¿Hay algo más frustrante que construir un poderoso modelo de datos, pero luego luchar por convertirlo en una herramienta que las partes interesadas pueden usar para lograr el resultado deseado? Ciencia de datos Nunca ha sido poco potencial, pero tampoco le queda la complejidad. Puede refinar algoritmos que brillan en conjuntos de datos curados, pero aún se enfrentan al obstáculo de los prototipos y los cuadernos a las aplicaciones de producción. Este último paso, a menudo llamado la “última milla”, afecta el 80% de los resultados de la ciencia de datos y exige soluciones que no sobrecarguen a los equipos de datos.
Desde su fundación en 2013, Plotly ha sido un tema popular en Data Science (TDS), donde los contribuyentes han Publicado más de 100 guías en las herramientas de Plotly. Ese resultado constante muestra cuánto los valores de la comunidad de ciencia de datos de fusión de código, visualizaciones y paneles interactivos.
El director de productos de Plotly, Chris Parmer, siempre ha defendido la idea de que los analistas deberían poder “girar aplicaciones interactivas sin luchar contra marcos web enteros”. Esa visión ahora impulsa el último lanzamiento de Plotly de Dash Enterprisediseñado para simplificar el salto del modelo a las aplicaciones de datos de grado de producción.
Las últimas innovaciones de Plotly reflejan un cambio en la ciencia de datos hacia herramientas más accesibles listas para la producción que ayudan a los equipos a convertir las ideas en soluciones procesables.
Este artículo abordará tres preguntas clave:
- ¿Qué hace que la última milla en ciencia de datos sea tan desafiante?
- ¿Qué cuellos de botella hacen que los flujos de trabajo de datos tradicionales sean lentos e ineficientes?
- ¿Y cómo puede aplicar las capacidades de IA de Plotly para construir, compartir e implementar aplicaciones de datos interactivas ¿más rápido?
Confrontar el problema de la última milla
La “última milla” en la ciencia de datos puede ser agotador. Puede pasar meses perfeccionando modelos, solo para descubrir que nadie fuera de su equipo de análisis comprende completamente los resultados. Los cuadernos estáticos o los scripts ad hoc rara vez ofrecen la interactividad que requieren los tomadores de decisiones.
Algunos equipos se conforman con una prueba de concepto rápida utilizando un cuaderno Jupyter o un solo guión, con la esperanza de mostrar valor rápidamente. Muchos nunca lo actualizan a menos que una organización invierta en una infraestructura costosa. Los grupos más pequeños pueden no tener el tiempo o los recursos para convertir los prototipos en herramientas que influyen en las decisiones diarias.
En grandes empresas, los protocolos de seguridad, el acceso basado en roles y la implementación continua pueden agregar más complejidad. Estas capas pueden empujarlo a roles que se parecen mucho al desarrollo de la pila completa solo para que sus ideas se presenten a las partes interesadas. Los retrasos se acumulan, especialmente cuando los líderes superiores quieren probar escenarios en vivo, pero deben esperar a que los cambios en el código vean nuevas métricas.
Los equipos deben ir más allá de los cuadernos aislados y los flujos de trabajo manuales para adoptar herramientas interactivas e interactivas que conviertan las ideas en acción más rápido. Plotly aborda esta necesidad por incrustando la IA en Dash.
Plotly Dash es un marco de Python de código abierto para construir aplicaciones web interactivas para análisis. Simplifica el proceso de crear interfaces basadas en la web para el análisis y presentación de datos sin requerir un amplio conocimiento de desarrollo web.
Plotly Dash Enterprise extiende y aumenta el marco de código abierto para permitir la creación de aplicaciones sofisticadas de grado de producción para la toma de decisiones operativas. Plotly Dash Enterprise proporciona características de desarrollo y plataformas y capacidades de seguridad que las empresas requieren, como IA, galería de aplicaciones, DevOps, integración de seguridad, almacenamiento en caché y mucho más.
La última versión de Dash Enterprise automatiza tareas repetitivas, genera código Python para visualizaciones y aplicaciones de datos, y acelera el desarrollo dentro de Plotly App Studio. Estas mejoras lo liberan para concentrarse en refinar modelos, mejorar las ideas y entregar aplicaciones que satisfagan las necesidades comerciales.
Inside Dash Enterprise: AI Chat, Data Explorer y más
El lanzamiento más reciente de Plotly de Dash Enterprise Pone la IA al frente y al centro. Su característica “AI tramly” incluye una interfaz de chat que convierte sus indicaciones lisas, como “Cree un tablero de pronóstico de ventas utilizando nuestros datos SQL mensuales”, en el código de Python funcional. Como usuario avanzado, puede refinar ese código con una lógica personalizada, y si es menos técnico, ahora puede crear prototipos que una vez requeriran ayuda especializada.
“Al integrar la IA avanzada directamente en Dash, estamos racionalizando todo el proceso de desarrollo. Puede comenzar con una idea o un conjunto de datos y ver que una aplicación web funcional aparezca más rápido que nunca”.
Dash Enterprise también presenta un modo de explorador de datos que puede usar para generar gráficos, aplicar filtros y cambiar parámetros sin escribir código. Para los científicos de datos que prefieren un flujo de trabajo de código directo, proporciona flexibilidad para refinar componentes generados automáticamente. La actualización va más allá con las celdas de autor SQL integradas y la incrustación de aplicaciones más simple, reduciendo la distancia del concepto a la producción.
La experiencia del usuario da un gran paso adelante en la última versión de Dash Enterprise a través de App Studio, un entorno basado en GUI para crear y refinar aplicaciones de DASH. Como el modelo de idioma grande (LLM) convierte sus indicaciones en el código de Python, ese código es completamente visible y editable dentro de la interfaz. Nunca se le bloquea modificar o extender directamente el código generado, lo que le brinda la flexibilidad de ajustar cada aspecto de su aplicación.
Esta combinación de desarrollo asistido por AI y diseño accesible significa que las aplicaciones de datos ya no requieren equipos separados o marcos complejos. Como dice Parmer, “no es suficiente que los científicos de datos produzcan modelos brillantes si nadie más puede explorarlos o comprenderlos. Nuestro objetivo es eliminar los obstáculos para que las personas puedan compartir ideas con mínimo alboroto”.
¿Qué significa Dash Enterprise para sus proyectos de datos?
Si ya tiene un flujo de trabajo establecido, es posible que se pregunte por qué es importante esta versión de Dash Enterprise. Incluso los modelos más precisos pueden fracasar si los tomadores de decisiones no pueden interactuar con los resultados. Con la nueva versión, puede reducir la sobrecarga de la creación de aplicaciones de datos y entregar ideas más rápido por:
- Construyendo visualizaciones más ricas para presentar ideas más profundas con gráficos y paneles interactivos que se adaptan a su historia de datos. Puedes ver como Grupo de soluciones cuantitativas de CIBC Usó Dash Enterprise para ayudar a los analistas y escritorios comerciales a desarrollar aplicaciones de grado de producción adaptadas a sus necesidades.
- Utilizando el nuevo estudio de aplicaciones basado en GUI para crear, modificar y extender aplicaciones de datos sin escribir código, al tiempo que accede a Python para un control completo. Equipo de experimentación de Intuit Tomó este enfoque para crear herramientas ahora utilizadas por más de 500 empleados, reduciendo los tiempos de ejecución del experimento en más del 70 por ciento.
- Administrar conjuntos de datos complejos con confianza integrando Dash Enterprise con herramientas como Databricks para mantener el rendimiento como escalas de datos. S&P Global Adoptó este enfoque para reducir el tiempo que lleva lanzar productos de datos orientados al cliente de nueve meses a solo dos.
- Agregar seguridad y control con características de seguridad incorporadas, control de versiones y acceso basado en roles para proteger sus aplicaciones de datos a medida que crecen. CIBC se basó en estas capacidades para implementar aplicaciones en equipos en diferentes regiones sin comprometer la seguridad.
Si se encuentra en un equipo de MLOPS, puede que sea más simple unir las transformaciones de datos y los permisos de los usuarios. Esto no es negociable en finanzas, atención médica y análisis de la cadena de suministro, donde las decisiones oportunas dependen de los datos en vivo. Al reducir el esfuerzo manual requerido para administrar las tuberías, puede pasar más tiempo refinando modelos y entregando ideas más rápido.
Con el enfoque abierto y extensible de Plotly, no está encerrado en algoritmos específicos de proveedores. En su lugar, puede incrustar cualquier modelo ML basado en Python o flujo de trabajo de análisis directamente dentro de Dash. Este diseño ha demostrado ser valioso en Databricksdonde el equipo creó una aplicación de observabilidad para monitorear el uso y los costos de la infraestructura utilizando Plotly Dash.
Equipos a Shell y Bloomberg También adoptó la empresa de tablas completas para casos de uso que abarcan la gobernanza de datos, visualizaciones de alta densidad, inversión temática y más, todo lo que resalta cómo estas capacidades conectan datos, IA y BI en una experiencia de un solo usuario.
Entonces, ¿qué sigue?
La IA está cambiando la forma en que se crean aplicaciones de datos, se entregan los productos de datos y se comparten ideas. Plotly se encuentra en la encrucijada del desarrollo de aplicaciones, la narración de datos y las necesidades empresariales. Para ver cómo Plotly aborda este cambio, Mira el seminario web de lanzamiento Y estén atentos para un próximo libro electrónico que desglose estrategias probadas para construir aplicaciones de datos más inteligentes con IA.
Incrustar la IA en Dash automatiza partes del proceso de desarrollo, lo que facilita las aplicaciones de datos para los equipos no técnicos. Sin embargo, las habilidades técnicas y la planificación reflexiva siguen siendo clave para construir soluciones prácticas y confiables. El mundo de los datos se ha visto más allá de los cuadernos dispersos y los prototipos de corta duración. La atención se centra ahora en soluciones listas para la producción que guían decisiones significativas. Con AI expandiéndose rápidamente, la brecha entre “Análisis experimental” y “toma de decisiones operativas“Finalmente se limita, algo que muchos de ustedes han estado esperando.
Sobre nuestro patrocinador
Plotly es un proveedor líder de bibliotecas gráficas de código abierto y soluciones de análisis de grado empresarial. Su producto insignia, Dash Enterprise, permite a las organizaciones crear aplicaciones de datos escalables e interactivas que impulsan la impactante toma de decisiones. Obtenga más información en http://www.plotly.com.