Big data è lo spirito del tempo del 21° secolo. L'enorme volume di dati disponibili per le aziende, le agenzie governative, le istituzioni educative e i consumatori è praticamente illimitato rispetto ai giorni in cui i computer erano delle dimensioni dei laboratori di informatica.

L'eruzione di innovazioni tecnologiche negli ultimi 30 anni ha richiesto la costante creazione e ottimizzazione di strumenti di analisi dei dati per garantire che le organizzazioni possano gestire e trarre significato dai dati. Strumenti come le piattaforme di data science e machine learning sono emersi per soddisfare questa domanda. 

Secondo uno studio di ricerca di DataRobot, l'86% delle aziende descrive l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) come una priorità aziendale, con il 42% che lo indica specificamente come la loro impresa IT più importante. Il machine learning sta maturando e non è più una tecnologia di nicchia per gli adottatori innovativi. Pertanto, le organizzazioni devono determinare le loro esigenze aziendali e i punti critici relativi alla data science e all'AI per prendere decisioni informate sul software. Un'azienda può garantire che i suoi strumenti di data science siano selezionati con informazioni sufficienti, ricerca e input da parte dei colleghi del settore utilizzando i rapporti G2 che analizzano le recensioni degli utenti in tempo reale.

Cosa considerare quando si acquista un software di data science

R e Python sono frequentemente citati come i linguaggi di programmazione più comuni per i data scientist grazie alla loro natura intuitiva e alle loro capacità analitiche robuste. Ad esempio, un recensore di G2 di una piattaforma di data science e machine learning, ha detto:

"Implementare la data science o il machine learning può essere impegnativo utilizzando linguaggi di programmazione come R o Python per un principiante.”

Sebbene la popolarità di R e Python sia in parte guidata dal fatto che sono linguaggi open-source, solleva anche preoccupazioni sulla privacy dei dati. Pertanto, gli acquirenti probabilmente avranno domande sulla capacità di un software di prevenire attacchi e mantenere l'integrità dei dati. 

Se i fornitori pagheranno per un software di machine learning, cercheranno algoritmi robusti che vengano con l'acquisto. Il punto cruciale del lavoro con i dati è l'efficienza e l'efficacia degli algoritmi che aiutano la macchina a imparare e fare previsioni. Allo stesso modo, i fornitori devono determinare se lo strumento e i suoi algoritmi possono gestire enormi set di dati. Con le aziende che ora hanno milioni (e persino miliardi) di punti dati, il software deve funzionare senza problemi quando elabora grandi quantità di informazioni.

Infine, i fornitori stanno anche considerando la facilità d'uso del software di data science e machine learning. Un'interfaccia intuitiva che fornisce strumenti di elaborazione dati puliti e attraenti è vitale, e la capacità di integrarsi con altri strumenti di programmazione popolari e librerie di machine learning sarà influente nel processo di selezione del software.

Considera prima i tuoi dati

Come si suol dire: spazzatura dentro, spazzatura fuori. C'è una buona ragione per cui questa frase viene usata così frequentemente. È un consiglio saggio. Per addestrare correttamente un algoritmo, si devono avere dati puliti, preparati. Una volta che i dati sono perfettamente puliti, devono essere importati nella piattaforma di data science. Questo passaggio non è banale. Si dovrebbe pensare a quanto bene può ingerire e gestire i tuoi dati.

Cose a cui pensare:

• I tuoi dati hanno delle incoerenze?
• I tuoi dati sono in formati diversi?
• Quante piattaforme hai bisogno di utilizzare per raccogliere dati?

Nel nostro ultimo G2 Grid® Report per le piattaforme di Data Science e Machine Learning (Inverno 2022), abbiamo scoperto che Alteryx si è classificato al n. 1 per l'ingestione e la gestione dei dati.

Considera il tuo talento

Il talento nella data science non è economico. Con il prezzo per il talento premium nella data science in aumento, le piattaforme AI senza codice e a basso codice stanno diventando sempre più popolari, permettendo alle aziende di implementare l'AI senza la necessità di data scientist.

Tuttavia, il ruolo tradizionale del data scientist è qui per restare. Tenendo presente ciò, considera la composizione del tuo team e i loro punti di forza e debolezza. Ad esempio, pensa ai linguaggi di programmazione in cui sono competenti e come ciò si allinea con le piattaforme in fase di valutazione. Nel rapporto sopra menzionato, ai revisori è stato anche chiesto di valutare questi prodotti in base al supporto del linguaggio di programmazione. TIMi Suite è stato classificato al n. 1.

Non dimenticare di considerare il tuo caso d'uso

Quando si pensa allo strumento che corrisponde alle proprie esigenze, è importante determinare le proprie necessità e il caso d'uso fin dall'inizio. 

Qual è l'obiettivo finale dell'acquisto di questo software? Utilizzerai la piattaforma per un caso d'uso di visione artificiale, come addestrare un algoritmo a rilevare problemi su una linea di produzione? La utilizzerai per ottimizzare la tua pubblicità in base al comportamento di navigazione precedente di un cliente?

Dopo aver posto queste domande, si può iniziare a considerare uno strumento che sia una buona corrispondenza. Ad esempio, quando si considera uno strumento per un caso d'uso di visione artificiale, il G2’s Grid® Report per le piattaforme di Data Science e Machine Learning | Inverno 2022 è uno strumento utile. Di seguito, possiamo vedere i migliori prodotti in base alla loro valutazione per le capacità di visione artificiale.

Guardare oltre il punteggio G2

In G2, raccogliamo diversi punti dati con ogni recensione che riceviamo. Nel G2 Grid® Report per le piattaforme di Data Science e Machine Learning (Inverno 2022), MATLAB ha guidato le classifiche con il punteggio G2 più alto. Tuttavia, i revisori non erano completamente soddisfatti della loro offerta di prodotti. Guardando il punteggio Meets Requirement, si sono classificati al n. 8, con TiMI Suite al n. 1. 

In G2, abbiamo trovato che le seguenti sono alcune delle caratteristiche critiche quando si valuta una piattaforma di data science e machine learning, insieme al prodotto classificato n. 1 per ciascuna caratteristica data.

Il punteggio G2 è una metrica importante quando si valutano i leader in una determinata categoria. Tuttavia, se si vuole approfondire e trovare uno strumento che si adatti alle proprie esigenze e al caso d'uso, è fondamentale guardare alle valutazioni delle caratteristiche dei prodotti. Con questi dati a portata di mano, un'azienda può prendere una decisione d'acquisto intelligente e trovare la piattaforma giusta.