La ciència de dades s'ha convertit en una faceta primordial de l'activitat empresarial. La majoria d'empreses requereixen de científics de dades que tractin, organitzin, transformin i analitzin les seves dades per a traduir-los en informació de valor. La creixent rellevància d'aquesta ciència ha suposat la proliferació d'una gran varietat d'eines i tecnologies de data science. A continuació, repassem les 10 millors eines de data science del mercat.
En una entrada anterior en aquest blog, ja parlàvem de la importància de les dades, la ciència de dades i l'anàlisi de dades per a prendre data-driven decisions, és a dir, decisions informades que contribueixen a la millora del rendiment empresarial.
La tecnologia i la digitalització han transformat el mercat, ara en constant transformació. Per a adaptar-se la volatilitat mercantil, les organitzacions cada vegada necessiten més informació, coneixement i intel·ligència per a prendre decisions adequades. A més, la informació cada vegada es requereix més aviat, pràcticament en temps real.
Així, les dades s'han convertit en un dels actius empresarials de més valor i ara els negocis necessiten experts que recullin, integrin, tractin i processin les seves dades. Tots aquests processos s'engloben dins d'una mateixa ciència: la ciència de dades.
El concepto ciencia de datos o data science unifica todas aquellas actividades relacionadas con el tratamiento de datos que tienen como finalidad la obtención de conocimiento e información de valor —o, en el ámbito del business, insights—. Así, la ciencia de datos engloba técnicas de data analysis, de estadística y matemáticas, de visualización de datos, de informática, de integración de datos, etc. Es, por lo tanto, una ciencia interdisciplinar que abarca cualquier técnica aplicada al análisis y comprensión de fenómenos reales a partir de datos estructurados o no estructurados. Asimismo, la ciencia de datos está relacionada con otros procesos como la minería de datos, el aprendizaje automático, el data management, el data governance y el Big Data.
El concepte ciència de dades o data science unifica totes aquelles activitats relacionades amb el tractament de dades que tenen com a finalitat l'obtenció de coneixement i informació de valor —o, en l'àmbit del business, insights—. Així, la ciència de dades engloba tècniques de data analysis, d'estadística i matemàtiques, de visualització de dades, d'informàtica, d'integració de dades, etc. És, per tant, una ciència interdisciplinària que abasta qualsevol tècnica aplicada a l'anàlisi i comprensió de fenòmens reals a partir de dades estructurades o no estructurade. Així mateix, la ciència de dades està relacionada amb altres processos com la mineria de dades, l'aprenentatge automàtic, el data management, el data governance i el Big Data.
A mesura que la demanda de ciència de dades ha augmentat, el mercat d'eines de ciència de dades també ho ha fet. En l'actualitat existeixen una gran quantitat de plataformes, APIs i softwares a través dels quals els científics de dades poden transformar, consolidar, agregar, modificar i analitzar conjunts de dades.
A continuació, mostrem les millors eines de data science del mercat, que qualsevol científic de dades hauria de conèixer. Aquestes tecnologies són extremadament útils per a augmentar l'eficiència dels projectes, per al desenvolupament de noves iniciatives, per a construir models de dades, analitzar resultats, etc.
Azure Synapse, evolución de Azure SQL, es un servicio cloud de análisis de datos que permite analizar y almacenar grandes cantidades de datos (Big Data). Es una de las aplicaciones más populares para computar proyectos complejos de data science. Ideal para grandes empresas, Synapse permite procesar, administrar y servir datos en un único servicio y está orientado a resolver las necesidades de business intelligence de los negocios.
Azure Synapse, evolució d'Azure SQL, és un servei cloud d'anàlisi de dades que permet analitzar i emmagatzemar grans quantitats de dades (Big Data). És una de les aplicacions més populars per a computar projectes complexos de data science. Ideal per a grans empreses, Synapse permet processar, administrar i servir dades en un únic servei i està orientat a resoldre les necessitats de business intelligence dels negocis.
Un dels grans avantatges de Synapse és que, a diferència d'altres aplicacions, té capacitats d'intel·ligència artificial i de machine learning, per la qual cosa és ideal per a projectes sofisticats. A més, possibilita la consulta i gestió de grans quantitats de dades i és compatible amb molts llenguatges, eines, sistemes, softwares i marcs de programació —tant de Microsoft com de tercers—.
Sens dubte, Azure Synapse és una de les eines de ciència de dades més completes del mercat, ja que integra la majoria de les altres eines de Azure. Per exemple, està integrada amb Power BI i Azure Machine Learning; amb la qual cosa, té capacitats d'integració de models matemàtics de machine learning a través del format ONNX.
Azure Databricks és una eina ideal per a científics de dades que necessitin tractar i analitzar les dades i treballar en projectes de manera col·laborativa, ja que disposa d'una àrea de treball col·laborativa i interactiva.
Es tracta d'un sistema de computació que permet programar clústers de dades íntegres a gran velocitat, realitzar queries complexes i suporta grans quantitats de dades, l'execució de dades en lots, streaming, etc.
Basada en Apache Spark, aquesta eina capacita l'escalabilitat automàtica i és ideal per a aquelles empreses que necessiten processar i analitzar macrodades per a treure conclusions. A més, té capacitats per al desenvolupament de solucions d'intel·ligència artificial.
De nou, aquesta eina pot integrar-se amb els altres serveis de Azure a més de Scala, R, Java, SQL i molts altres repositoris i biblioteques open source. Això permet als científics, enginyers i analistes treballar en múltiples llenguatges.
A més, en integrar-se amb Azure Machine Learning, admet funcionalitats d'aprenentatge automàtic i el desenvolupament de solucions machine learning.
Azure Data Lake es la herramienta ideal para aquellas organizaciones que necesitan un data lake de grandes capacidades. Un data lake es un servicio de almacenamiento de datos y, aunque puedan confundirse, no cumple las mismas funciones que un data warehouse.
Azure Data Lake és l'eina ideal per a aquelles organitzacions que necessiten un data lake de grans capacitats. Un data lake és un servei d'emmagatzematge de dades i, encara que puguin confondre's, no compleix les mateixes funcions que un data warehouse.
Azure Data Lake és un servei cloud que pot emmagatzemar una gran quantitat de dades, de qualsevol grandària i en qualsevol format. Permet als científics i analistes de dades dur a terme processaments i anàlisis en diferents plataformes i llenguatges.
Una dels grans avantatges d'aquesta eina és la seva gran velocitat, que evita les complexitats d'introducció i d'emmagatzematge de les dades, accelerant el procés d'anàlisi en lots, streaming i interactius. A més, admet la depuració i optimització de programes de macrodades i permet el desenvolupament de programes en paral·lel.
Igual que la majoria d'eines de Azure, s'integra amb facilitat amb altres magatzems de dades i aplicacions.
És una aplicació ideal per a empreses, ja que aconsegueix resoldre molts dels reptes d'escalabilitat i productivitat relacionats amb les dades i disposa de funcionalitats de suport tècnic i per a realitzar auditories que permeten als experts governar les seves dades (data governance) i vetllar per la seva seguretat.
Tenir coneixements de Git és un requisit bàsic per a qualsevol científic de dades, ja que és una de les eines més utilitzades per a la creació de codi font.
Aquesta eina subsidiària de Microsoft proporciona allotjament per al desenvolupament de programari, la gestió de codi font (SCM) i el control de versions distribuïdes.
Git compta amb una plataforma en línia anomenada GitHub. GitHub permet l'allotjament de projectes de codi obert, amb la qual cosa, molts dels codis font s'emmagatzemen de manera pública. Això converteix l'aplicació en una espècie de banc de codi gratuït. Així, aquesta eina permet als científics de dades exhibir i publicar els seus blocs de codi en forma de Gists, compartir el seu treball i intercanviar coneixement amb altres científics de dades.
Un altre dels avantatges de Git és que cada projecte incloou funcions de col·laboració, de control d'accés, de seguiment d'errors, de sol·licituds de funcions, d'integració contínua, de wikis i de gestió de tasques.
Aquesta eina disposa d'una versió gratuïta en la qual s'inclouen els seus serveis bàsics i d'una altra de pagament amb serveis més avançats pensada per a professionals i empreses.
La intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic cada vegada tenen més presència en el món empresarial. En aquest sentit, Azure Machine Learning es posiciona com una eina cada vegada més imprescindible per a les organitzacions que no volen estar en desavantatge en competència de dades.
Azure Machine Learning és una plataforma completa de ciència de dades que admet tant experiències de code-first com de low-code per a desenvolupar i gestionar projectes.
La plataforma permet opcions avançades com treballar amb clústers de computació escalables i MLOps end-to-end. Així mateix, Azure Machine Learning es pot integrar a totes les eines de Azure i a altres eines externes de codi obert.
DeltaLake és un projecte open-source innovador creat perquè els usuaris puguin emmagatzemar grans quantitats de dades. La plataforma aporta transaccions ACID i aprofita el processament distribuït de Spark per al tractament de metadades.
Així mateix, DeltaLake suporta taules a escala de petabytes i permet als developers accedir i recuperar antigues versions de les dades per a la reproducció d'experiments, tornar a versionar les dades o realitzar auditories.
Power BI és un conjunt d'eines, serveis de programari i aplicacions orientades al business intelligence; és a dir, a la identificació de KPIs i insights per a la presa de millors decisions. És, per tant, una eina essencial per a l'anàlisi i la visualització de dades en entorns empresarials.
A Bismart, com a empresa partner Power BI de Microsoft, hem parlat en nombroses ocasions d'aquesta eina i dels seus punts forts. Els més destacats són la seva capacitat de connexió amb una gran quantitat de fonts de dades de moltes grandàries i en una gran varietat de formats: bases de dades relacionals i no relacionals, altres serveis cloud, fulls de càlcul d'Excel, aplicacions web d'anàlisis de dades com Google Analytics, eines de Big Data, arxius en múltiples formats, etc.
A més, Power BI és una plataforma ideal per a la visualització de dades. Power BI és la tecnologia òptima per a transformar les dades en informes, quadres de comandament o visuals comprensibles, personalitzats, interactius i visualment impactants.
Tableau és una altra eina de data analysis i visualització de dades que permet la creació de visualitzacions intuïtives i interactives en múltiples formats: diversos tipus de gràfics, representacions geogràfiques, etc.
S'usa principalment per a representar dades geogràficament en format de mapa i, igual que Power BI, està orientada a la resolució de problemes empresarials i a la visualització de dades com a instrument de suport per a la presa de decisions de negoci.
Dins de l'ecosistema empresarial, Tableau és una plataforma útil tant per a analistes i científics de dades, com per al departament de IT o l'equip directiu.
Finalment, no podem parlar de ciència de dades sense esmentar dues de les eines relatives al tractament i la gestió de dades més usades: Excel i el llenguatge de programació SQL.
Microsoft Excel és un dels programes més utilitzats i coneguts de Microsoft. Com a part d'Office 365, Excel va ser creat en 1985 i és una de les plataformes més bàsiques per a qualsevol científic o analista de dades.
Excel està basat en un entorn de full de càlcul en la qual les dades es poden ordenar a partir de files i columnes. La gran funció d'Excel és que permet aplicar càlculs i fórmules a les dades de manera senzilla i àgil.
Malgrat no ser una eina en si, SQL és, sens dubte, imprescindible per a qualsevol científic de dades. SQL és un llenguatge de programació específic per a bases de dades que permet administrar i gestionar dades en bases de dades SQL com MySQL o Microsoft SQL Server.
Així mateix, dominar el llenguatge SQL també és necessari per a treballar amb altres llenguatges de programació com Python.
En definitiva, la demanda de científics de dades en el mercat laboral no deixa d'incrementar-se i és que els negocis cada vegada necessiten més les dades per a prendre decisions, impulsar estratègies eficients, conèixer als seus clients, optimitzar processos i operacions i, en definitiva, generar intel·ligència de negoci.