Big data es el zeitgeist del siglo XXI. El volumen de datos disponible para empresas, agencias gubernamentales, instituciones educativas y consumidores es prácticamente ilimitado en comparación con los días en que las computadoras eran del tamaño de laboratorios de ciencias de la computación.
La erupción de innovaciones tecnológicas en los últimos 30 años ha exigido la constante creación y optimización de herramientas de análisis de datos para asegurar que las organizaciones puedan manejar y derivar significado de los datos. Herramientas como las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático han surgido para satisfacer esta demanda.
Según un estudio de investigación de DataRobot, el 86% de las empresas describen la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) como una prioridad empresarial, con un 42% afirmando específicamente que es su proyecto de TI más importante. El aprendizaje automático está madurando y ya no es una tecnología de nicho para adoptadores innovadores. Por lo tanto, las organizaciones deben determinar sus necesidades empresariales y puntos críticos en torno a la ciencia de datos y la IA para tomar decisiones informadas sobre software. Una empresa puede asegurarse de que sus herramientas de ciencia de datos se seleccionen con suficiente información, investigación y aportes de colegas de la industria utilizando informes de G2 que analizan las opiniones de los usuarios en tiempo real.
Qué considerar al comprar software de ciencia de datos
Algunos de los principales problemas que reportan los científicos de datos al trabajar con sistemas de aprendizaje automático incluyen la privacidad de los datos, la falta de algoritmos robustos integrados, la incapacidad para manejar conjuntos de datos masivos y una interfaz de usuario poco amigable.
R y Python son frecuentemente citados como los lenguajes de programación más comunes para los científicos de datos debido a su naturaleza intuitiva y sus capacidades analíticas robustas. Por ejemplo, un revisor de G2 de una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, dijo:
"Implementar ciencia de datos o aprendizaje automático puede ser un desafío usando lenguajes de programación como R o Python para un principiante.”
Aunque la popularidad de R y Python se debe en parte a que son lenguajes de código abierto, también plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos. Por lo tanto, los compradores probablemente tendrán preguntas sobre la capacidad de un software para prevenir hackeos y mantener la integridad de los datos.
Si los proveedores van a pagar por un software de aprendizaje automático, buscarán algoritmos robustos que vengan con la compra. La clave al trabajar con datos es la eficiencia y efectividad de los algoritmos que ayudan a la máquina a aprender y hacer predicciones. De manera similar, los proveedores deben determinar si la herramienta y sus algoritmos pueden manejar conjuntos de datos enormes. Con las empresas ahora teniendo millones (e incluso miles de millones) de puntos de datos, el software debe funcionar sin problemas al procesar grandes cantidades de información.
Finalmente, los proveedores también están considerando la facilidad de uso del software de ciencia de datos y aprendizaje automático. Una interfaz intuitiva que proporcione herramientas de procesamiento de datos limpias y atractivas es vital, y la capacidad de integrarse con otras herramientas de programación populares y bibliotecas de aprendizaje automático será influyente en el proceso de selección de software.
Considera tus datos primero
Como dice el refrán: basura entra, basura sale. Hay una buena razón por la que esta frase se usa con tanta frecuencia. Es un consejo sabio. Para entrenar adecuadamente un algoritmo, uno debe tener datos limpios, preparados. Una vez que los datos están impecablemente limpios, deben importarse a la plataforma de ciencia de datos. Este paso no es trivial. Uno debe pensar en qué tan bien puede ingerir y manejar tus datos.
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Cosas en las que pensar:
- ¿Tus datos tienen inconsistencias?
- ¿Tus datos están en diferentes formatos?
- ¿De cuántas plataformas necesitas extraer datos?
En nuestro último Informe G2 Grid® para Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (Invierno 2022), encontramos que Alteryx ocupó el puesto No. 1 en Ingestión y Manejo de Datos.
Considera tu talento
El talento en ciencia de datos no es barato. Con el precio del talento premium en ciencia de datos en aumento, las plataformas de IA sin código y de bajo código están ganando popularidad, permitiendo a las empresas implementar IA sin la necesidad de científicos de datos.
Sin embargo, el rol tradicional del científico de datos está aquí para quedarse. Con eso en mente, considera la composición de tu equipo y sus fortalezas y debilidades. Por ejemplo, piensa en los lenguajes de programación en los que son competentes y cómo eso se alinea con las plataformas que se están evaluando. En el informe mencionado anteriormente, también se pidió a los revisores que calificaran estos productos en función de su soporte de lenguajes de programación. TIMi Suite fue clasificado como No. 1.
No olvides considerar tu caso de uso
Al pensar en la herramienta que se ajusta a tus necesidades, es importante determinar tus necesidades y caso de uso desde el principio.
¿Cuál es el objetivo final de comprar este software? ¿Usarás la plataforma para un caso de uso de visión por computadora, como entrenar un algoritmo para detectar problemas en una línea de productos? ¿La usarás para optimizar tu publicidad en función del comportamiento de navegación previo de un cliente?
Después de hacer estas preguntas, uno puede comenzar a considerar una herramienta que sea una buena combinación. Por ejemplo, al considerar una herramienta para un caso de uso de visión por computadora, el Informe G2 Grid® para Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático | Invierno 2022 es una herramienta útil. A continuación, podemos ver los mejores productos según su calificación para capacidades de visión por computadora.
Mirando más allá del G2 Score
En G2, recopilamos diferentes puntos de datos con cada revisión que recibimos. En el Informe G2 Grid® para Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (Invierno 2022), MATLAB lideró las listas con la puntuación G2 más alta. Sin embargo, los revisores no estaban completamente satisfechos con su oferta de productos. Al observar la puntuación de Cumple con los Requisitos, se ubicaron en el No. 8, con TiMI Suite en el No. 1.
En G2, hemos encontrado que las siguientes son algunas de las características críticas al evaluar una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático, junto con el producto clasificado como No. 1 para cada característica dada.
La puntuación G2 es una métrica importante al evaluar líderes en una categoría dada. Sin embargo, si uno quiere profundizar y encontrar una herramienta que se ajuste a sus necesidades y caso de uso, es clave observar las calificaciones de características de los productos. Con estos datos en mano, una empresa puede tomar una decisión de compra inteligente y encontrar la plataforma adecuada.
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Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
