Dataiku es una plataforma de Data Science unificada, de código abierto y basada en la nube. Ofrece funciones para la preparación de datos, el análisis y la creación de modelos de Machine Learning. Descubre todo lo que tienes que saber sobre esta herramienta esencial para la Data Science y la Inteligencia Artificial.
El objetivo de la Data Science es transformar los datos en información útil para la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, hay que preparar, formatear y limpiar los datos en bruto antes de poder analizarlos.
Sin embargo, preparar los datos implica una serie de retos. En muchas organizaciones, los datos están repartidos en múltiples ubicaciones y separados entre sí.
Otro problema es la falta de conocimientos y experiencia en el ámbito de los datos entre los distintos equipos. Esto puede frenar la colaboración, dificultar la comunicación y fomentar la creación de trabajo duplicado.
Por lo general, la preparación de datos suele ser un proceso manual muy lento que implica numerosas descargas de Excel. La solución a estos problemas es Dataiku.
¿Qué es Dataiku?
Lanzada en 2013, Dataiku es una solución completa y centralizada para diseñar, desplegar y gestionar aplicaciones de análisis de datos, de Machine Learning y de Inteligencia Artificial.
Esta herramienta es agnóstica en términos de infraestructura. Funciona con todos los tipos de nube y con sistemas de almacenamiento y computación locales. Su objetivo es satisfacer las necesidades de los Data Scientists, Data Engineers, analistas de negocio y desarrolladores de IA.
A diferencia de las soluciones ELT (extract transform load) utilizadas por los Data Engineers, Dataiku se utiliza para preparar los datos justo antes de crear un informe o una visualización específicos.
Es una herramienta personalizada que utilizan los Data Scientists, los analistas de negocio y los Data Analysts. En total, la plataforma reúne cerca de un centenar de transformadores de datos y una gran variedad de manipulaciones como la combinación, el encadenamiento, la conversión de divisas o fechas, el filtrado o la división.
Incluso en caso de que un transformador no exista en el catálogo, los usuarios pueden escribir fácilmente fórmulas similares a las utilizadas en las hojas de cálculo para las tareas de transformación de datos.
Dataiku se llamaba originalmente Dataiku DSS: Data Science Studio. Se diseñó como una plataforma central accesible y utilizable por todos los Data Scientists, desde principiantes hasta expertos capaces de escribir sus propios modelos en R o Python.
La sección Lab ofrece asistencia para la creación de modelos. Los usuarios son guiados a través de los pasos, y pueden aprender desde una interfaz de usuario muy intuitiva.
En resumen, Dataiku es una herramienta fácil de usar que sirve de puente entre las fuentes de datos y los informes analíticos o las visualizaciones. Permite a los usuarios de todos los niveles preparar los datos para el análisis o construir modelos, liberando a los Data Engineers de parte de su trabajo.
Esta herramienta se utiliza para una amplia variedad de aplicaciones, como la segmentación de clientes, la detección de fraudes, la puntuación de clientes, el Deep Learning, el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural.
Una plataforma agnóstica de código abierto
Dataiku es una plataforma de Data Science de código abierto. Permite construir, desplegar y gestionar proyectos de Data Science.
Sus funciones de gobernanza le permiten documentar los objetivos del proyecto, las decisiones clave, los modelos y mucho más. También puede gestionar los ciclos de vida de producción a escala y garantizar el cumplimiento legal.
Dataiku Data Science Studio permite a los Data Engineers y Data Scientists colaborar para crear productos de datos. Su interfaz visual y su codificación integrada facilitan el análisis de datos. Es compatible con los lenguajes R y Python, y muchas otras plataformas están integradas.
Los Data Scientists pueden utilizar DSS para crear visualizaciones de datos. Esta plataforma puede gestionarse mediante una interfaz de usuario o una API pública.
Una herramienta basada en la nube
Dataiku está basado en la nube. Esto significa que se pueden conectar eficientemente numerosas fuentes de datos y almacenes de datos. Además, los cálculos de cada etapa del proceso pueden enviarse a una base de datos, lo que reduce la dependencia de las capacidades de la máquina local. También es posible programar la ejecución de flujos de trabajo sin tener que conectarse a su instancia.
El acelerador de pila es compatible con Azure, lo que ayuda a los usuarios a migrar sus aplicaciones Dataiku IA a la nube de Microsoft de forma rápida y sencilla. La nube también permite realizar copias de seguridad y mantener los datos.
Los administradores de TI pueden gestionar las cargas de trabajo más fácilmente en el día a día, gracias a una serie de plantillas. También pueden supervisar fácilmente las instancias de Dataiku.
Dataiku es también una herramienta diseñada para la colaboración. Gracias a la integración de Git, varias personas pueden trabajar simultáneamente en el mismo proyecto. También está disponible una lista de tareas compartida.
Esta plataforma también destaca por su accesibilidad. Está diseñada tanto para programadores como para usuarios no técnicos, lo que evita aislar a los equipos en silos y permite la colaboración cruzada. Es fácil aprender a utilizar Dataiku, gracias a una documentación exhaustiva que incluye páginas wiki y un foro de debate.
Por último, su solución analítica integral es altamente personalizable y elástica. Es compatible con todos los servicios de contenedorización y con los clústeres Docker locales. Esto facilita el despliegue de la IA en organizaciones de cualquier escala.
Una solución fácil de usar
Una serie de características hacen que Dataiku sea muy fácil de usar. La herramienta es accesible para cualquiera, y los distintos paquetes están dirigidos tanto a equipos como a pequeñas empresas y start-ups. Sea cual sea el nivel de experiencia de su equipo de análisis de datos, puede utilizarse para producir informes de alta calidad.
Data Science Studio es una aplicación multiplataforma de escritorio que permite a los ingenieros escribir código. Incluye herramientas de orquestación de flujos de trabajo.
El Unified Deployer permite gestionar y empaquetar archivos de proyecto para entornos de producción. La interfaz de usuario facilita la creación de cuadros de mando de proyectos.
Hay más de 25 formatos de gráficos disponibles, y los usuarios pueden arrastrar y soltar datos a través de un sistema de arrastrar y soltar. Un flujo visual representa el proceso de DataOps y proporciona acceso simplificado a las distintas etapas.
Hay varias herramientas disponibles para construir y entrenar modelos. La guía Dataiku Machine Learning Guidebook ofrece una introducción al Machine Learning.
El entorno de preparación de datos es directamente accesible a través de un navegador web, y los usuarios pueden utilizarlo para crear visualizaciones de datos o modelos de Machine Learning.
Esta potente plataforma de Data Science está diseñada para que los analistas de negocio y los Data Scientists creen aplicaciones personalizadas para la preparación de datos, la automatización de pipelines, el análisis estadístico y el desarrollo de modelos.
Soporta un total de 4 motores de Machine Learning y 32 algoritmos principales. También están disponibles 30 conectores diferentes.
¿Cuál es el vínculo entre Dataiku y Deep Learning?
Como framework de Data Science, Dataiku permite desarrollar, entrenar y desplegar modelos de Deep Learning en un clúster de máquinas. Se incluyen varias herramientas visuales de Machine Learning para tareas como la clasificación de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural. También hay funciones de contenedorización y soporte para modelos entrenados en múltiples GPU.
Los Data Scientists y otros expertos pueden aprovechar una amplia variedad de funciones de codificación. En concreto, es posible utilizar un lenguaje de programación de big data en la plataforma.
Una interfaz visual facilita enormemente la aplicación de modelos de Machine Learning. Además, el enfoque de plataforma como servicio elimina la necesidad de infraestructura.
Dataiku también es compatible con la búsqueda bayesiana. Esto significa que se puede ejecutar un segundo modelo de IA en bucle, para probar diferentes ajustes y parámetros hasta encontrar la configuración óptima. Este método permite desarrollar rápidamente la IA y reduce el tiempo necesario para evaluar diferentes configuraciones.
La calificación por lotes se realiza mediante nodos de automatización. Esto permite reentrenar automáticamente los modelos y actualizar los datos.
Se puede utilizar un sistema de monitorización para detectar la deriva de los modelos de Machine Learning, también llamados “model drift”. La plataforma también está integrada con los principales sistemas de integración y entrega continuas, incluidos Jenkins, GitlabCI, Travis CI y Azure Pipelines.
Por último, se admiten múltiples fuentes de datos y objetivos, lo que permite cargar datos de un sistema y construir un modelo en el otro.
Dependiendo del flujo de trabajo de análisis de datos, Dataiku puede desplegarse en las instalaciones o en la nube. Los clouds de Microsoft Azure, Amazon Web Services y Google Cloud Platform son compatibles. La plataforma también es compatible con Kubernetes y clústeres Docker in situ o en la nube. Gracias a su arquitectura pushdown, Dataiku es escalable y soporta cargas de trabajo de todos los tamaños.
¿Cómo se aprende a utilizar Dataiku?
Dataiku es una plataforma de Data Science todo en uno que es extremadamente útil para los Data Scientists y analistas de negocio. Permite a los usuarios crear aplicaciones a medida para automatizar la preparación de datos, pipelines, análisis estadísticos y desarrollo de modelos.
Con 4 motores de Machine Learning y 32 algoritmos, esta plataforma simplifica la construcción de modelos de Machine Learning y pipelines de datos.
Como resultado, dominar Dataiku es una competencia valiosa para los profesionales de la Data Science. Para adquirirla, puedes optar por la formación de DataScientest.
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