3 причины, по которым вам нужны платформы с низким кодом для решений для обработки данных

Мнение

3 причины, по которым вам нужны платформы с низким кодом для решений для обработки данных

Приложения машинного обучения с малым кодом помогают решать проблемы обслуживания моделей, времени выхода на рынок и нехватки специалистов.

Организации из разных отраслей обращаются к данным и аналитике для решения бизнес-задач. Опрос, проведенный New Vantage Partners, показал, что 91% предприятий инвестировали в ИИ. Однако то же исследование показало, что только 26% этих фирм широко используют ИИ.

Организации пытаются решить бизнес-задачи с помощью ИИ. Они считают, что создание приложений машинного обучения (ML) требует времени и требует дорогостоящего обслуживания и талантов, которых не хватает. Руководители говорят, что более 70% проектов по науке о данных сообщают о минимальном или нулевом влиянии на бизнес.

Вот как платформы машинного обучения с низким кодом могут помочь решить эти проблемы.

Что такое low-code и почему сейчас такое увлечение?

Low-code — это подход к разработке программного обеспечения, который использует визуальный пользовательский интерфейс для создания приложений вместо традиционного ручного кодирования. На протяжении десятилетий разработчики создавали приложения, записывая тысячи строк кода с нуля, часто круглосуточно.

Создание программных решений с использованием low-code находится где-то посередине между программированием с нуля и покупкой готовых решений. Он сочетает в себе лучшее из обоих миров, уравновешивая гибкость и время выхода на рынок.

Платформа разработки с низким кодом (LCDP) считается более быстрой в создании, экономичной в обслуживании и удобной для разработчиков из-за ее визуального подхода.

Инструменты с низким кодом расширяют возможности предприятий, демократизируя разработку программного обеспечения. Сегодня любой, у кого есть бизнес-интерес и базовые навыки работы с технологиями, может создать приложение с использованием технологии low-code. По данным Gartner, к 2024 году более 65 процентов всех приложений будут разрабатываться на low code. По прогнозам, к 2030 году мировой рынок low-code достигнет 187 миллиардов долларов.

Может ли low-code ускорить решения ИИ?

По прогнозам, к 2029 году мировой рынок машинного обучения достигнет 209 миллиардов долларов при совокупном темпе роста в 38,8 процента. Операции машинного обучения (MLOPs) — это набор практик, которые стали популярными в последние годы. Оптимизируя операции с программным обеспечением и упрощая сотрудничество между специалистами по обработке и анализу данных и командами разработчиков, MLOps помогает создавать решения искусственного интеллекта производственного уровня.

По сути, MLOps доставляет товары с помощью трех практик: непрерывной интеграции (CI), непрерывной доставки (CD) и непрерывного обучения (CT).

CI занимается автоматическим созданием и интеграцией кода от нескольких участников в одно приложение. CD — это практика непрерывной и предсказуемой поставки качественной продукции в производство. CT обеспечивает мониторинг и переобучение модели ML с использованием новых данных, когда производительность модели начинает падать.

Почему организациям сложно создавать, масштабировать и приносить пользу с помощью машинного обучения? Есть три ключевые проблемы:

• Долгое время цикла. Создание надежных моделей ИИ в масштабе предприятия требует времени. 80% компаний говорят, что им потребовалось шесть месяцев, чтобы создать модель ИИ.
• Дрейф модели. Из-за постоянных изменений внешнего рынка, динамики бизнеса и основных данных модели быстро устаревают. Дрейф модели приводит к снижению точности и неправильным бизнес-решениям.
• Нехватка талантов. Специалистов по обработке и анализу данных, способных решать бизнес-задачи с помощью ИИ, не хватает. VentureBeat считает, что нехватка навыков — одна из основных причин медленного внедрения ИИ.

Методология low-code решает эти проблемы, предлагая визуальный автоматизированный подход к MLOps. Это помогает ускорить выход на рынок, обеспечивает эффективное обслуживание моделей и демократизирует развитие науки о данных за счет снижения барьеров для навыков.

Как платформы для обработки данных с низким кодом решают проблемы MLOps

Существует три способа, с помощью которых платформа с низким кодом решает проблемы, с которыми сталкивается большинство команд по обработке и анализу данных:

1. Более быстрый выход на рынок

Платформы с низким кодом могут ускорить разработку, предлагая многократно используемые компоненты, необходимые на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения — коннекторы данных, обработчики данных, модули разработки серверной/внешней части, алгоритмы машинного обучения, виджеты визуализации, а также модули администрирования и безопасности.

Предоставляя готовую к использованию библиотеку с помощью метода перетаскивания, он позволяет разработчикам быстро создавать и исправлять ошибки. Это упрощает совместную работу группы специалистов по обработке и анализу данных, выполнение итераций и оптимизацию до тех пор, пока не будет решена бизнес-задача.

2. Более простое обслуживание модели и улучшенное управление

Когда обученные алгоритмы машинного обучения рискуют устареть еще до того, как они будут запущены, инструменты с малым кодом предлагают эффективные способы их обновления. Они упрощают непрерывный мониторинг моделей, обнаруживают деградацию модели и автоматически принимают меры посредством централизованного управления.

Платформы машинного обучения с низким кодом помогают обнаруживать дрейф модели, помечая предупреждения на основе триггеров. Они предоставляют механизмы для переобучения моделей при определенных пороговых значениях и динамической замены моделей в зависимости от производительности. Внедряя методы MLOps CI-CD-CT, платформы машинного обучения с малым кодом помогают решать проблемы обслуживания моделей.

3. Преодоление разрыва в навыках

Каждая организация, большая или маленькая, изо всех сил пытается найти, привлечь и удержать таланты в области обработки данных. Предлагая интуитивно понятный интерфейс перетаскивания, платформы с низким кодом разрушают барьеры для развития науки о данных.

С платформами с низким кодом легко переобучить внутреннюю команду разработчиков программного обеспечения для нужд машинного обучения. Повторно используемые компоненты в повторяемом рабочем процессе упрощают сохранение знаний о приложениях ИИ или их поддержку новыми сотрудниками. Это приводит к снижению затрат на обучение и разработку машинного обучения.

Поставщик холодовой логистики United States Cold Storage (USCS) стремился сократить время оборота склада, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов и избежать высоких штрафов. Они использовали платформы машинного обучения с низким кодом для разработки автоматического планировщика встреч. USCS призвала экспертов по науке о данных определить основную причину этой задержки — систему ручного планирования встреч. Они использовали инструментарий low-code для создания прогнозирующего планировщика в течение квартала.

После опробования решения на одном складе оно было запущено в производство на 26 складах в США. Это привело к сокращению времени оборота склада на 16 процентов и экономии в размере 300 000 долларов США за квартал. Платформа с низким кодом позволила команде USCS быстро создать и развернуть решение в нужном масштабе с минимальными требованиями к техническому персоналу.

Используйте платформы для обработки данных с малым кодом, чтобы снизить общую стоимость владения

Организации часто приступают к развитию науки о данных с низким кодом, оценивая технологические платформы. Это может иметь катастрофические последствия. Лучшее место для начала пути к low-code — начать с организационных приоритетов и понимания потребностей бизнеса в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Оцените платформы с низким кодом, проверив соответствие технологической стратегии, архитектуре и дорожной карте организации. Сделайте свой выбор на основе общей стоимости владения, учитывая расходы на инструменты, людей и изменения процессов на этапах сборки и обслуживания.

Эта статья была впервые опубликована в The Enterprises Project. Добавлены иллюстрации.