Gli sforzi per democratizzare la scienza dei dati possono essere descritti come la creazione di un ambiente che consenta alle persone con poca esperienza di svolgere ricerche sulla scienza dei dati. Questo approccio può essere particolarmente utile per le aziende che cercano disperatamente di accedere alle competenze di un data scientist, ma non sono in grado di assumerne uno. Una varietà di user-friendly strumenti di analisi sono diventati disponibili per supportare i membri del personale nell'avvio e nel completamento di progetti di Data Science. 

Ci sono due motivi fondamentali per democratizzare Science Data: la carenza di data scientist e la preoccupazione che i data scientist disponibili non comprendano le esigenze aziendali specifiche dell'organizzazione. Si può sostenere che le aziende hanno spesso numerosi problemi aziendali basati sui dati, che vengono risolti da manager e piccoli gruppi di lavoratori. Poiché queste persone hanno una buona conoscenza del business e delle sue esigenze, dovrebbero avere una maggiore influenza sulle decisioni di Data Science che vengono prese.

I data scientist potrebbero non avere una buona comprensione delle esigenze più sottili dell'azienda. 

La democratizzazione della scienza dei dati è resa possibile da un numero crescente di nuovi strumenti di facile utilizzo che possono automatizzare molti dei processi utilizzati nella scienza dei dati. Gli esempi includono la creazione di algoritmi, il massaggio dei dati e la creazione del codice utilizzato per distribuire i modelli per la produzione.

Software utile per democratizzare la scienza dei dati

Le aziende che vogliono iniziare a realizzare progetti di Data Science hanno difficoltà a trovare talenti. Per evitare che i loro obiettivi vengano bloccati dal carenza di data scientist, le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione l'utilizzo di un approccio su più fronti nel processo di democratizzazione della scienza dei dati. Ciò includerebbe l'uso di strumenti automatizzati, strumenti senza codice, modelli di apprendimento automatico pre-addestrati, analisi self-service, e formazione del personale. 

Migliori approcci e strumenti da utilizzare

Apprendimento automatico della macchina: Vari strumenti progettati per automatizzare le attività di Data Science sono diventati disponibili negli ultimi anni. Le organizzazioni possono utilizzare questi nuovi strumenti di automazione della scienza dei dati in modo aggressivo, consentendo al personale di eseguire attività normalmente assegnate a un data scientist. Questi strumenti consentono di democratizzare la scienza dei dati. 

Di seguito è elencata una selezione limitata degli strumenti disponibili: 

• Esegui: AI: Una piattaforma proprietaria utilizzata per automatizzare l'apprendimento automatico. Questa piattaforma fornisce i controlli necessari per automatizzare la gestione delle risorse. Funziona bene con unità di elaborazione grafica (GPU) e aiuta a ottimizzare le risorse di calcolo e supporta lo sviluppo di modelli di deep learning.

• AutoKeras: Un sistema autoML open source basato su Keras. Il loro obiettivo dichiarato è contribuire a rendere l'apprendimento automatico accessibile a tutti. Questo sistema supporta l'utilizzo di blocchi ML predefiniti (pezzi di codice predefinito che possono essere utilizzati per costruire un modello ML).

• Visione AutoML di Google: Questo servizio consente di addestrare i modelli di machine learning per identificare e classificare le immagini in base ai parametri definiti. L'addestramento personalizzato del modello AutoML Vision richiede una fornitura di esempi etichettati del tipo di immagini (input) che si desidera classificare e delle categorie (risposte/output) necessarie al sistema ML per effettuare previsioni.

• Robot dati: Una piattaforma proprietaria utilizzata per automatizzare e ottimizzare la creazione di modelli ML. Questa piattaformaè progettato per supportare lo sviluppo del modello dall'inizio alla fine con la formazione e l'implementazione. Offre una gamma di funzionalità, come la formattazione dei dati, la selezione del modello, l'ingegnerizzazione delle funzionalità, l'ottimizzazione degli iperparametri e il monitoraggio. Può anche fornire modelli preaddestrati, di facile utilizzo Interfaccia utente grafica (GUI) e un catalogo dati.

Sviluppo di app senza codifica: lo sviluppo di software senza codice offre strumenti di trascinamento della selezione, interfacce utente grafiche e altri strumenti intuitivi per accelerare lo sviluppo di app ML e AI. Molte delle piattaforme di sviluppo senza codice sono progettate per aziende di dimensioni aziendali che necessitano di sviluppare processi aziendali e app per flussi di lavoro su larga scala. Questi strumenti forniscono modelli per librerie di elementi, flussi di lavoro e supportano la personalizzazione dell'interfaccia senza alcuna codifica. 

Alcuni sono elencati di seguito:

• Quixy: Questo è un facile da usare basato su cloud piattaforma applicativa aziendale che consente ai membri del personale senza esperienza di codifica di automatizzare processi e flussi di lavoro. Utilizza un semplice design drag-and-drop.

• robot terrestre: Questo software ti consente di creare un chatbot, fornendo un'esperienza di conversazione per i clienti utilizzando uno strumento di trascinamento della selezione senza codice. Supporta inoltre flussi di lavoro di dati avanzati, Dialogflow ed elaborazione del linguaggio naturale.

• Caspio: Una piattaforma senza codice progettata per lo sviluppo di applicazioni di database online. È descritto come un piattaforma all-in-one offrendo tutti gli strumenti necessari per creare app per operazioni e flussi di lavoro aziendali. Viene fornito con un generatore di applicazioni visive, un database cloud integrato, un'infrastruttura globale scalabile e conformità alle normative. 

Modelli ML preaddestrati: lo sviluppo e l'addestramento di algoritmi ML è in genere responsabilità del data scientist. Numerosi sviluppatori e startup di software ML hanno sviluppato e lanciato modelli ML pre-addestrati. Acquistando modelli ML e AI pre-addestrati in grado di preparare i dati, ingegnerizzare le funzionalità, selezionare algoritmi e valutare, lo sviluppo e l'addestramento di modelli ML non sono più necessari, ad eccezione di situazioni uniche. (I modelli pre-addestrati sono generalmente disponibili per l'analisi di video, audio, immagini o testo, l'automazione del flusso di lavoro delle opportunità, le vendite, il servizio clienti, la pubblicità interattiva e le ispezioni automatizzate delle apparecchiature.) 

Di seguito sono elencate alcune fonti di modelli ML pre-addestrati:

• Zoo modello: Questo è probabilmente il repository più popolare di modelli ML pre-addestrati al giorno d'oggi. Modello Zoo ha un'interfaccia piacevole e facile da usare in cui è possibile cercare i modelli disponibili, filtrandoli per parole chiave, attività e framework. Puoi trovare diversi modelli per Tensorflow, PyTorch, Caffe e altri. La maggior parte dei modelli è pubblicata su Github, quindi puoi anche vedere la loro licenza e i requisiti lì.

• Hub PyTorch: PyTorch offre una selezione di modelli pre-addestrati nella loro Hub PyTorch. I modelli possono essere ricercati per categorie e parole chiave. Una breve descrizione (così come le istruzioni) è presentata con ogni modello.

Analisi dei dati self-service: di recente sono stati sviluppati strumenti che possono essere utilizzati per fornire approfondimenti basati sui dati a scienziati non esperti di dati. Questi strumenti di analisi self-service sono offerti da diversi fornitori di software di business intelligence e analisi. Spesso includono funzionalità che aumentano la scoperta e l'analisi dei dati. Funzionalità come la query e la ricerca in linguaggio naturale e la scoperta visiva dei dati possono aiutare gli utenti a trovare facilmente cluster, correlazioni, eccezioni, collegamenti e previsioni senza fare affidamento su team di analisi o data scientist.

• Sisense: Questo è uno strumento intuitivo che consente agli utenti di integrare i dati e scoprire approfondimenti senza codifica o scripting e viene fornito con un front-end per la visualizzazione e il dashboard. 

• Sigma: uno strumento di analisi e BI senza codice progettato per essere utilizzato con i data warehouse nel cloud. Fornisce un'interfaccia intuitiva simile a un foglio di calcolo (simile a Excel) e traduce automaticamente i dati in un formato SQL.

• Qlik: Questa piattaforma offre un'ampia gamma di strumenti di analisi e business intelligence. La piattaforma Qlik consente a un'organizzazione di unire tutte le proprie origini dati, fornendo un'unica vista. 

Formare il personale: Competenze sui dati sono considerati piuttosto importanti e non fa mai male fornire al personale una formazione aggiuntiva, in particolare per quanto riguarda la scienza dei dati. Generalmente, tuttavia, la formazione aggiuntiva non avviene. Ciò è principalmente dovuto al fatto che tutti sono troppo occupati. La formazione aggiuntiva avrà luogo solo se la direzione la supporta e la include nella programmazione (o l'azienda paga il dipendente per studiare durante il tempo libero). 

Le sfide della democratizzazione della scienza dei dati

Occasionalmente alcuni membri del personale e/o del management sono restii al cambiamento. Ci vuole energia per apprendere nuovi processi e sviluppare nuove abitudini, e alcune persone preferiscono arrendersi (o non stressarsi) durante la loro vita lavorativa. (Puoi procedere per inerzia, e comunque fare un buon lavoro, se sai cosa stai facendo. Dover imparare nuovi processi toglie quel livello di comfort... per un po'.) Qualsiasi numero di razionalizzazioni può essere usato per argomentare contro i cambiamenti. Alla fine, tuttavia, la direzione e il personale devono cambiare man mano che il business cambia. (Sostituire le persone può essere difficile in questo momento e non ci sono risposte facili per questo problema.)

Gli sforzi per democratizzare la scienza dei dati comportano le proprie sfide.

Un altro potenziale problema è la confusione durante il processo di implementazione. Senza l'onboarding e la formazione adeguati, il personale a cui è stato concesso l'accesso a strumenti self-service e di automazione della scienza dei dati potrebbe interpretare erroneamente i dati. Nelle prime fasi del passaggio alla democratizzazione del programma Data Science, dovrebbe essere disponibile una persona di riferimento (o due). Questo potrebbe essere il data steward o chief data officer.

Immagine utilizzata su licenza di Shutterstock.com

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• Fonte: https://www.dataversity.net/how-to-democratize-data-science/