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数据科学最终迁移到云端的5个原因

数据科学家为企业产生洞察力提供帮助,并进行预测,以实现更明智的业务决策。以下是数据科学家应该放弃笔记本电脑或本地服务器,并将其业务迁移到云端的五个充分的理由。

No 1:数据科学是一项团队运动

算法和机器学习模型构成了企业高级分析和机器学习难题的一部分。数据科学家、数据工程师、机器学习工程师、数据分析师和公民数据科学家都需要在这些元素上进行协作,以便为业务决策提供数据驱动的见解。

No 2:大数据胜过智能算法

由于人们对人工智能和机器学习的兴趣激增,这是由于能够在大量结构化、非结构化和半结构化数据上快速处理和迭代(训练和调整机器学习模型)。几乎在所有情况下,机器学习都得益于在更大、更具代表性的样本集上进行训练。

随着规模的扩大,数据通常需要在云端或大型内部部署集群中进行处理。将笔记本电脑添加到混合部署中会在整个流程中造成瓶颈,并导致延迟。

No 3:数据科学需要灵活的基础设施

数据科学家可以利用许多开源机器学习框架,如R、SciKit Learn、Spark MLlib、TensorFlow、MXnet和CNTK。但是,在笔记本电脑或本地服务器上管理这些框架的基础设施、配置和环境非常麻烦。管理基础设施的额外开销会占用核心处理数据科学活动的时间。

No 4:中央存储库可提高数据准确性和模型可审计性

人工智能机器学习操作的重要部分围绕数据物流展开,即数据集的收集、标记、分类和管理,反映了人们试图通过机器学习建模的现实世界。对于拥有大量数据用户的企业而言,数据物流已经很复杂。当数据集的多个本地副本分散在这些用户中时,问题才会变得更加严重。

此外,对安全和隐私的担忧日益成为关注的焦点。企业数据流程需要符合数据隐私和安全法规。所有数据集的集中存储库不仅简化了数据的管理和治理,还确保了数据一致性和模型可审计性。

No 5:更快的数据科学更有利于业务

所有上述原因都会导致基于笔记本电脑的数据科学延迟实现价值,在笔记本电脑上运行数据科学的所有上述问题都会导致业务价值的损失。

数据科学涉及数据准备、模型构建和模型验证中的资源密集型任务。数据科学家通常会重复数百次尝试不同的特性、算法和模型规范,然后才能找到他们要解决的业务问题的正确模型。这些迭代可能需要大量的时间。围绕基础设施和环境管理、部署和协作施加瓶颈可能进一步延迟企业实现价值的时间。

在云端开始使用数据科学和机器学习的最快和最具成本效益的方法是使用基于云计算的数据科学和机器学习平台。

本文分享自微信公众号 - 加米谷大数据(DtinoneBD)

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原始发表时间:2019-02-28

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