Les big data sont l'esprit du temps du 21e siècle. Le volume de données disponible pour les entreprises, les agences gouvernementales, les institutions éducatives et les consommateurs est pratiquement illimité par rapport à l'époque où les ordinateurs avaient la taille de laboratoires d'informatique.

L'éruption des innovations technologiques au cours des 30 dernières années a exigé la création et l'optimisation constantes d'outils d'analyse de données pour garantir que les organisations puissent gérer et tirer du sens des données. Des outils tels que les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ont vu le jour pour répondre à cette demande.

Selon une étude de recherche de DataRobot, 86 % des entreprises décrivent l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) comme une priorité commerciale, 42 % déclarant spécifiquement qu'il s'agit de leur projet informatique le plus important. L'apprentissage automatique mûrit et n'est plus une technologie de niche pour les adopteurs innovants. Par conséquent, les organisations doivent déterminer leurs besoins commerciaux et leurs points de douleur concernant la science des données et l'IA pour prendre des décisions logicielles éclairées. Une entreprise peut s'assurer que ses outils de science des données sont sélectionnés avec suffisamment d'informations, de recherches et d'avis de pairs de l'industrie en utilisant les rapports G2 qui analysent les avis des utilisateurs en temps réel.

Ce qu'il faut considérer lors de l'achat de logiciels de science des données

R et Python sont fréquemment cités comme les langages de programmation les plus courants pour les data scientists en raison de leur nature intuitive et de leurs capacités analytiques robustes. Par exemple, un critique G2 d'une plateforme de science des données et d'apprentissage automatique, a déclaré :

"Mettre en œuvre la science des données ou l'apprentissage automatique peut être difficile en utilisant des langages de programmation comme R ou Python pour un débutant."

Bien que la popularité de R et Python soit en partie due à leur statut de langages open-source, cela soulève également des préoccupations concernant la confidentialité des données. Par conséquent, les acheteurs auront probablement des questions sur la capacité d'un logiciel à prévenir les piratages et à maintenir l'intégrité des données.

Si les fournisseurs vont payer pour un logiciel d'apprentissage automatique, ils rechercheront des algorithmes robustes inclus dans l'achat. L'essentiel du travail avec les données est l'efficacité et l'efficacité des algorithmes qui aident la machine à apprendre et à faire des prédictions. De même, les fournisseurs doivent déterminer si l'outil et ses algorithmes peuvent gérer d'énormes ensembles de données. Avec les entreprises ayant maintenant des millions (et même des milliards) de points de données, le logiciel doit fonctionner de manière transparente lors du traitement de quantités copieuses d'informations.

Enfin, les fournisseurs considèrent également la facilité d'utilisation des logiciels de science des données et d'apprentissage automatique. Une interface intuitive qui offre des outils de traitement de données propres et attrayants est essentielle, et la capacité d'intégrer d'autres outils de programmation populaires et des bibliothèques d'apprentissage automatique sera influente dans le processus de sélection du logiciel.

Considérez d'abord vos données

Comme le dit le proverbe : "garbage in, garbage out". Il y a une bonne raison pour laquelle cette phrase est si souvent utilisée. C'est un conseil avisé. Pour bien entraîner un algorithme, il faut avoir des données propres, préparées. Une fois que les données sont impeccablement propres, elles doivent être importées dans la plateforme de science des données. Cette étape n'est pas triviale. Il faut réfléchir à la façon dont elle peut ingérer et manipuler vos données.

Choses à considérer :

• Vos données ont-elles des incohérences ?
• Vos données sont-elles dans différents formats ?
• Combien de plateformes devez-vous utiliser pour extraire des données ?

Dans notre dernier rapport G2 Grid® pour les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (Hiver 2022), nous avons constaté que Alteryx était classé n°1 pour l'ingestion et la manipulation des données.

Considérez votre talent

Le talent en science des données n'est pas bon marché. Avec le prix du talent premium en science des données en hausse, les plateformes d'IA sans code et à faible code deviennent de plus en plus populaires, permettant aux entreprises de déployer l'IA sans avoir besoin de data scientists.

Cependant, le rôle traditionnel de data scientist est là pour rester. Avec cela à l'esprit, considérez la composition de votre équipe et leurs forces et faiblesses. Par exemple, réfléchissez aux langages de programmation qu'ils maîtrisent et à la façon dont cela correspond aux plateformes évaluées. Dans le rapport mentionné ci-dessus, les examinateurs ont également été invités à évaluer ces produits en fonction de leur support de langage de programmation. TIMi Suite a été classé n°1.

N'oubliez pas de considérer votre cas d'utilisation

Lorsqu'on pense à l'outil qui correspond à vos besoins, il est important de déterminer vos besoins et votre cas d'utilisation dès le départ.

Quel est l'objectif final de l'achat de ce logiciel ? Utiliserez-vous la plateforme pour un cas d'utilisation de vision par ordinateur, comme entraîner un algorithme à détecter des problèmes sur une ligne de production ? L'utiliserez-vous pour optimiser votre publicité en fonction du comportement de navigation précédent d'un client ?

Après avoir posé ces questions, on peut commencer à envisager un outil qui est un bon match. Par exemple, lors de l'examen d'un outil pour un cas d'utilisation de vision par ordinateur, le rapport G2 Grid® pour les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique | Hiver 2022 est un outil utile. Ci-dessous, nous pouvons voir les meilleurs produits en fonction de leur évaluation pour les capacités de vision par ordinateur.

Regarder au-delà du score G2

Chez G2, nous collectons différents points de données avec chaque avis que nous recevons. Dans le rapport G2 Grid® pour les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (Hiver 2022), MATLAB a dominé les classements avec le score G2 le plus élevé. Cependant, les examinateurs n'étaient pas entièrement satisfaits de leur offre de produit. En regardant le score Répond aux exigences, ils se classaient n°8, avec TiMI Suite arrivant en n°1.

Chez G2, nous avons trouvé que les éléments suivants sont quelques-unes des fonctionnalités critiques lors de l'évaluation d'une plateforme de science des données et d'apprentissage automatique, ainsi que le produit classé n°1 pour chaque fonctionnalité donnée.

Le score G2 est une métrique importante lors de l'évaluation des leaders dans une catégorie donnée. Cependant, si l'on veut creuser et trouver un outil qui correspond à leurs besoins et cas d'utilisation, il est essentiel de regarder les évaluations des fonctionnalités des produits. Avec ces données en main, une entreprise peut prendre une décision d'achat intelligente et trouver la bonne plateforme.