“Big data” har blivit ett mycket använt ord nuförtiden. Det är trendigt att diskutera innovationer, big data och artificiell intelligens. Men det som är ännu coolare är att omsätta dessa begrepp i handling i vardagen. På Lendiscore är vårt huvudfokus kreditvärdering; vissa kallar oss till och med datavetenskapens och kreditintelligensens alkemister. Men ärligt talat är det inte en titel vi jagar; det är helt enkelt vad vi gör. Vi blomstrar på innovation, använder kraften i big data, maskininlärning och prediktiv analys för att måla en tydlig bild av våra kunders ekonomiska situationer. Data är inte bara en del av vårt arbete – det är vår essens, vårt liv och kärnan i vår verksamhet. Naturligtvis är det vårt favoritämne! Låt oss fördjupa oss i några heta ämnen i datavärlden!

Databehandling

Det har aldrig funnits så mycket data på vår planet som det gör nu. Vi simmar i det! För en stund sedan skrek alla om vikten av big data. Nu när vi har det är den verkliga frågan: hur använder vi det? Tillgänglighet börjar med att samla in data på ett strukturerat sätt och lagra det i format som är lätta att hämta. Borta är dagarna då man stirrade på en enda Excel-arbetsbok och drog slutsatser. Idag handlar det om molnet, servrar, databaser, datalager och datasjöar – platser där information är snyggt organiserad och lagrad.

Datalager och datasjöar är speciellt byggda för datanalys och är separata från datalagringsplatser som används av system. En sådan separation av data gör det möjligt för datanalytiker att köra komplexa bearbetningsoperationer på data utan att krascha systemet. När man utformar datalager och datasjöar är fokus på hur man optimerar dem för snabb och effektiv extrahering av data för affärsinsikter. Idag är det omöjligt att hantera den stora datavolymen på det gamla sättet – du behöver specialteknik för att bearbeta det. Till exempel är en av de mycket använda verktygen för dataprocessering Spark.

Nu, till den roliga delen – testning! Inom datavetenskap är testning en cykel som är avgörande för pålitliga insikter. Den spelar en vital roll för att minimera fel, förbättra modellers noggrannhet och förbättra beslutsfattande baserat på datadrivna insikter. Om du automatiserar testningen maximalt har du träffat jackpotten. Åh, och glöm inte att följa filändringar över tid – det kallas versionskontroll. Det är som mjukvaruutvecklingens skyddsängel och säkerställer att flera händer kan arbeta på samma projekt samtidigt, hålla koll på justeringar, öka teamwork och skydda projektets integritet. Vi följer inte bara de senaste modelländringarna utan också hur produkten har utvecklats, vad som fungerar bäst och vad som är på horisonten.

Övervakning

Effektiv övervakning håller system, modeller och appar tillförlitliga, högpresterande och säkra. Det är ögat som upptäcker problem innan de växer och leder till kontinuerliga förbättringar. Inom datavetenskap innebär övervakning alltid att kontrollera kvaliteten på inkommande data, sniffa upp anomalier eller inkonsekvenser som kan påverka modellprestanda. Realtidsövervakning är inte bara för “datamänniskor”; det är en guldgruva också för företag. Till exempel, i låneföretag (våra huvudkunder) avslöjar det insikter om kundbeteende, preferenser och trender. Det finns många effektiva verktyg för affärsinriktad intelligens som visar realtidsdata, till exempel Tableau-dashboardar, som kan visa alla viktiga affärsmetriker (försäljning, godkännanderate, kassaflöden, låneutveckling etc.) i realtid. Utvecklare av affärsinriktad intelligens samarbetar nära med verksamhetssidan av företaget för att förstå vilka insikter som behövs mest och vad som är möjligt att få från datan. När utvecklarna av affärsinriktad intelligens har en klar förståelse för verksamhetens behov kan de utveckla övervakningsdashboards, som senare kan bli de främsta arbetsverktygen för verksamhetssidan att förstå vad som händer med företaget. Med denna data finjusterar våra kunder sina utlåningsprodukter, justerar marknadsstrategier och förbättrar kundtjänst. Det möjliggör också för oss att följa operativ effektivitet, minimera risker, upptäcka bedrägerier, hantera portföljer och utföra prediktiv analys.
Nu för tiden finns det en skatt av förstklassiga verktyg där ute som presenterar data enastående – exempelvis Shiny och Quarto. Shiny, R’s interaktiva webbappram, har tagit ett stort steg upp, hanterar större datamängder och fler användare. Den här skalbarheten är banbrytande för företag som siktar på att implementera datadrivna appar i stor skala. Sen har vi Quarto, den ”nya killen i kvarteret”, nästa generationens markdown-språk. Det är utformat för att skapa reproducerbart innehåll för datavetenskap över R, Python och andra språk. Quartos integration med Jupyter Notebooks och andra IDE: er lovar en mer enhetlig upplevelse när det gäller rapportering och dokumentation.

LLM-modeller

Denna teknik är så mångsidig att den kan användas nästan överallt i livet. LLM eller Large Language Model är en typ av artificiell intelligensmodell utformad för att förstå och generera mänskligt språk. Dessa modeller är baserade på djupinlärningstekniker och tränas på stora mängder textdata för att utföra uppgifter som språkgenerering, översättning, sammanfattning, frågebesvarande, sentimentanalys och mer. Att säga att LLM-modeller för närvarande är det hetaste ämnet inom AI är ingen lögn. Företag börjar just förstå hur man kan använda dessa LLM-modeller till sin fördel. En av de vanligaste användningsfallen är att hjälpa till med att skriva kod och komponera text. Men det kan finnas många andra kreativa användningsområden. Inom området för artificiell intelligens spelar LLM-modeller avgörande roller i bearbetning, analys och utvinning av insikter från stora datavolymer, göra förutsägelser, automatisera uppgifter och hjälpa till i beslutsfattandeprocesser över olika branscher och tillämpningar.

Fokus på öppen källkodssamarbete

Låt oss lyfta på hatten för armén av entusiaster som driver öppen källkodsverktyg – saker vi alla kan använda, anpassa och göra bättre. Den här andan, tillsammans med testning, är en gåva från IT-världen till datavetenskapen. Och det är fantastiskt! Att dela know-how och bästa praxis är hur denna bransch växer. Internationella konferenser är en annan guldgruva för kunskapsdelning. Du kan praktiskt taget höra surrandet av experter som diskuterar de hetaste trenderna i varje rum. Till exempel deltog vårt team på Posit Conference i Chicago i år. Att delta i olika konferenser? Det är på vårt teams “att göra”-lista varje år, och det borde vara på din också!