Fully integrated solutions for every data science project
Some data science projects never make it further than the prototype phase. This is despite the fact that the performance of the models developed is satisfactory. This is mainly due to the fact that data science as a development is not or barely integrated into the company's existing data ecosystem and processes. However, if machine learning is located in the cloud right from the start, a data science project can achieve sustainable success.
Everything revolves around data and analysis
Ist die Rede von Machine Learning in der Cloud, werden in einem Atemzug eigentlich immer die drei Public-Cloud-Anbieter Google, AWS und <a href="https://www.taod.de/tech-beratung/microsoft-azure“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Azure </a> genannt. Diese Dienste sind nicht nur etablierte Hyperscaler, sondern bieten vor allem einen schnellen und kostengünstigen Einstieg in die für datengetriebene Projekte benötigten Cloud-Technologien. Data Scientists nutzen ihre Machine-Learning-Verfahren für vielfältige Anwendungsszenarien direkt in der Cloud und führen diese dort aus. Der Einstieg in die Cloud mit einem Data-Science-Projekt gelingt also im Kleinen und kann nach Bedarf hochskaliert werden. Angebot, Kosten und Nutzerfreundlichkeit unterscheiden sich teilweise markant unter den Anbietern, so dass vor Auswahl einer geeigneten Plattform eine ausführliche Bewertung der einzelnen Features vorgenommen werden sollte.
Machine learning for data science in the cloud offers an easy introduction to the subject matter and enables a simple handover to non-technical people, as no programming knowledge is required for drag & drop. Nevertheless, the environment remains flexible, as individual special solutions can be easily integrated using Python code. The model structure is always clearly visualized.
Integration from the database to the dashboard
The fact that data science development takes place directly in the cloud means direct integration into the organization's data workflow right from the start. This has several advantages: On the one hand, the model links directly to the databases and thus avoids detours due to intermediate storage on development end devices. This is reflected in the transfer speed, but also in the costs, especially for large volumes of data. At the same time, direct transfer, which can even take place within the server if necessary, is less susceptible to attacks by malware.
Ebenso wie der Daten-Input sind auch die Ergebnisse des Machine-Learning-Modells direkt anschlussfähig für die Verarbeitung in weiteren Schritten, wie beispielsweise der Visualisierung in <a href="https://www.taod.de/tech-beratung/power-bi“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Power BI </a> oder <a href="https://www.taod.de/tech-beratung/tableau“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Tableau </a> Dashboards. Damit ist eine direkte Integration der Data-Science-Maßnahmen in die Arbeitsabläufe im Unternehmen sichergestellt. <a href="https://www.taod.de/services/artificial-intelligence-consulting“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Data-Science-Lösungen </a> müssen stets von Beginn an im Gesamtkontext der Organisation gedacht und entwickelt werden.
Scalability, flexibility, availability
Die allgemeinen Vorteile der Cloud werden im Kontext von Data Science und vor allem <a href="https://www.taod.de/services/artificial-intelligence-consulting“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Data-Science-Projekten </a> zum zusätzlichen Game Changer. So steht für die bisweilen riesigen Datenmengen die volle Bandbreite des Cloud-Anbieters zur Verfügung, ganz unabhängig von der firmeneigenen Infrastruktur, die nur mit hohem Kostenaufwand gleiche Leistung erbringen kann. Und auch bei schnell wechselnden Anforderungen, wie zum Beispiel starkem Wachstum oder unsteten Belastungsspitzen, liefern <a href="https://www.taod.de/services/data-engineering-consulting“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Cloud-Lösungen </a> für Data-Science-Projekte eine hohe Skalierbarkeit und Flexibilität. Diese abstrakten Vorteile sind im konkreten Anwendungsfall von unschätzbarem Wert.
Here is an example: a retail chain wants to use machine learning algorithms to make predictions about stock levels and product demand. The aim is to ideally align the daily supply chain with customer demand. Depending on the variety of products on offer, a wide range of data can be processed. The cloud architecture not only ensures the availability of the necessary bandwidth, but also that failures in critical data processing can be distributed to other servers in an emergency. The risk of stock shortages and the associated loss of sales is therefore reduced to a minimum.
Data protection in the cloud
Auf <a href="https://www.taod.de/tech-beratung/microsoft-azure“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Azure basierende Cloud-Lösungen </a> sind DSGVO-konform. Mit der richtigen Konfiguration kann die Architektur so konstruiert werden, dass sensible Daten die EU nicht verlassen.
- Free and large selection of server location enables GDPR-compliant data storage
- Proof of data security through recognized cloud computing certificates, e.g. "TrustedCloud" from the Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Protection
- Various encryption and anonymization options with Azure or AWS
Pre-trained models for every data size
Auch wenn Big Data häufig in einem Atemzug mit <a href="https://www.taod.de/services/data-engineering-consulting“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Cloud Services </a> genannt wird, sind Data-Science-Projekte in der Cloud insbesondere auch für Use Cases interessant, bei denen wenige bis gar keine Daten vorhanden sind. Für solche Fälle stellt beispielsweise Azure Cognitive Services bereits standardisierte, mit eigenen Daten vortrainierte Modelle zur Verfügung, die mit minimalem Aufwand in das eigene Projekt integriert werden können.
If, for example, text documents are to be read in for sentiment analysis using speech recognition AI, there is no need to train complex NLP models using manually digitized texts. Instead, freely available modules such as Azure Cognitive Services, which already have their own vocabulary, can be integrated into the workflow. However, pre-trained models are also useful if large amounts of data are already available, as time and data can be used efficiently for the further development of the specific use case instead of starting from scratch.
From MVP to production in just a few clicks
Steht am Ende der cloudbasierten <a href="https://www.taod.de/services/artificial-intelligence-consulting“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Data Science MVP </a>-Entwicklung ein vielversprechendes Produkt, ist die Integration in das operative Geschäft deutlich einfacher, als bei einer lokalen Entwicklung. Dank der Entwicklung in der Cloud steht kein komplexer Umzug von der Entwicklungs- auf die Produktivumgebung an und Data Pipelines müssen nicht angepasst werden. Services wie AzureML wurden so entwickelt, dass MLOps mit dem geringstmöglichen Aufwand erfolgen kann. Das bedeutet, dass die Schnittstelle zwischen Machine Learning (ML) auf der einen Seite und operativem Geschäft (Ops) auf der anderen durch Funktionen wie automatische Bereitstellungs-Pipelines, Versionskontrolle und erweitertes Monitoring optimal integriert ist.
This not only makes the work of data scientists easier, but also enables the algorithm/model to be used reliably. Decision-makers in the company can therefore rely on the insights gained at an early stage of development in their day-to-day decision-making - thanks to machine learning and data science in the cloud.
