Cloud computing heeft de afgelopen zes periode een vlucht genomen. Dat valt te lezen in verschillende rapporten en onderzoeken. De scepsis die bedrijven hadden op het gebied van prestaties, kosten en veiligheid is grotendeels verdwenen door de groeiende behoefte aan flexibiliteit, elasticiteit en TCO. Het betekent dat bij het ontwikkelen van data & AI toepassingen thema’s als containerisatie voor portabiliteit van cloud applicaties en microservices voor continue ontwikkeling ineens veel actueler worden.

Kansen data analytics en AI in de cloud

Deze verschuiving richting de cloud heeft een aantal grote kansen voor data analytics en AI:

  • Waar de data staan, daar wil je ook je analytics doen, ergo, data analytics vindt steeds vaker in de cloud plaats. Hierdoor hoeft de data zelf minder te bewegen en kun je de kosten beheersbaar houden.
  • Pay per use wordt praktisch haalbaar. Een dienst uit de cloud kan naar behoefte gebruikt worden zonder lange termijn commitment van de afnemer.
  • Binnen een cloud-omgeving is het eenvoudiger om meerdere en nieuwe databronnen te gebruiken.
  • Democratiseren van analytics: meerdere typen gebruikers hebben direct en eenvoudig toegang tot resultaten en inzichten die onder de motorkap geavanceerde data analytics en AI-algoritmes kunnen bevatten.

Uitdagingen data analytics in de cloud

Er zijn ook uitdagingen op het gebied van data analytics in relatie tot de cloud. Hoewel de public cloud een relatief jong fenomeen is, blijkt nu al dat de verschillende hyperscalers andere (pricing) karakteristieken hebben. Hierdoor maken organisaties, afhankelijk van hun behoefte, andere keuzes. Ook geldt dat bedrijven op basis van gebruikscriteria ervoor kiezen een cloud-omgeving in te richten binnen hun eigen datacenter. Dit betekent dat de analytics tooling met verschillende, hybride platformen moet kunnen ‘praten’ en tegelijkertijd het overzicht moet worden behouden. Bijvoorbeeld het managen van alle data en algoritmes in de cloud is een complexe puzzel.

Geïntegreerd analytics-platform

Er zijn een aantal manieren om met deze uitdagingen van data analytics in de cloud om te gaan. Om betere workflows en inzicht in het totale proces te realiseren, is het raadzaam data analytics, AI en business rules te combineren. Een geïntegreerd analytics-platform voorziet hierin en helpt – ook in de cloud – betere controle te houden over de volledige decision flow. Houdt hierbij in het achterhoofd dat transparantie en uitlegbaarheid van de gehele pipeline van zowel de data, de gebruikte modellen en hierop gebaseerde  beslissingen steeds belangrijker wordt. Niet alleen vanuit het oogmerk van governance, maar ook om de kwaliteit van de data en de modellen nauwkeurig te kunnen.

Rein Mertens SAS SAS

Rein Mertens, Head of Customer Advisory SAS Platform bij SAS

Mogelijkheden open source

Een ander aspect van cloud analytics betreft de mogelijkheden van open source, zowel aan de kant van de tooling als aan de kant van de databronnen. Als data scientist wil je tijdens de zoektocht naar de ‘gouden dataset’ voor een model niet beperkt worden in de tools die je tot je beschikking hebt, of verderop in het proces, in de keuze voor het platform – of de meerdere platforms – waarop je het model wilt inzetten. Een open analytics platform kan in die zin helpen om te voorkomen dat dezelfde functionaliteit telkens opnieuw geprogrammeerd moet worden.

Democratiseren data analytics

Cloud analytics maakt het mogelijk om data analytics te democratiseren. Maar hoe doe je dat dan? Tools voor low code en no code applicatieontwikkeling, worden steeds beter en bieden ook niet-ontwikkelaars de mogelijkheid om zelf applicaties te ontwikkelen. Voor een data & AI toepassing geldt echter nog steeds dat zowel de ‘vindbaarheid’ als kwaliteit van de data bepalend is voor het succes. Op dat vlak is er nog een inhaalslag te maken. Hierbij kan machine learning een belangrijke rol spelen om de data automatisch te taggen en te profileren (welk type data is het, wat is de kwaliteit) en een data catalogus op te bouwen waarin alle gevalideerde en gekwalificeerde data te vinden is. Bijkomend voordeel is dat dit werk uit handen neemt van de nog steeds schaarse data scientists – die normaal gesproken een groot deel van hun tijd besteden aan het vinden van de juiste data, en het  beoordelen en verbeteren van de bruikbaarheid. 

Trend data analytics en AI in de cloud onomkeerbaar

Samenvattend kunnen we stellen dat de trend richting de cloud voor data analytics en AI onomkeerbaar is en een groot potentieel heeft om tot betere en snellere inzichten te komen die voor meer mensen toegankelijk zijn. Daarbij is het belangrijk om de juiste –  open – tooling in te zetten, te zorgen voor voldoende transparantie in de data en processen én standaardtaken te automatiseren. SAS speelt hierop in met SAS Viya, een geïntegreerd, multimodal en open platform. En SAS en Microsoft werken samen om de toekomst van AI en analytics in de cloud verder vorm te geven met gecombineerde technologie en een gezamenlijke roadmap.

Rein Mertens is Head of Customer Advisory SAS Platform bij SAS

Copyright © 2020 IDG Communications, Inc.



Source link

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here