Analiza Datelor

Apăsați pe infografic pentru a afla mai multe.

Datele

În prezent, datele sunt rapide, mari și complexe. Soluțiile de analiza datelor trebuie să analizeze date de orice tip, inclusiv date structurate în mod tradițional și formate emergente, precum date transmise de senzori, imagini și video.

Pentru a accesa, a pregăti, a curăța și a guverna aceste date, aveți nevoie și de o strategie de gestionare a datelor.

Cum veți colecta, curăța și stoca datele pe care le aveți? Pregătirea datelor este preconizată a necesita până la 80% din timpul petrecut cu un proiect de analiza datelor. Poate fi folosit mai bine acest timp prin construirea de modele?

O platformă inteligentă de analiză a datelor sistematizează pregătireea datelor prin motoare de acces native, calitate integrată a datelor și instrumente de pregătire a datelor care automatizează sarcini consumatoare de timp cu ajutorul AI.

În sfârșit, guvernanța datelor asigură că datele pe care le aveți pot fi fiabile, deoarece cunoașteți sursa și conținutul acestora și puteți monitoriza calitatea datelor. De asemenea, guvernanța datelor ușurează protejarea datelor, atunci când este necesar.

Descoperire

Descoperire înseamnă explorare, vizualizare și construire de modele. Găsirea algoritmului potrivit se face adesea încercând și greșind. Dar când e ușor de documentat, de salvat și de comparat acele încercări, procesul funcționează cât mai bine poate.

Alegerea algoritmului potrivit depinde de mai mulți factori, inclusiv de dimensiunea datelor, nevoile de afaceri, timpul de instruire, parametri, puncte de date și multe altele. Chiar și cei mai experimentați savanți specialiști în date nu vă pot spune ce algoritm va funcționa cel mai bine înainte de a experimenta cu mai multe abordări.

Ba chiar, este ceva obișnuit, la faza de descoperire, să se compare modele diferite, scrise în diferite limbaje de programare, cu diferite caracteristici de ate.

De exemplu, un proiect recent de analiză a datelor în care s-a folosit detectarea de obiecte pentru a identifica tumorile în scanările medicale la nivelul ficatului a început cu o explorare a mai multor rețele neuronale și câteva săptămâni de comparare și documentare a rezultatelor diferitelor modele.

Acest proces de colaborare funcționează cel mai bine atunci când savanții specialiști în date, cu aptitudini diferite, pot să scrie cod în limbajul lor preferat, iar cei care nu sunt programatori pot să folosească o interfață vizuală de tip point-and-click pentru a explora rezultatele diferitelor abordări de analiză a datelor.

Implementare

Dacă doriți ca eforturile dumneavoastră în ceea ce privește analiza datelor să merite, trebuie să implementați rezultatele descoperirilor dumneavoastră și să le folosiți. Machine learning și alte modele nu sunt făcute pentru a sta pe raft - trebuie să le folosiți pentru a obține valoarea pentru afacere. Însă faza de implementare este cea cu care organizațiile se descurcă cel mai greu.

Indiferent dacă construiți un singur model sau o mie, pentru a trece de la a selecta modele la a implementa modele este nevoie de managementul modelelor. Managementul modelelor permite controlarea versiunilor și vă ajută să înregistrați, să validați și să vă înregistrați modelele la un nivel central. Vă ajută să elaborați proceduri și reguli pentru implementarea și monitorizarea de modele. De asemenea, obțineți transparență cu privire la utilizarea datelor și a modelelor.

Obiectivul dumneavoastră ar trebui să fie să construiți modele o singură dată și să le implementați oriunde - în tablouri executive, direct în sisteme operaționale sau incorporate în alte aplicații cu ajutorul API-urilor.