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我们需要一个很好的数据科学的现代平台

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-11-13

企业必须能够有效地处理数据,然后才能基于数据科学创建应用程序
高效的数据管道可分析来自多种来源和类型的数据,实时将新鲜数据与大量历史数据相关联,并提供便捷的功能-所有这些都在一个统一的平台上进行,为了获得真正的竞争优势,平台必须提供自由以任意数量安全处理多模型数据,同时消除孤岛和复杂性,强大而快速的数据引擎是在其之上运行智能应用程序的大推动力。

您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么?这项技术有什么特别之处?
那将是无服务器的。无服务器框架使开发人员可以专注于构建和运行自动扩展应用程序,而不必担心管理服务器,因为服务器调配和维护是在幕后进行的,借助无服务器计算,用户可以程度地减少开发和维护开销,并使部署自动化。

今天企业面临的挑战是什么?大多数企业如何响应(并且有效)?
我们发现,希望在业务应用程序中实施数据科学和AI的企业正在与复杂,孤立的数据管道作斗争,这些管道需要非常长的部署时间,而且成本很高。许多公司已尝试利用Hadoop构建AI应用程序,由于技能和集成方面的挑战,绝大多数Hadoop部署无法达到节省成本和创收目标的目的,大多数企业会通过雇用更多的数据科学家和数据工程师来缩短产品上市时间,并尝试解决问题,而不是从头开始修复架构。

数据和分析中是否有一项新技术带来的挑战比大多数人意识到的还要多?企业应如何调整其方法?
并非毫无疑问当今领先的编排工具,托管服务则以此为基础,但是问题开始于数据工程师认为仅通过一起工作就可以解决问题,我们相信构建现代功能平台的理想基础,但是理想情况下,数据科学家根本不应该处理任何安装和管理。为了仅专注于数据科学,数据科学家需要通过预先安装服务的托管平台,这些服务包括笔记本电脑,AI工具,数据服务,无服务器计算以及可管理所有内容的友好UI。

您如何看待2020年及以后的分析和数据管理方向?我们还没有听说过什么呢?
数据科学仍然是一种新兴技术,我们相信随着数据科学的承诺变得更加容易实现,数据科学将在越来越多的数据驱动应用程序中实现,一旦开发和部署过程更加无缝,企业将每月启动新的智能应用程序。

贵公司的产品/解决方案是什么,它将为企业解决什么问题?

由于开发和部署的复杂性,当今大多数数据科学项目无法产生影响,到他们投产时,已经做出了太多妥协,项目失去了魔力,数据科学平台是完全为生产而构建的,其本机生产架构可在保持其全部功能的同时,快速开发和部署数据科学应用程序。用户可以关联许多不同的数据类型,以丰富数据,与领先的预装AI工具一起使用,以及使用无服务器框架在任何环境中轻松,自动地进行部署,数据科学家终于停止了对基础架构的关注,并开始产生影响。



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