“Big data” stała się ostatnio modnym słowem. Rozmawia się o innowacjach, dużych danych i sztucznej inteligencji. Ale co jest jeszcze lepsze, to wprowadzenie tych koncepcji w życie codzienne. W Lendiscore naszym głównym celem jest scoring kredytowy; niektórzy nawet nazywają nas alchemikami nauki o danych i inteligencji kredytowej. Ale szczerze mówiąc, to nie jest tytuł, za którym gonimy; to po prostu to, co robimy. Rozkwitamy dzięki innowacjom, wykorzystując potęgę dużych danych, uczenia maszynowego i analizy predykcyjnej, aby jasno przedstawić sytuację finansową naszych klientów. Dane to nie tylko część naszej pracy – to nasza istota, nasza krew, rdzeń naszego biznesu. Oczywiście, to nasz ulubiony temat! Zagłębmy się w kilka gorących tematów w wszechświecie danych!

Dostępność danych

Nigdy wcześniej nie było tyle danych na naszej planecie, co obecnie. Pływamy w nich! Jakiś czas temu wszyscy krzyczeli o ważności „big data”. Teraz, gdy je mamy, prawdziwe pytanie brzmi: jak z nich skorzystać? Dostępność zaczyna się od zbierania danych w strukturalny sposób i przechowywania ich w formatach umożliwiających łatwe odzyskiwanie. Minęły już czasy, kiedy patrzyliśmy na pojedynczy arkusz kalkulacyjny Excela i wyciągaliśmy wnioski. Dziś chodzi o chmurę, serwery, bazy danych, magazyny danych i jeziora danych – miejsca, gdzie informacje są starannie zorganizowane i przechowywane.

Magazyny danych i jeziora danych są budowane specjalnie do analizy danych i są oddzielone od magazynów danych używanych przez system. Taka separacja danych pozwala analitykom danych na wykonywanie skomplikowanych operacji przetwarzania danych bez ryzyka awarii systemu. Projektując magazyny danych i jeziora danych, kluczowy nacisk kładzie się na optymalizację dla szybkiego i efektywnego wydobywania danych do celów biznesowych. W dzisiejszych czasach niemożliwe jest radzenie sobie z dużym wolumenem danych w stary sposób – potrzebujesz specjalnych technologii do ich przetwarzania. Na przykład jednym z powszechnie używanych narzędzi do przetwarzania danych jest Spark.

Teraz czas na zabawną część – testowanie! W naukach o danych testowanie to cykl niezbędny dla wiarygodnych wniosków. Odgrywa kluczową rolę w minimalizowaniu błędów, poprawianiu dokładności modeli i doskonaleniu podejmowania decyzji opartego na wnioskach opartych na danych. Jeśli zautomatyzujesz testowanie do maksimum, trafisz w dziesiątkę. O, i nie zapomnijmy o śledzeniu zmian plików z czasem – to kontrola wersji. To jak anioł stróż rozwoju oprogramowania, zapewniający, że kilka rąk może pracować nad tym samym projektem, jednocześnie śledząc poprawki, wzmacniając współpracę i zabezpieczając integralność projektu. Śledzimy nie tylko najnowsze zmiany modelu, ale także jak ewoluował produkt, co działa najlepiej i co jest na horyzoncie.

Monitorowanie

Skuteczne monitorowanie utrzymuje systemy, modele i aplikacje na niezawodnym, wysokowydajnym i bezpiecznym poziomie. Jest to oko, które zauważa problemy przed ich wybuchem, prowadząc do ciągłych ulepszeń. W naukach o danych monitorowanie oznacza zawsze sprawdzanie jakości napływających danych, wykrywanie anomalii lub niezgodności, które mogą wpłynąć na wydajność modelu. Monitorowanie w czasie rzeczywistym to nie tylko dla “ludzi danych”; to kopalnia złota także dla firm. Na przykład w firmach udzielających pożyczek (naszych głównych klientów) ujawnia ono wgląd w zachowanie klientów, preferencje i trendy. Istnieje wiele skutecznych narzędzi do inteligencji biznesowej, które prezentują dane w czasie rzeczywistym, na przykład interaktywne tablice Tableau, które mogą w czasie rzeczywistym pokazywać wszystkie kluczowe metryki biznesowe (sprzedaż, wskaźnik akceptacji, przepływy gotówki, wyniki pożyczek itp.). Deweloperzy Business Intelligence ścisłe współpracują z operacyjną stroną biznesu, aby zrozumieć, jakie wnioski są najbardziej potrzebne, i co można uzyskać z danych. Gdy deweloperzy Business Intelligence mają jasne zrozumienie potrzeb strony operacyjnej, mogą opracować panele monitorujące, które później mogą stać się głównymi narzędziami pracy dla strony operacyjnej do zrozumienia, co dzieje się z biznesem. Dzięki tym danym nasi klienci dostosowują swoje produkty kredytowe, dostosowują strategie marketingowe i podnoszą (ulepszają) obsługę klienta. Pozwala nam to również śledzić efektywność operacyjną, łagodzić ryzyko, wykrywać oszustwa, zarządzać portfelami i przeprowadzać analizy predykcyjne.

Obecnie istnieje mnóstwo doskonałych narzędzi, które świetnie prezentują dane – myśl o Shiny i Quarto. Shiny, platforma do tworzenia interaktywnych programów w R, znacznie podniosła swoją skalowalność, obsługując większe zbiory danych i więcej użytkowników. Ta skalowalność to game-changer dla przedsiębiorstw, które mają na celu wdrożenie aplikacji opartych na danych w dużą skalę. A potem jest Quarto, nowy gracz w na rynku, język markdown nowej generacji. Został zaprojektowany do tworzenia reprodukowalnej zawartości naukowej danych w R, Pythonie i innych językach. Integracja Quarto z notatnikami Jupyter i innymi środowiskami programistycznymi obiecuje bardziej jednolite doświadczenie w zakresie raportowania i dokumentacji.

Modele LLM

Ta technologia jest tak wszechstronna, że może być stosowana praktycznie w każdej dziedzinie życia. LLM lub Large Language Model to rodzaj modelu sztucznej inteligencji zaprojektowanego do zrozumienia i generowania ludzkiego języka. Modele te opierają się na technikach głębokiego uczenia i są szkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych do wykonywania zadań takich jak generowanie języka, tłumaczenie, streszczanie, odpowiadanie na pytania, analiza sentymentu i wiele innych. Stwierdzenie, że modele LLM są obecnie najgorętszym tematem związanym z AI, to nie kłamstwo. Firmy dopiero zaczynają zastanawiać się, jak można wykorzystać te modele LLM na swoją korzyść. Jednym z bardziej powszechnych przypadków użycia jest pomoc w pisaniu kodu i komponowaniu tekstu. Ale istnieje wiele innych kreatywnych zastosowań. W dziedzinie sztucznej inteligencji modele LLM odgrywają kluczowe role w przetwarzaniu, analizowaniu i wyciąganiu wniosków z dużych ilości danych, prognozowaniu, automatyzacji zadań i pomoc w procesach podejmowania decyzji w różnych branżach i zastosowaniach.

Skupienie się na współpracy open-source

Skłaniamy czoła przed armią entuzjastów wspierających narzędzia open-source – rzeczy, które możemy wszyscy używać, dostosować i udoskonalać. Ten duch, obok testowania, to dar świata IT dla nauk o danych. I działa! Dzielenie się know-how i najlepszymi praktykami to sposób, w jaki ta branża rośnie. Międzynarodowe konferencje to kolejna kopalnia wiedzy do dzielenia się. Praktycznie możesz usłyszeć szum ekspertów omawiających najgorętsze trendy w każdym pomieszczeniu. Na przykład nasz zespół uczestniczył w konferencji Posit w Chicago w tym roku. Udział w różnych konferencjach? To jest na liście “do zrobienia” naszego zespołu każdego roku, i powinno być także na twojej!