platform data science adalah perangkat lunak yang mencakup berbagai teknologi untuk machine learning dan analitik tingkat lanjut lainnya. Platform ini memungkinkan data scientist untuk merancang strategi, menemukan insight yang dapat ditindaklanjuti dari data, dan mengkomunikasikan insight tersebut ke seluruh perusahaan dalam satu lingkungan terpadu.
Biasanya, proyek data science melibatkan berbagai alat yang berbeda untuk setiap langkah dalam proses pemodelan data. Oleh karena itu, penting memiliki lokasi terpusat agar tim data science dapat berkolaborasi pada proyek-proyek tersebut.
Untuk memungkinkan pengambilan keputusan berbasis data, perusahaan berinvestasi dalam platform data science dan kemampuan analitik tingkat lanjut. Platform terintegrasi tunggal dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dan dengan demikian memberikan nilai bisnis yang lebih besar.
Platform data science menawarkan lingkungan yang fleksibel dan kolaboratif, memungkinkan organisasi untuk mengintegrasikan keputusan berbasis data ke dalam sistem operasional dan yang berhadapan dengan pelanggan guna meningkatkan hasil bisnis dan pengalaman pelanggan.
Kemampuan Platform Data Science
Platform data science terbaik menyediakan skalabilitas sumber daya komputasi elastis dan fleksibilitas alat Open Source. Alat-alat data science yang paling populer terus berkembang, sehingga sangat penting bagi platform data science untuk selalu mengikuti perubahan ini.
Platform data science yang baik juga akan mengadopsi praktik terbaik yang telah dikembangkan dan disempurnakan selama bertahun-tahun dalam rekayasa perangkat lunak. Salah satu praktik terbaik tersebut adalah Version Control, yang memungkinkan tim data science untuk berkolaborasi dalam proyek tanpa kehilangan pekerjaan yang sudah dilakukan. Selain itu, platform data science berkualitas tinggi akan selaras dengan semua jenis arsitektur data.
Untuk memfasilitasi kolaborasi yang lebih baik di antara data scientist, platform data science juga:
- Mendorong tim untuk bekerja sama dalam sebuah model dari konsepsi hingga pengembangan akhir dan memberikan setiap anggota tim akses swalayan ke data dan sumber daya.
- Memastikan bahwa semua kontribusi pengguna—termasuk visualisasi data, model data, dan pustaka kode—disimpan dalam lokasi bersama yang dapat diakses oleh seluruh tim. Ini memungkinkan data scientist untuk melakukan diskusi lebih baik tentang proyek penelitian, berbagi praktik terbaik, dan menggunakan kembali kode, sehingga menjadikan data science lebih mudah diulang dan diskalakan.
- Memastikan bahwa data scientist dapat memindahkan model analitik ke dalam produksi tanpa memerlukan bantuan dari DevOps. Selain itu, platform data science memastikan bahwa model data tersedia di belakang antarmuka pemrograman aplikasi (API), sehingga data scientist tidak selalu harus meminta bantuan engineer.
- Membantu data scientist mengalihkan tugas bernilai rendah, seperti mereproduksi hasil sebelumnya, menjalankan laporan, menjadwalkan pekerjaan, dan mengonfigurasi lingkungan untuk pengguna non-teknis.
- Memungkinkan karyawan baru untuk mulai bekerja dengan cepat karena platform terpusat memudahkan pelestarian pekerjaan orang-orang yang meninggalkan tim.
- Memungkinkan seorang data scientist untuk menggunakan alat atau paket apa pun yang diinginkan tanpa mengganggu pekerjaan tim lainnya.
- Secara mudah meningkatkan sumber daya komputasi sehingga data scientist dapat menjalankan eksperimen yang membutuhkan banyak daya komputasi.
- Menawarkan lapisan penyimpanan yang hemat biaya dan dapat diskalakan yang mampu menampung sejumlah besar data dengan cepat, mengekstrak bagian data yang relevan, mendukung berbagi data, dan menggabungkan dataset yang berbeda sehingga dapat digunakan dalam satu aplikasi.
- Memungkinkan semua pemangku kepentingan untuk melihat hasil pekerjaan melalui dasbor dan laporan statis. Platform juga harus mampu melatih ulang model berdasarkan umpan balik langsung dari pemilik bisnis yang membutuhkan solusi.
- Menyediakan alat yang memungkinkan data scientist untuk menerapkan beberapa versi dari model yang sama untuk pengujian serta alat yang memantau kesehatan model mereka.
- Mendukung mesin komputasi dan berbagai teknik analisis yang bekerja secara bersamaan dalam satu platform.