Big Data ist der Zeitgeist des 21. Jahrhunderts. Das schiere Volumen an Daten, das Unternehmen, Regierungsbehörden, Bildungseinrichtungen und Verbrauchern zur Verfügung steht, ist im Vergleich zu den Zeiten, als Computer die Größe von Informatiklabors hatten, praktisch grenzenlos.

Der Ausbruch technologischer Innovationen in den letzten 30 Jahren hat die ständige Erstellung und Optimierung von Datenanalysetools gefordert, um sicherzustellen, dass Organisationen Daten handhaben und daraus Bedeutung ableiten können. Tools wie Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen sind entstanden, um diese Nachfrage zu erfüllen. 

Laut einer Forschungsstudie von DataRobot beschreiben 86 % der Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) als geschäftliche Priorität, wobei 42 % es speziell als ihr wichtigstes IT-Vorhaben angeben. Maschinelles Lernen reift heran und ist nicht mehr nur eine Nischentechnologie für innovative Anwender. Daher müssen Organisationen ihre geschäftlichen Bedürfnisse und Schmerzpunkte im Zusammenhang mit Datenwissenschaft und KI bestimmen, um fundierte Softwareentscheidungen zu treffen. Ein Unternehmen kann sicherstellen, dass seine Datenwissenschaftstools mit genügend Informationen, Forschung und Input von Branchenkollegen ausgewählt werden, indem es G2-Berichte verwendet, die Benutzerbewertungen in Echtzeit analysieren.

Was beim Kauf von Datenwissenschaftssoftware zu beachten ist

R und Python werden häufig als die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Datenwissenschaftler genannt, da sie intuitiv sind und über robuste Analysefähigkeiten verfügen. Zum Beispiel sagte ein G2-Rezensent einer Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattform::

"Die Implementierung von Datenwissenschaft oder maschinellem Lernen kann für einen Anfänger mit Programmiersprachen wie R oder Python herausfordernd sein."

Obwohl die Beliebtheit von R und Python teilweise darauf zurückzuführen ist, dass sie Open-Source-Sprachen sind, wirft es auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf. Daher werden Käufer wahrscheinlich Fragen zur Fähigkeit einer Software haben, Hacks zu verhindern und die Datenintegrität zu wahren. 

Wenn Anbieter für eine Maschinelle Lernsoftware bezahlen, werden sie nach robusten Algorithmen suchen, die mit dem Kauf einhergehen. Der entscheidende Punkt bei der Arbeit mit Daten ist die Effizienz und Effektivität von Algorithmen, die der Maschine helfen, zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Ebenso müssen Anbieter feststellen, ob das Tool und seine Algorithmen in der Lage sind, enorme Datensätze zu verarbeiten. Da Unternehmen jetzt über Millionen (und sogar Milliarden) von Datenpunkten verfügen, muss die Software nahtlos funktionieren, wenn sie große Mengen an Informationen verarbeitet.

Schließlich berücksichtigen Anbieter auch die Benutzerfreundlichkeit von Datenwissenschafts- und maschinellen Lernsoftware. Eine intuitive Benutzeroberfläche, die saubere und attraktive Datenverarbeitungstools bietet, ist entscheidend, und die Fähigkeit, sich mit anderen beliebten Programmiertools und maschinellen Lernbibliotheken zu integrieren, wird im Softwareauswahlprozess einflussreich sein.

Berücksichtigen Sie zuerst Ihre Daten

Wie das Sprichwort sagt: Müll rein, Müll raus. Es gibt einen guten Grund, warum dieser Satz so häufig verwendet wird. Es ist ein weiser Rat. Um einen Algorithmus richtig zu trainieren, muss man saubere, vorbereitete Daten haben. Sobald die Daten blitzsauber sind, müssen sie in die Datenwissenschaftsplattform importiert werden. Dieser Schritt ist nicht trivial. Man sollte darüber nachdenken, wie gut es Ihre Daten aufnehmen und bearbeiten kann.

Dinge, über die man nachdenken sollte:

• Haben Ihre Daten Inkonsistenzen?
• Sind Ihre Daten in verschiedenen Formaten?
• Wie viele Plattformen müssen Sie verwenden, um Daten zu ziehen?

In unserem neuesten G2 Grid® Report für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen (Winter 2022) haben wir festgestellt, dass Alteryx auf Platz 1 für Datenaufnahme und -bearbeitung rangierte.

Berücksichtigen Sie Ihr Talent

Datenwissenschaftliches Talent ist nicht billig. Da der Preis für erstklassiges Datenwissenschaftstalent steigt, werden No-Code- und Low-Code-KI-Plattformen immer beliebter, da sie es Unternehmen ermöglichen, KI ohne die Notwendigkeit von Datenwissenschaftlern einzusetzen.

Die traditionelle Rolle des Datenwissenschaftlers bleibt jedoch bestehen. In diesem Sinne sollten Sie die Zusammensetzung Ihres Teams und deren Stärken und Schwächen berücksichtigen. Denken Sie beispielsweise an die Programmiersprachen, in denen sie versiert sind, und wie das mit den bewerteten Plattformen übereinstimmt. In dem oben genannten Bericht wurden die Rezensenten auch gebeten, diese Produkte basierend auf ihrer Unterstützung von Programmiersprachen zu bewerten. TIMi Suite wurde auf Platz 1 eingestuft.

Vergessen Sie nicht, Ihren Anwendungsfall zu berücksichtigen

Wenn Sie über das Tool nachdenken, das Ihren Bedürfnissen entspricht, ist es wichtig, Ihre Bedürfnisse und den Anwendungsfall von Anfang an zu bestimmen. 

Was ist das Endziel beim Kauf dieser Software? Werden Sie die Plattform für einen Anwendungsfall der Computer Vision verwenden, wie z. B. das Training eines Algorithmus zur Erkennung von Problemen in einer Produktionslinie? Werden Sie es verwenden, um Ihre Werbung basierend auf dem vorherigen Surfverhalten eines Kunden zu optimieren?

Nachdem Sie diese Fragen gestellt haben, kann man beginnen, ein Tool in Betracht zu ziehen, das gut passt. Zum Beispiel ist G2’s Grid® Report für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen | Winter 2022 ein hilfreiches Tool, wenn man ein Tool für einen Anwendungsfall der Computer Vision in Betracht zieht. Unten sehen wir die besten Produkte basierend auf ihrer Bewertung für Computer Vision-Fähigkeiten.

Über den G2-Score hinausblicken

Bei G2 sammeln wir mit jeder Bewertung, die wir erhalten, verschiedene Datenpunkte. Im G2 Grid® Report für Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen (Winter 2022) führte MATLAB die Charts mit dem höchsten G2-Score an. Die Rezensenten waren jedoch nicht vollständig mit ihrem Produktangebot zufrieden. Betrachtet man den Erfüllt Anforderungen-Score, rangierten sie auf Platz 8, während TiMI Suite auf Platz 1 kam. 

Bei G2 haben wir festgestellt, dass die folgenden einige der kritischen Merkmale bei der Bewertung einer Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattform sind, zusammen mit dem auf Platz 1 bewerteten Produkt für jedes gegebene Merkmal.

Der G2-Score ist eine wichtige Kennzahl bei der Bewertung von Marktführern in einer bestimmten Kategorie. Wenn man jedoch tiefer einsteigen und ein Tool finden möchte, das den eigenen Bedürfnissen und Anwendungsfällen entspricht, ist es entscheidend, die Merkmalsbewertungen der Produkte zu betrachten. Mit diesen Daten in der Hand kann ein Unternehmen eine kluge Kaufentscheidung treffen und die richtige Plattform finden.