Les nouvelles fonctionnalités d’amélioration et d’accompagnement pour la data science sur la plateforme Vantage comprennent :

Un choix étendu de fonctions d’analytique qui permet aux data scientists et aux business analysts d’accéder à une plus large gamme de fonctionnalités d’analyse qui renforcent la collaboration, comme :
– Des fonctionnalités Vantage supplémentaires disponibles via R ou Python qui facilitent la mise en place d’un panel d’algorithmes d’analytique natifs de Vantage (l’apprentissage machine, notamment) appelés via R ou Python, en plus de SQL.
– L’accès à davantage de fonctionnalités d’analytique R ou Python : un panel étendu d’algorithmes d’analytique open source R ou Python (scikit-learn, par exemple), qui peuvent être utilisés avec Vantage. Non seulement la plateforme est compatible avec le langage et les outils open source, mais elle donne accès à une large gamme d’algorithmes disponibles en open source afin de relever la grande majorité des défis auxquels sont confrontées les entreprises.
– La possibilité d’accéder à une nouvelle bibliothèque d’analyses qui comporte une série d’analyses avancées, scalables et intégrées directement à Vantage, notamment un ensemble de fonctions de préparation et de modélisation des données qui permet aux analystes de réduire leur temps de préparation et de consacrer davantage de temps à la production de résultats.

La génération automatique de commandes SQL qui rend la communication entre les différents groupes d’utilisateurs plus aisée, facilitant ainsi la coopération entre analystes de données, analystes d’affaires et développeurs grâce à l’emploi d’un seul langage de gestion des données standardisé (SQL), tout en leur permettant d’utiliser le langage de leur choix (R ou Python, par exemple), grâce à :
– Des commandes SQL générées via R ou Python qui permettent aux programmeurs qui utilisent au moins l’un de ces deux langages de mettre en évidence les commandes SQL utilisées par Vantage via la fonction show query(), donnant ainsi la possibilité à leurs homologues qui ne les emploient pas d’améliorer, mais aussi d’exécuter des processus de travail complexes en matière d’analytique.
– Des commandes SQL générées via Vantage Analyst qui permettent aux utilisateurs et analystes d’affaires de découvrir des enseignements fondamentaux issus de l’analytique sur l’interface graphique de Vantage Analyst et de générer automatiquement des scripts SQL sous-jacents sans avoir à écrire la moindre ligne de code. Les scripts peuvent ensuite être partagés avec des développeurs pour une intégration plus avancée.

Un environnement de développement collaboratif : tandis que les scripts R, Python ou SQL peuvent être exécutés en fonction de l’Environnement de Développement Intégré (RStudio, JupyterLab, Teradata Studio, notamment) choisi par un analyste, grâce au support fourni par Teradata concernant JupyterHub – qui permet l’exécution de scripts R, SQL ou Python –, la collaboration en matière de codage et le partage des bonnes pratiques deviennent plus aisés.

Ces nouvelles capacités viennent étayer la stratégie d’analytique, Analytics 1-2-3, en 3 étapes prônée par Teradata, selon laquelle le seul moyen pour les entreprises de mettre à l’échelle leurs initiatives en matière de machine learning (ML) et d’intelligence artificielle (AI) est de se lancer dans l’expérimentation rapide et la construction de modèles agiles grâce à l’utilisation de dispositifs sélectionnés pour leur forte valeur prédictive. Cela garantit une industrialisation à l’échelle et un redéploiement de modèles plus rapide.

Disponibilité

Le support étendu pour la data science sur Vantage est gratuit pour tous les clients Teradata et automatiquement disponible dès à présent, à l’exception de la bibliothèque d’analyses, qui sera accessible à la fin du dernier trimestre 2020.