Plataformas DSML: ciencia de datos a escala industrial

Si Open Source y Python están a la vanguardia en la ciencia de datos, los editores ofrecen plataformas para organizar la creación y el mantenimiento de modelos de IA. Una etapa clave en la maduración de la IA en los negocios.

Los datos están en el corazón de la estrategia de transformación de las empresas, y la implementación de la inteligencia artificial promete importantes ganancias de productividad en muchas empresas. Los más avanzados han creado células de ciencia de datos y laboratorios de inteligencia artificial para realizar experimentos e introducir los primeros algoritmos, pero rápidamente surge la pregunta acerca de escalar estas instituciones.

La creación de modelos de inteligencia artificial “en línea” por parte de científicos de datos para las líneas de negocio, así como el seguimiento del rendimiento de estos algoritmos a lo largo del tiempo, requiere un mínimo de herramientas. Muchos editores se han posicionado en un mercado llamado DSML de Gartner, abreviatura de (plataformas) Data Science & Machine Learning.

Dataiko: un francés entre los líderes

Jean-Claude Ravino Dataiko

Entre los líderes de este mercado se encuentra el joven francés dataco. La editorial ha recaudado casi $ 247 millones desde su creación en 2013 y cuenta con GE Aviation entre sus primeros clientes, al igual que La Mutuelle Générale, Showroom Privé, Levi’s y NXP Semiconductors.

Recientemente, Dataiku lanzó una versión en línea de su plataforma, una oferta de SaaS dirigida, en particular, a las pequeñas empresas. “El cambio a la nube ha hecho posible que las pequeñas empresas utilicen la plataforma sin la necesidad de habilidades específicas del sistema”, dijo Jean-Claude Ravino, director senior de gestión de productos.

La competencia es particularmente alta, con jugadores puros y genéricos, pero también con proveedores de la nube que desean atraer a la mayor cantidad posible de científicos de datos a sus plataformas. Todos los supercondensadores también están en el mercado. Si bien Google Cloud se beneficia de la excelente imagen de sus herramientas de inteligencia artificial, AWS, Microsoft Azure y Alibaba Cloud ofrecen soluciones alternativas.

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La ventaja de su oferta es la integración de estas herramientas en el ecosistema de nube de todos, con el riesgo real de un “seguro de proveedor”. La elección de un servicio en la nube que contenga el lago de datos tiene un fuerte impacto en la plataforma DSML que se implementará.

Aparentemente, los editores “históricos” de lo que se llamó minería de datos se han sumado a la refriega. IBM confía en la sólida reputación de Watson para impulsar su oferta de Watson Studio y Campeón de SAS Analytics Promueve su plataforma Viya a sus clientes históricos, con una oferta que admite tanto SAS como Python.

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