Data-Science-Plattformen entwickelt.

Wie ermitteln Sie das ideale Werkzeug, das Ihren Anforderungen entspricht?

Um diese Frage zu beantworten, müssen Sie sich bestimmte Fragen stellen:

  • Welche Arten von Sprachen verwenden Ihre Datenwissenschaftler?
  • Was sind ihre bevorzugten Arbeitsmethoden?
  • Welche Datenquellen nutzen sie?

Beachten Sie, dass einige Benutzer einen unabhängigen Dienst bevorzugen, der eine Open-Source-Bibliothek verwendet. Während andere aufgrund ihrer Geschwindigkeit auf Algorithmen für maschinelles Lernen zurückgreifen.

Überwachung des Data-Science-Prozesses

Die Aufsicht über den Data-Science-Prozess sollte von drei Arten von Personen ausgeübt werden, darunter Unternehmensmanagern, IT-Managern und Data-Science-Managern.

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Unternehmensleiter

In enger Zusammenarbeit mit Data-Science-Teams müssen Unternehmensmanager die zu lösenden Probleme ermitteln. In dieser Phase müssen sie auch eine Analysestrategie entwickeln und anwenden, die auf den identifizierten Problemen basiert. Folglich können sie eingreifen, indem sie die Marketingabteilung, die Finanzabteilung oder sogar den Vertrieb leiten. Data-Science-Teams können auch vom Business Manager geleitet werden. In diesem Fall findet eine Zusammenarbeit zwischen ihm/ihr, dem IT-Manager und dem Data Science Manager statt. Und dies dient dazu, die Umsetzung eines Projekts sicherzustellen.

IT-Manager

IT-Manager sind für die Infrastruktur und Architektur verantwortlich, die den Data-Science-Betrieb unterstützt, und für die Überwachung aller laufenden Abläufe und Ressourcennutzung verantwortlich. Ziel ist es dann, die Effizienz und Sicherheit des Betriebs von Data-Science-Teams sicherzustellen. Möglicherweise sind sie auch für die Erstellung und Aktualisierung von IT-Umgebungen verantwortlich.

Data-Science-Manager

Die Hauptaufgabe eines Data Science Managers besteht darin, die beteiligten Teams und ihre Arbeit zu beaufsichtigen. Auch die Zusammensetzung der Teams gehört zu den Hauptaufgaben des Data Science Managers. Daher muss es in der Lage sein, die Entwicklung, Planung und Überwachung von Projekten in Einklang zu bringen.

Im gesamten Data-Science-Prozess ist der Data Scientist der wichtigste Akteur. Wie sollte also das Profil eines Datenwissenschaftlers aussehen? Erklärungen!

Der Datenwissenschaftler: Was ist das genau?

Datenwissenschaft ist nur ein sehr junges Fachgebiet, das sich aus zwei Bereichen zusammensetzt: statistische Analyse und Datenextraktion. Seit seinem Erscheinen im Jahr 2008 erfreut sich der Titel „Data Scientist“ schnell großer Beliebtheit. Es folgte die Entwicklung des Bereichs Data Science. Doch trotz der von großen Universitäten angebotenen Data-Science-Studiengänge sind Datenwissenschaftler rar.

Was sind also die Hauptaufgaben eines Datenwissenschaftlers? In Wirklichkeit hat der Datenwissenschaftler spezifische Verantwortlichkeiten wie:

  • Entwicklung einer Datenanalysestrategie;
  • Aufbereitung der gesammelten Daten zur Analyse;
  • Die eigentliche Analyse der Daten;
  • Erkundung und Visualisierung dieser Daten;
  • Erstellen eines Modells aus Daten, die über eine Programmiersprache wie Python gesammelt wurden;
  • Bereitstellen eines Modells in einer Anwendung.

Aber wie oben erwähnt, kann der Datenwissenschaftler mit anderen Interessengruppen zusammenarbeiten, da Datenwissenschaft nur dann effektiv ist, wenn andere Teams einbezogen werden. Hier ist ein Beispiel, das ein effektives Data-Science-Team veranschaulicht, also die Akteure, die ein produktives Team integrieren können: ein Datenexperte und Ingenieur, ein Business-Analyst, ein IT-Architekt, ein Anwendungsentwickler.

Innerhalb dieses Teams gibt es zahlreiche Aufgaben zu erledigen. Jedes Mitglied muss seine Arbeit erledigen, die im Allgemeinen besteht aus:

  • Definieren Sie das zu lösende Problem;
  • Bereiten Sie die gesammelten Daten sowie deren Verfügbarkeit vor;
  • Beaufsichtigen Sie den Prozess sowie die zugrunde liegende Infrastruktur.
  • Implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen.
  • Stellen Sie die Analyseergebnisse bereit.

Welche Herausforderungen müssen bei der Umsetzung eines Data-Science-Projekts bewältigt werden?

Bis heute ist es nur wenigen Unternehmen gelungen, das volle Potenzial der in ihrem Besitz befindlichen Daten auszuschöpfen. Dies trotz der Tatsache, dass sie erhebliches Kapital und Ressourcen in die Datenwissenschaft investiert haben. Einige hatten sogar mit Effizienzproblemen zu kämpfen, selbst wenn sie verschiedene datenwissenschaftliche Tools und Prozesse verwendeten.

Die eigentliche Blockade liegt darin, dass kein zentrales Managementsystem eingerichtet wird. Und folglich entsprechen die erzielten Ergebnisse nicht den von den Managern gesetzten Zielen. All dies bedeutet, dass bei der Umsetzung eines Data-Science-Projekts Herausforderungen zu bewältigen sind. Ohne zu vergessen, dass es immer Einschränkungen geben wird, die die Aufgaben der Hauptakteure in einem Data-Science-Modell einschränken. Es ist ein chaotisches Umfeld, in dem von Datenwissenschaftlern, Entwicklern, IT-Administratoren und Unternehmensleitern täglich Herausforderungen erwartet werden.

Für Datenwissenschaftler: Es ist unmöglich, effizient zu arbeiten

Um mit dem Datenanalyseprozess beginnen zu können, sollten Datenwissenschaftler Zugriff auf die Daten und Ressourcen haben, die sie benötigen. Dazu müssen sie in den meisten Fällen auf die Zustimmung eines IT-Administrators warten.

Nach der Analyse der Daten müssen Datenwissenschaftler die Daten auch verarbeiten. Auch hier sind einige Werkzeuge erforderlich. Und in den meisten Fällen sind sie oft nicht kompatibel. Anschließend können sie eine R-Sprache verwenden, um ein Modell zu entwickeln. Für die Anwendung, in der das Modell verwendet werden soll, ist es jedoch in einer anderen Programmiersprache geschrieben. Aus diesem Grund kann die Bereitstellung eines Modells in einer Anwendung etwas länger dauern. In manchen Fällen kann es bis zu mehreren Monaten dauern, bis Datenwissenschaftler ein Modell bereitstellen.

Kein nutzbares maschinelles Lernen für Anwendungsentwickler

Anwendungsentwicklern steht kein maschinelles Lernmodell zur Verfügung. Andernfalls kann das maschinelle Lernen, das sie erhalten, nicht in Anwendungen eingesetzt werden, unabhängig von den betrachteten Szenarien.

Zu viel Zeit für den Support aufgewendet

Für IT-Administratoren gibt es immer mehr Open-Source-Tools. Die Zahl der zu unterstützenden Computersoftware nimmt daher stetig zu. Nehmen wir ein Beispiel, um den Sachverhalt zu veranschaulichen: Wenn Sie ein Datenwissenschaftler im Marketing sind, verwenden Sie möglicherweise andere Tools als jemand anderes, der im Finanzwesen arbeitet. Und da sich Open-Source-Tools weiter verbreiten, wird es immer Arbeitsabläufe geben, die erledigt werden müssen. In diesem Fall ist das IT-Team gezwungen, die Umgebungen zu aktualisieren, um sich anzupassen.

Komplikation der Zusammenarbeit zwischen Unternehmensleitern und Datenwissenschaftlern

Innerhalb eines Unternehmens stellen wir häufig fest, dass Datenwissenschaftler und Unternehmensleiter zu weit voneinander entfernt sind. Arbeitsabläufe von Datenwissenschaftlern werden oft nicht in den Entscheidungsprozess einbezogen. Dies ist eine der Komplikationen und Herausforderungen, mit denen Data-Science-Teams täglich konfrontiert sind. Und das ist der Grund, warum die Zusammenarbeit zwischen den beiden Akteuren meist kompliziert ist.

Anschließend muss eine bessere Integration erfolgen, sonst wäre es schwer zu verstehen, warum der Übergang vom Prototyp zur Produktion viel Zeit in Anspruch nimmt. Auch hier lassen sich Unternehmensleiter selten davon überzeugen, in Projekte zu investieren, deren Umsetzung ihrer Meinung nach zu langsam ist.

Neue Funktionen einer Data-Science-Plattform

Heutzutage beobachten wir, dass sich Unternehmen zunehmend der Notwendigkeit einer integrierten Data-Science-Plattform bewusst werden. Dies ist auch einer der Schlüsselfaktoren für die Effizienz, Sicherheit und Weiterentwicklung eines Data-Science-Projekts.

Eine Data-Science-Plattform ermöglicht es Datenwissenschaftlern daher, alle Aufgaben im Zusammenhang mit einem umzusetzenden Projekt auszuführen. Wenn jedes Unternehmen eine Data-Science-Plattform richtig entwerfen kann, wäre es einfacher, die Probleme zu umgehen und zu lösen, die die Umsetzung eines Data-Science-Projekts blockieren. Dies wird es Unternehmen auch ermöglichen, die gesammelten Daten schneller und effizienter in eine verwertbare Ressource umzuwandeln.

Kurz gesagt besteht der Vorteil einer Plattform für maschinelles Lernen darin, dass Datenwissenschaftler mit den Tools ihrer Wahl arbeiten können. Tatsächlich werden Arbeitsabläufe in einer kollaborativen Umgebung durchgeführt. Darüber hinaus wird die Synchronisierung aller Arbeiten dank eines Versionskontrollsystems erleichtert.

Was sind also die Vorteile einer Data-Science-Plattform?

Der Einsatz einer Data-Science-Plattform bietet viele Vorteile. Erstens kann eine Data-Science-Plattform die Redundanz deutlich reduzieren. Code-Sharing zwischen Teams ist auch in einer Plattform für maschinelles Lernen möglich. Es besteht auch die Möglichkeit, die Ergebnisse sowie Berichte zu teilen.

Zusammenfassend zielt eine Data-Science-Plattform darauf ab:

  • Ermöglichen Sie Datenwissenschaftlern, ihre Produktivität zu verbessern (Bereitstellung von Modellen mit reduzierter Geschwindigkeit und Bereitstellung mit weniger Fehlern);
  • Bieten Sie Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, die Nutzung großer Datenmengen zu erleichtern;
  • Nutzen Sie zuverlässigere, objektivere und reproduzierbarere KI.

Das Design von Data-Science-Plattformen zielt daher darauf ab, eine enge Zusammenarbeit zwischen Benutzern und Stakeholdern in einem umzusetzenden Projekt herzustellen. Diese sind:

  • Spezialisten für Datenwissenschaftler;
  • Bürgerdatenwissenschaftler;
  • Dateningenieure;
  • Ingenieure für maschinelles Lernen.

Mit einer Data-Science-Plattform können Datenwissenschaftler Modelle in Form einer API bereitstellen. Dadurch können sie sie problemlos in verschiedene Anwendungen integrieren. Sie können auch auf die IT-Abteilung verzichten, um Zugriff auf die benötigten Tools, Daten und Infrastruktur zu erhalten.

All dies führt zu einer Explosion des Marktes für Data-Science-Plattformen, der in den kommenden Jahren voraussichtlich um 39 % wachsen wird. Eine Rate, die einem Wert von 370 Milliarden Euro innerhalb von drei Jahren entspricht.

Kriterien, die bei der Auswahl einer Data-Science-Plattform zu berücksichtigen sind

Interessieren Sie sich für Data-Science-Plattformen? Möchten Sie sein volles Potenzial ausschöpfen? In diesen Fällen müssen Sie bestimmte Kriterien berücksichtigen.

Die Schnittstelle

Wenn Sie nach einer Data-Science-Plattform suchen, die Ihren Anforderungen entspricht, wählen Sie eine, die Ihnen die Zusammenarbeit an einem Modell ermöglicht. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Plattform Ihrer Wahl Ihnen die Möglichkeit bietet, während des gesamten Prozesses Ihres Data-Science-Projekts mit allen Beteiligten zusammenzuarbeiten. Schließlich muss die Plattform Ihren Teammitgliedern einen einfachen Zugriff auf die Daten sowie die verschiedenen erforderlichen Ressourcen ermöglichen.

Integration und Flexibilität

Um von der Flexibilität und Integration zu profitieren, müssen Sie Plattformen bevorzugen, die Open-Source-Tools unterstützen können. Achten Sie auch hier darauf, die aktuellsten Versionen zu verwenden. Vergessen Sie nicht, sich für Versionskontrollanbieter wie GitHub, Bitbucket oder sogar GitLab zu entscheiden. Es ist auch wichtig, sich an eine Plattform zu wenden, die eine bessere Integration mit anderen Ressourcen bietet.

Die Funktionen, die Ihr Unternehmen benötigt

Um eine Data-Science-Plattform besser auszuwählen, ist das dritte zu berücksichtigende Kriterium ihre Anpassungsfähigkeit an die Entwicklung und Entwicklung Ihres Unternehmens. Dies ist ein wesentlicher Punkt, den Sie nicht übersehen sollten, denn so können Sie sich je nach Erweiterung Ihres Teams für eine verfügbare Plattform entscheiden. Daher müssen Sie eine Data-Science-Plattform mit besseren Zugriffskontrollen wählen, die eine große Anzahl von Benutzern gleichzeitig unterstützen kann.

Entscheiden Sie sich für eine Plattform, die Data Science zu einem Open-Access-Dienst macht

Wir sprechen hier insbesondere von zwei Bereichen: der Informatik und dem Ingenieurwesen. Wenn Sie sich also für eine Data-Science-Plattform entscheiden, stellen Sie sicher, dass Sie sich für eine Plattform entscheiden, die diese beiden Zweige unterstützt. Sie sollten auch eine Lösung wählen, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, in einer sofortigen Umgebung frei zu arbeiten. Eine gute Plattform kann auch die Möglichkeit bieten, die Aufgaben von Datenwissenschaftlern zu verfolgen und Modelle in der Produktion einzusetzen.

Modellbereitstellung

Schließlich müssen Sie eine Plattform auswählen, die Ihnen die Möglichkeit bietet, die Bereitstellung von Modellen in der Produktion zu erleichtern. Dies sind tatsächlich die beiden Schlüsselphasen (Bereitstellung und Implementierung) des Lebenszyklus eines Data-Science-Modells. In den meisten Fällen stellen wir jedoch häufig fest, dass diese beiden Parameter nicht hervorgehoben werden. Um Ihr Data-Science-Projekt erfolgreich durchzuführen, müssen Sie sich also an eine Plattform wenden, die Ihnen die Implementierung und Bereitstellung Ihrer Modelle erleichtert. Dies gilt unabhängig von Ihrem Ziel, sei es die Erleichterung der Integration, die Bereitstellung von APIs oder die Gewährleistung der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen.

Wann benötigen Sie eine Data-Science-Plattform?

Um zu wissen, dass Sie eine Data-Science-Plattform benötigen, müssen Sie diese drei grundlegenden Fragen beantworten, indem Sie prüfen, ob:

  • Die Zusammenarbeit zwischen Teams sowie deren Produktivität weisen Anzeichen von Spannungen auf;
  • Sie können Ihre maschinellen Lernmodelle reproduzieren oder prüfen oder auch nicht;
  • Für jedes Data-Science-Modell wird die Produktionsphase erreicht oder nicht.

Kurz gesagt: Eine Data-Science-Plattform wie die von Oracle kann Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bieten. Mit dieser Art von Plattform können Sie auch von einem besseren Erlebnis profitieren. Dies geschieht, indem wir Ihnen eine breite Palette von Dienstleistungen anbieten, die Ihnen die Möglichkeit geben, Bereitstellungsprozesse zu beschleunigen, aber auch Ihre Ergebnisse zu verbessern.