Data science platform là gì? Giá trị của Data science platform

Data science platform là gì?

Data science platform hay nền tảng khoa học dữ liệu là cấu trúc trong đó toàn bộ vòng đời của một dự án khoa học dữ liệu diễn ra. Nền tảng này chứa các công cụ và tài nguyên cần thiết để hoàn thành từng giai đoạn của vòng đời dự án khoa học dữ liệu. Nó tập hợp mọi người, mọi công cụ, tài nguyên và các sản phẩm cần thiết khác được sử dụng trong vòng đời của khoa học dữ liệu, từ phát triển đến triển khai.

Nền tảng khoa học dữ liệu hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu trong phân tích của họ bằng cách giúp họ chạy, theo dõi, tái tạo, chia sẻ và triển khai các mô hình nhanh hơn và hiệu quả hơn bằng các công cụ mạnh mẽ giúp tăng tốc quá trình. Thông qua các nền tảng này, khoa học dữ liệu phát triển từ một kỹ năng đơn giản thành khả năng tổ chức mạnh mẽ.

Giá trị của một data science platform tốt

Data science platform tốt có giá trị như sau:

• Tập trung hóa: Các dự án khoa học dữ liệu liên quan đến nhiều công cụ và nguồn dữ liệu đa dạng. Nếu có tất cả các tài nguyên này ở một nơi tập trung thì sẽ cho phép các nhà khoa học dữ liệu tăng tốc quá trình triển khai mô hình. Điều này không chỉ làm tăng sự hợp tác nội bộ giữa các nhóm mà còn đẩy nhanh quá trình đào tạo cho nhân viên mới khi họ trực tiếp biết nơi họ có thể tìm thấy mọi thứ họ cần.
• Tính linh hoạt: Tính đàn hồi - cả về ý nghĩa quản lý tài nguyên điện toán theo yêu cầu và tính linh hoạt cho bất kỳ ai làm việc với dữ liệu trên các tài nguyên đó là tương lai của Enterprise AI. Do đó, một nền tảng khoa học dữ liệu tốt không chỉ cần cung cấp sự linh hoạt cần thiết để tận dụng các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng hiện tại (hoặc bất kỳ tương lai nào), mà còn cần đảm bảo rằng nó mang lại lợi ích cho toàn bộ tổ chức chứ không chỉ các nhóm cụ thể (ví dụ: kỹ thuật).
• Khả năng tự phục vụ: Là một tổ chức dựa trên dữ liệu có nghĩa là mọi người - bất kể vai trò hay nhóm của họ là gì - đều phải có quyền truy cập thích hợp vào dữ liệu họ cần để thực hiện công việc của mình và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó. Quyền truy cập tự phục vụ vào dữ liệu và tài nguyên là cần thiết để kết hợp cộng tác và dân chủ hóa dữ liệu vào tổ chức.

Tại sao tất cả các công ty cần một nền tảng khoa học dữ liệu

Theo một nghiên cứu được thực hiện bởi Analytics Insight, thị trường Data science platform dự kiến ​​sẽ đạt 385 tỷ USD vào năm 2025. Dưới đây là một số lợi ích chính phát sinh từ việc sử dụng các nền tảng khoa học dữ liệu:

• Tăng cường cộng tác: Các nền tảng khoa học dữ liệu trao quyền cho các cá nhân có vai trò khác nhau làm việc cùng nhau, cho phép các nhóm giải quyết các vấn đề lớn hơn so với khả năng giải quyết của từng cá nhân đơn lẻ. Sự hợp tác cũng có thể làm phong phú thêm các hoạt động quản trị bằng cách làm cho nó trở nên hiệu quả và được định hướng dữ liệu nhiều hơn thông qua tái sử dụng dữ liệu.
• Thông tin chi tiết nhanh hơn và hiệu quả hơn: Các nền tảng khoa học dữ liệu giúp thúc đẩy triển khai nhiều mô hình nhanh hơn, đồng thời giảm sự không nhất quán và tỷ lệ gây ra lỗi. Thông qua các API và/hoặc các quy trình tích hợp dễ dàng, việc triển khai mô hình trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
• Lượng dữ liệu mở rộng: Các nền tảng này cung cấp quyền truy cập đơn giản, nhanh chóng và an toàn vào nhiều loại dữ liệu, đồng thời cho phép các nhóm làm việc với khối lượng dữ liệu lớn. Điều này lần lượt tạo ra những hiểu biết dựa trên dữ liệu đáng tin cậy hơn.
• Quản trị dữ liệu an toàn hơn: Nền tảng khoa học dữ liệu đảm bảo kết quả đáng tin cậy và có thể kiểm tra được dữ liệu thông qua các quy trình nhất quán, tập trung và minh bạch.
• Các nền tảng khoa học dữ liệu tiếp tục gia tăng tầm quan trọng khi các tổ chức nhận ra nhiều lợi ích mà chúng có thể mang lại cho các nỗ lực áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI của mình. Câu hỏi không còn là “Công ty của tôi có cần nền tảng khoa học dữ liệu không?”, mà là “Công ty của tôi cần nền tảng khoa học dữ liệu nào?”

Các loại nền tảng khoa học dữ liệu

Nền tảng khoa học dữ liệu được phân loại như sau:

Nền tảng khoa học dữ liệu mở

Các nền tảng khoa học dữ liệu mở là nền tảng cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu sự linh hoạt để chọn ngôn ngữ lập trình và các gói mà họ muốn sử dụng theo yêu cầu của họ. Nền tảng khoa học dữ liệu mở cho phép các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các công cụ phù hợp cho công việc phù hợp dựa trên tình huống và cũng cho phép họ thử nghiệm các ngôn ngữ và công cụ khác nhau.

Nền tảng Khoa học dữ liệu đóng

Nền tảng khoa học dữ liệu khép kín là nền tảng trong đó các nhà khoa học dữ liệu phải sử dụng ngôn ngữ lập trình, công cụ GUI và gói mô hình cụ thể của nền tảng của nhà cung cấp. Điều này hạn chế các nhà khoa học dữ liệu trên các công cụ có thể được sử dụng trên nền tảng.

Những thách thức mà các nhà khoa học dữ liệu gặp phải trong vòng đời của một dự án khoa học dữ liệu

Quá trình khoa học dữ liệu bắt đầu bằng việc khám phá dữ liệu để hiểu nội dung cần phân tích. Lên ý tưởng và khám phá có thể là một quá trình tốn thời gian nếu bạn không biết các thành viên khác trong nhóm đã hoàn thành những gì vì bạn có thể đang làm lại điều tương tự.

Các nhà khoa học dữ liệu chạy thử nghiệm để kiểm tra các ý tưởng khác nhau, xem xét kết quả đầu ra và thực hiện các thay đổi. Giai đoạn này của quy trình khoa học dữ liệu có thể bị chậm lại khi không có nền tảng khoa học dữ liệu nếu các thử nghiệm được thực hiện chuyên sâu về tính toán.

Cần vận hành công việc khoa học dữ liệu để đạt được giá trị từ kết quả phân tích. Điều này đòi hỏi các nguồn lực kỹ sư phát sinh thêm chi phí và tăng thời gian đưa báo cáo thông tin dữ liệu ra thị trường.

Những điều cần thiết cho một nền tảng khoa học dữ liệu

Tạo điều kiện hợp tác tốt hơn giữa các nhà khoa học dữ liệu

Chỉ cần tưởng tượng nếu các nhà khoa học dữ liệu trong một nhóm đang giải quyết cùng một vấn đề theo nhiều cách khác nhau, thì điều đó sẽ không mang lại giá trị hiệu quả cho tổ chức vì điều này làm giảm đáng kể năng suất. Giải pháp tốt nhất để đảm bảo sự hợp tác hiệu quả giữa các nhà khoa học dữ liệu là cung cấp một nền tảng linh hoạt tập trung với bộ công cụ cần thiết để các nhà khoa học dữ liệu cùng làm việc. Việc sử dụng nền tảng khoa học dữ liệu đảm bảo rằng tất cả những đóng góp của các nhà khoa học dữ liệu, tức là trực quan hóa dữ liệu, mô hình dữ liệu và thư viện mã nằm ở một vị trí có thể truy cập được chia sẻ duy nhất. Điều này giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo điều kiện thảo luận tốt hơn xung quanh các dự án nghiên cứu, sử dụng lại mã và chia sẻ các phương pháp hay nhất để làm cho khoa học dữ liệu ít cạn kiệt tài nguyên, có thể lặp lại và mở rộng dễ dàng.

Giúp giảm thiểu nỗ lực kỹ thuật

Các nền tảng khoa học dữ liệu giúp các nhà khoa học dữ liệu đưa các mô hình phân tích vào sản xuất mà không yêu cầu thêm DevOps hay nỗ lực kỹ thuật. Ví dụ: nếu một nhà khoa học dữ liệu tại Walmart xây dựng một công cụ đề xuất sản phẩm thì công cụ này sẽ yêu cầu nỗ lực kỹ thuật của một kỹ sư phần mềm để kiểm tra, tinh chỉnh và tích hợp mô hình dữ liệu trước khi người dùng có thể bắt đầu nhìn thấy các đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi của họ ở phía trước chấm dứt. Nền tảng khoa học dữ liệu đảm bảo rằng các mô hình dữ liệu có sẵn sau API để các nhà khoa học dữ liệu không phải phụ thuộc nhiều vào các nỗ lực kỹ thuật.

Giúp giảm tải nhiều nhiệm vụ có giá trị thấp

Nền tảng khoa học dữ liệu giúp nhà khoa học dữ liệu giảm tải nhiều nhiệm vụ có giá trị thấp như lên lịch công việc, tái tạo kết quả trước đây, chạy báo cáo và định cấu hình môi trường cho người dùng không có kỹ thuật.

Tạo điều kiện thử nghiệm và nghiên cứu nhanh hơn

Nền tảng khoa học dữ liệu cho phép mọi người xem những gì người khác đang làm và cách họ làm việc để các nhà khoa học dữ liệu không phải xử lý quá nhiều nhiệm vụ quản lý dữ liệu. Hơn nữa, bất cứ khi nào có người mới được tuyển dụng trong nhóm khoa học dữ liệu, họ có thể bắt đầu làm việc nhanh chóng vì việc duy trì công việc của những người rời đi thông qua một nền tảng tập trung trên nhiều công cụ biệt lập sẽ dễ dàng hơn.

Điều gì làm cho một nền tảng khoa học dữ liệu có giá trị?

Một nền tảng khoa học dữ liệu tốt là nền tảng vượt qua tất cả các thách thức trên mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt. Nền tảng khoa học dữ liệu cần có:

• Khám phá dữ liệu hiện có trên các máy tính mà không có sự can thiệp của các nhà phát triển hoặc thiết lập kỹ thuật.
• Nó sẽ dễ dàng giúp nhà khoa học dữ liệu hiểu được công việc trước đây của các đồng nghiệp của mình để họ không phải bắt đầu lại từ đầu.
• Nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng bất kỳ công cụ hoặc gói mong muốn nào mà không làm ảnh hưởng đến công việc của các thành viên khác trong nhóm.
• Giảm bớt quá trình theo dõi công việc để nó có thể được sao chép dễ dàng.
• Các bên liên quan sẽ có thể xem kết quả của công việc dưới dạng báo cáo tĩnh và bảng điều khiển.
• Nếu dự án khoa học dữ liệu yêu cầu nhà khoa học dữ liệu chạy các thử nghiệm chuyên sâu về điện toán thì nền tảng sẽ dễ dàng mở rộng quy mô tài nguyên điện toán.
• Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, một nền tảng khoa học dữ liệu tốt là nền tảng đủ an toàn và chỉ cung cấp quyền truy cập cho những người phù hợp.

Trên đây là định nghĩa data science platform là gì, cũng như việc tại sao các doanh nghiệp ngày nay lại cần đến công cụ này. Khi sử dụng nền tảng khoa học dữ liệu doanh nghiệp sẽ có thể giúp kiểm soát dữ liệu an toàn.