AnalyticsCientista de DadosKNIMESem categoria

O melhor dos dois mundos – Visual Open Source Data Analytics

O melhor dos dois mundos

As plataformas open source podem tornar a ciência de dados muito mais acessível.

Esta é uma ótima notícia, pois ambientes visuais e code-free abrem o mundo e o poder da análise de dados para mais pessoas, e suas organizações se beneficiam de um nível mais alto de insight. Os ambientes visuais explicam intuitivamente quais etapas foram executadas e em qual configuração. Se isso equivale a um iniciante entender melhor, é positivo. E, no caso de muitas startups nas quais as equipes são muito limitadas, as soluções code-free podem economizar muito tempo.

Mas, há um outro lado. Escrever código é e sempre será a maneira mais versátil de criar novas análises personalizadas para as necessidades específicas da sua organização. Os cientistas de dados geralmente desejam ter acesso aos mais recentes desenvolvimentos, o que exige uma abordagem mais prática. Para aproveitar ao máximo os dados, os especialistas precisam experimentar rapidamente uma nova rotina, escrita por eles mesmos ou por seus colegas.

O melhor na análise de dados moderna é que não necessariamente é preciso escolher entre um ou outro. Você pode ter o melhor das análises code-free e com código personalizado, obtendo facilidade de uso e versatilidade ao mesmo tempo.

Atualmente, existe uma grande tendência para a automação na ciência de dados. Uma vez que a programação de aplicações da ciência de dados pode ser complexa, isso não é surpresa. Leva-se anos para dominar verdadeiramente as linguagens de programação para análise de dados e, além disso, é preciso desenvolver também a experiência real em ciência de dados.

Escolha uma plataforma Open Source

Ao tentar determinar como realizar análises de dados significativas para a sua organização, há muito a considerar. E com certeza no rol de soluções, deve haver espaço para uma ferramenta de Visual Open Source Data Analytics.

O grande atrativo das plataformas open source é que elas integram várias linguagens analíticas, como R e Python, além de incorporar o design visual do código SQL, por exemplo. Também é fácil crescer a partir do que está disponível no momento para incorporar as inovações do futuro.

Além disso, uma plataforma verdadeiramente aberta permite que você escolha o que você e, mais importante, seus cientistas de dados se sentem confortáveis ​​em usar. Eles podem utilizar de forma colaborativa o que sabem melhor para criar valor, sem ter que aprender os meandros de todos os outros paradigmas de programação implementados em sua organização.

Isso permite uma gama de possibilidades que oferece uma grande personalização. As plataformas open source são ideais para preencher a lacuna entre ofertas comerciais e soluções domésticas, permitindo que os usuários decidam o que, por que e quanto querem programar.

Como isso pode funcionar?

Você provavelmente está se perguntando como seria uma plataforma de Visual Open Source Data Analytics na prática. Vamos começar com R e Python porque são as linguagens de script mais importantes para análise de dados. Com a plataforma open source certa, um de seus cientistas de dados pode projetar um fluxo de trabalho no qual R é usado para criar um gráfico e Python é usado para a construção do modelo, apenas para dar um exemplo. Essas duas linguagens trabalham juntas nesse pipeline analítico ou workflow, que um usuário diferente pode pegar e reutilizar, talvez nunca precisando olhar para as partes de código subjacentes. Modelos e fluxos de trabalho podem se tornar cada vez mais complexos, mas o princípio é o mesmo.

O carregamento e a integração de dados são outra área em que uma plataforma open source pode ser útil, e essa é a parte sobre a qual as pessoas realmente não falam. Especialistas podem escrever algumas linhas de SQL mais rapidamente do que montar módulos graficamente, mas nem todos são suficientemente fluentes em SQL para fazer isso. Mesmo aqueles que não têm essa capacidade, serão capazes de misturar e combinar seus dados. As plataformas de Visual Open Source Data Analytics permitem que eles realizem a maioria das funcionalidades disponíveis via SQL.

Outro exemplo é o Big Data.

A plataforma open source correta permitirá fluxos de trabalho que modelam e controlam operações de ETL nativamente em seu ambiente de big data. Eles podem fazer isso usando um conector para os bancos de dados Hadoop, Spark e NoSQL, e funciona exatamente como executar operações no banco de dados MySQL local – no entanto,  a execução ocorre no cluster (ou na nuvem). E isso é apenas o começo, fornecendo uma mera ideia de como essa integração pode funcionar com outros ambientes distribuídos ou na nuvem.

Um último exemplo, mas muito importante. Em vez de criar mais uma biblioteca de visualização ou acoplar as já existentes, é possível que as plataformas Visual Open Source Data Analytics forneçam nodes em JavaScript que permitem aos cientistas de dados criar rapidamente novas visualizações e expô-las ao usuário. Representações de rede complexas podem ser geradas usando bibliotecas conhecidas, e os usuários podem exibir visualizações interativas e, finalmente, implantar pontos de contato de fluxo de trabalho interativo baseados na Web. Esse é o grande ganho porque permite verdadeiras análises guiadas, o que significa que o feedback e a orientação humanos podem ser aplicados sempre que necessário, mesmo enquanto a análise está sendo conduzida. É onde as trocas interativas entre cientistas de dados, analistas de negócios e as máquinas que trabalham no meio funcionam juntas para produzir a análise de dados mais específica e relevante para os seus negócios.

Data Analytics agora e no futuro

A análise de dados desempenhará um papel cada vez mais vital nas empresas que estão avançando. É exigida velocidade, potência, flexibilidade e facilidade de uso de qualquer solução – e esses requisitos se tornarão ainda mais complexos à medida que os dados proliferam a um ritmo incrível. As decisões que você tomar hoje influenciarão os tipos de análise e informações que você poderá obter amanhã. A medida que você avança, aconselho você a considerar as necessidades de dados da sua organização. Você precisa de tipos muito específicos de análise de dados? Deseja controlar como essas informações são analisadas? Considere sua equipe. Você tem um exército de cientistas de dados e programadores especializados, ou você tem uma equipe restrita – ou talvez uma mistura saudável? Ao avaliar todas as suas necessidades, ativos e possíveis déficits, considere como uma plataforma de Visual Open Source Data Analytics pode ajudá-lo e fornecer exatamente o que é necessário, agora e no futuro.

Por: Michael Berthold (KNIME).

Tradução: Roberto Caffaro (HupData)

Artigo original

https://www.knime.com/blog/the-best-of-both-worlds-the-case-for-visual-open-source-data-analytics

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *