Componentes de análitica

Los componentes de análitica avanzada son relativamente nuevos en el ecosistema definido por las arquitecturas de datos empresariales. Debido a su amplo espectro, resulta también complejo definirlos.

Definición

Gartner define a las plataformas de análitica, ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) como un conjunto de productos centrales, componentes, bibliotecas de código y frameworks que son integrados de forma coherente. Sus usuarios principales son profesionales de la ciencia de datos, incluidos científicos de datos, ciudadanos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores de aplicaciones y especialistas en aprendizaje automático (ML).

En general, los componentes de análitica avanzada exhiben las siguientes funcionalidades:

  • Herramientas para la comprensión del problema y del contexto empresarial

  • Preparación de datos

  • Exploración de datos

  • Ingeniería de predictores

  • Creación y entrenamiento de modelos

  • Pruebas de modelos

  • Herramientas de despliegue y puesta en producción

  • Monitoreo

  • Mantenimiento

  • Gobernanza de datos y modelos

  • Inteligencia artificial explicable (XAI)

  • Colaboración

Diversidad tecnológica

El mercado de estos componentes es uno de los mas diversos, con soluciones de código abierto, soluciones propietarias y soluciones mixtas a la hora de elegir. El movimiento en este mercado es rápido y multidireccional.

Los científicos de datos con un nivel de experiencia elevado prefieren soluciones de código a la hora de crear modelos de aprendizaje automático (generalmente en Python o R). En la mayoria de los casos, estos soluciones se ejecutan en notebooks. Otros usuarios se sienten más cómodos construyendo modelos usando una interfaz de usuario (de arrastrar y soltar). Muchos miembros de las comunidades emergentes de ciencia de datos favorecen un enfoque mucho más asistido (a menudo llamado AutoML). Esto utiliza técnicas de AI/ML para guiar y acelerar a los profesionales a través del proceso de creación y puesta en funcionamiento del modelo de forma más eficiente y productiva.

Herramientas de análitica avanzada en las organizaciones

Herramientas de análitica avanzada en las organizaciones (haga clic para ver en pantalla completa).