Gibt es etwas frustrierenderes, als ein leistungsstarkes Datenmodell zu erstellen, aber dann kann es sein, es zu einem Werkzeug zu verwandeln, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen? Datenwissenschaft Hat noch nie potenziell geknüpft, ist aber auch nie kurz in der Komplexität. Sie können Algorithmen verfeinern, die auf kuratierten Datensätzen glänzen, aber dennoch der Hürde, sich von Prototypen und Notizbüchern zu Produktions -Apps zu bewegen. Dieser letzte Schritt, der oft als „letzte Meile“ bezeichnet wird, betrifft 80% der Datenwissenschaftsergebnisse und erfordert Lösungen, die Datenteams nicht überlasten.
Seit seiner Gründung im Jahr 2013 ist Plotly ein beliebtes Thema in Richtung Information Science (TDS), wo Mitwirkende haben Veröffentlichte über 100 Anleitungen in den Werkzeugen von Plotly. Diese stetige Ausgabe zeigt, wie viel die Information Science Neighborhood -Werte, die Code, Visualisierungen und interaktive Dashboards zusammenführen.
Der Chief Product Officer von Plotlys, Chris Parmer, hat immer die Idee eingesetzt, dass Analysten in der Lage sein sollten, „interaktive Apps zu spinnen, ohne ganze Internet -Frameworks zu ringen“. Diese Imaginative and prescient macht jetzt Plotlys neueste Veröffentlichung von Sprint Enterpriseso gestaltet, dass der Sprung vom Modell zu Daten-Apps von Produktionsqualität vereinfacht wird.
Die neuesten Innovationen von Plotly spiegeln eine Verschiebung der Datenwissenschaft auf zugängliche, produktionsbereite Instruments wider, mit denen Groups Einblicke in umsetzbare Lösungen machen können.
In diesem Artikel wird drei wichtige Fragen angesprochen:
- Was macht die letzte Meile in der Datenwissenschaft so herausfordernd?
- Welche Engpässe machen traditionelle Datenworkflows langsam und ineffizient?
- Und wie können Sie die KI -Funktionen von Plotly zum Erstellen, Teilen und Bereitstellen anwenden? Interaktive Daten -Apps Schneller?
Konfrontation mit dem letzten Meilenproblem
Die „letzte Meile“ in der Datenwissenschaft kann anstrengend sein. Möglicherweise verbringen Sie Monate damit, Modelle zu perfektionieren, nur um festzustellen, dass niemand außerhalb Ihres Analyse -Groups die Outputs vollständig versteht. Statische Notizbücher oder Advert-hoc-Skripte bieten selten die Interaktivität an, die Entscheidungsträger benötigen.
Einige Groups halten sich mit einem schnellen Proof of Idea mit einem Jupyter -Notizbuch oder einem einzelnen Skript zufrieden, in der Hoffnung, den Wert schnell anzuzeigen. Viele aktualisieren es nie, es sei denn, ein Unternehmen investiert in teure Infrastruktur. Kleinere Gruppen haben möglicherweise nicht die Zeit oder Ressourcen, um Prototypen in Instruments umzuwandeln, die die täglichen Entscheidungen beeinflussen.
In großen Unternehmen können Sicherheitsprotokolle, rollenbasierter Zugriff und kontinuierliche Bereitstellung zu mehr Komplexität führen. Diese Schichten können Sie in Rollen bringen, die der Entwicklung der Vollstapel sehr ähnlich aussehen, um Ihre Erkenntnisse den Stakeholdern vorzustellen. Die Verzögerungen stapeln sich, insbesondere wenn hochrangige Führungskräfte Stay -Szenarien testen möchten, müssen jedoch auf Codeänderungen warten, um neue Metriken zu sehen.
Die Groups müssen über isolierte Notizbücher und manuelle Workflows hinausgehen, um automatisierte, interaktive Instruments zu übernehmen, die Einblicke schneller in die Tat umsetzen. Plotly adressiert diesen Bedarf durch KI in Sprint einbetten.
Plotly Sprint ist ein Open -Supply -Python -Framework zum Erstellen interaktiver Webanwendungen für Analysen. Es vereinfacht den Prozess des Erstellens webbasierter Schnittstellen für die Datenanalyse und Präsentation, ohne umfangreiche Webentwicklungswissen zu erfordern.
Plotly Sprint Enterprise erweitert und erweitert das Open-Supply-Rahmen, um die Erstellung hoch entwickelter Produktionsanwendungen für die operative Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Plotly Sprint Enterprise bietet Entwicklungsfunktionen sowie Plattform- und Sicherheitsfunktionen, die Unternehmen benötigen, z. B. KI, App Galerie, DevOps, Sicherheitsintegration, Caching und vieles mehr.
Die neueste Veröffentlichung von Sprint Enterprise automatisiert sich wiederholende Aufgaben, generiert Python -Code für Datenvisualisierungen und Apps und beschleunigt die Entwicklung in Plotly App Studio. Diese Verbesserungen befassen sich, sich auf die Verfeinerung von Modellen zu konzentrieren, Erkenntnisse zu verbessern und Apps zu liefern, die den Geschäftsanforderungen entsprechen.
Inside Sprint Enterprise: KI -Chat, Datenforscher und mehr
Plotlys neueste Veröffentlichung von Sprint Enterprise Stellt KI vorne und in der Mitte. Die Funktion „Plotly AI“ enthält eine Chat-Schnittstelle, die Ihre einfachen englischen Aufforderungen wie „Erstellen Sie ein Verkaufsprognose-Dashboard mithilfe unserer monatlichen SQL-Daten“ in den funktionalen Python-Code. Als erweiterter Benutzer können Sie diesen Code mit benutzerdefinierter Logik verfeinern. Wenn Sie weniger technisch sind, können Sie jetzt Prototypen erstellen, die einst spezielle Hilfe benötigt.
Parmer erklärtAnwesend
„Durch die Integration von Superior AI direkt in das Sprint strengen wir den gesamten Entwicklungsprozess. Sie können mit einer Idee oder einem Datensatz beginnen und sehen, dass eine funktionale Internet -App schneller als je zuvor erscheint.“
Sprint Enterprise führt außerdem einen Daten -Explorer -Modus ein, mit dem Sie Diagramme generieren, Filter anwenden und Parameter ändern können, ohne Code zu schreiben. Für Datenwissenschaftler, die einen direkten Code -Workflow bevorzugen, bietet es Flexibilität, automatisch generierte Komponenten zu verfeinern. Das Replace geht weiter mit integrierten SQL -Autorenzellen und einer einfacheren Einbettung von Apps und senkt den Abstand vom Konzept zur Produktion ab.
Die Benutzererfahrung macht in der neuesten Model von Sprint Enterprise über App Studio, eine GUI-basierte Umgebung zum Erstellen und Raffinieren von Sprint-Apps, einen großen Schritt weiter. Da das Großsprachmodell (LLM) Ihre Eingabeaufforderungen in den Python -Code umwandelt, ist dieser Code innerhalb der Schnittstelle vollständig sichtbar und bearbeitet. Es wird nie blockiert, den generierten Code direkt zu ändern oder auszuweiten, wodurch Sie die Flexibilität geben, jeden Aspekt Ihrer App zu optimieren.
Diese Mischung aus AI-unterstützten Entwicklung und zugänglichem Design bedeutet, dass Daten-Apps keine separaten Groups oder komplexen Frameworks mehr erfordern. Wie Parmer es ausdrückt:
Welches Sprint Enterprise bedeutet für Ihre Datenprojekte
Wenn Sie bereits einen etablierten Workflow haben, fragen Sie sich möglicherweise, warum diese Launch des Sprint Enterprise von Bedeutung ist. Selbst die genauesten Modelle können floppen, wenn Entscheidungsträger nicht mit den Ergebnissen interagieren können. Mit der neuen Veröffentlichung können Sie den Aufwand von Erstellung von Daten -Apps reduzieren und Erkenntnisse schneller liefern durch:
- Erstellen Sie reichere Visualisierungen, um tiefere Erkenntnisse mit interaktiven Diagrammen und Dashboards zu präsentieren, die sich an Ihre Datengeschichte anpassen. Sie können sehen, wie CIBC Quantitative Options Group Gebrauchtes Sprint Enterprise, um Analysten und Handelsschülern zu helfen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Produktionsgrad-Apps zu entwickeln.
- Verwenden des neuen GUI-basierten App-Studio, um Daten-Apps zu erstellen, zu ändern und zu erweitern, ohne Code zu schreiben, und gleichzeitig auf Python zugreifen, um die vollständige Kontrolle zu erhalten. Das Experimententeam von Intuit verfolgte diesen Ansatz, um Instruments zu erstellen, die jetzt von mehr als 500 Mitarbeitern verwendet wurden, und reduzierte die Laufzeiten von Experiment um über 70 Prozent.
- Verwalten Sie komplexe Datensätze zuversichtlich, indem das Sprint Enterprise in Instruments wie Datenbanken integriert wird, um die Leistung als Datenskala aufrechtzuerhalten. S & P International Übernahm diesen Ansatz, um die Zeit zu verkürzen, die für die Einführung von Datenprodukten von Kunden von neun Monaten auf nur zwei benötigt wird.
- Hinzufügen von Sicherheit und Steuerung mit integrierten Sicherheitsfunktionen, Versionensteuerung und rollenbasiertem Zugriff auf den Schutz Ihrer Daten-Apps beim Wachstum. CIBC stützte sich auf diese Funktionen, um Anwendungen für Groups in verschiedenen Regionen einzusetzen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen.
Wenn Sie sich in einem MLOPS -Staff befinden, ist es möglicherweise einfacher, Datenumwandlungen und Benutzerberechtigungen zusammenzuschließen. Dies ist bei Finanz-, Gesundheits- und Lieferkettenanalysen nicht verhandelbar, bei denen rechtzeitige Entscheidungen auf Stay-Daten beruhen. Durch die Reduzierung der für die Verwaltung von Pipelines erforderlichen manuellen Anstrengungen können Sie mehr Zeit mit dem Raffinieren von Modellen verbringen und Erkenntnisse schneller liefern.
Mit dem offenen und erweiterbaren Ansatz von Plotlys sind Sie nicht an Lieferanten-spezifische Algorithmen eingeschlossen. Stattdessen können Sie jedes Python-basierte ML-Modell- oder Analyse-Workflow direkt innerhalb des Dashs einbetten. Dieses Design hat sich als wertvoll erwiesen Datenbankwobei das Staff eine Beobachtbarkeitsanwendung zur Überwachung der Infrastrukturnutzung und der Kosten mithilfe von Plotly -Sprint aufbaute.
Groups bei Muschel und Bloomberg Außerdem übernahm Plotly Sprint Enterprise für Anwendungsfälle, die Datengovernance, Visualisierungen mit hoher Dichte, thematische Investitionen und vieles mehr umfassen-allmählich hervor, wie diese Funktionen Daten, AI und BI in einer Einzelbenutzererfahrung verbinden.
Additionally, was kommt als nächstes?
AI ändert sich, wie Datenanwendungen erstellt werden, Datenprodukte geliefert werden und Erkenntnisse geteilt werden. Plotly sitzt an der Kreuzung von App -Entwicklung, Datengeschichtenerzählen und Unternehmensbedürfnissen. Um zu sehen, wie Plotly diese Verschiebung anspricht, Sehen Sie sich das Begin -Webinar an Und bleiben Sie auf dem Laufenden für ein bevorstehendes eBook, das bewährte Strategien zum Aufbau intelligenter Daten -Apps mit KI abschließt.
Das Einbetten von KI in Sprint automatisiert Teile des Entwicklungsprozesses und erleichtert Daten-Apps für nichttechnische Groups. Die technischen Fähigkeiten und die nachdenkliche Planung bleiben jedoch der Schlüssel zum Aufbau zuverlässiger, praktischer Lösungen. Die Welt der Daten hat sich über verstreute Notizbücher und kurzlebige Prototypen hinausgezogen. Der Fokus liegt nun auf produktionsbereiten Lösungen, die sinnvolle Entscheidungen leiten. Da die KI rasch expandiert, die Kluft zwischen „Experimentelle Analyse“ Und „BetriebsentscheidungKann sich endlich einschränken – etwas, auf das viele von Ihnen gewartet haben.
Über unseren Sponsor
Plotly ist ein führender Anbieter von Open-Supply-Graphing-Bibliotheken und Analytics-Lösungen für Unternehmensqualität. Das Flaggschiff-Produkt Sprint Enterprise ermöglicht es Unternehmen, skalierbare und interaktive Daten-Apps zu erstellen, die die wirkungsvolle Entscheidungsfindung vorantreiben. Erfahren Sie mehr bei http://www.plotly.com.