隨著大數(shù)據(jù)工具數(shù)量的增長和計算能力的飛躍，數(shù)據(jù)科學家越來越多地發(fā)現(xiàn)，如果他們想從自己的模型中獲得最佳性能，那就必須考慮所使用的數(shù)據(jù)管道。
數(shù)據(jù)科學工具的功能通常圍繞著預測建模，機器學習和數(shù)據(jù)可視化。但這些工具還應該包括后端數(shù)據(jù)管道技術，因為這有助于加快分析的速度。
更強的計算能力
數(shù)據(jù)科學家們通常喜歡把后端技術扔給工程師來處理。當你的主要關注點是提高模型的預測精度或發(fā)現(xiàn)一個數(shù)據(jù)集中的未知相關性時，文件系統(tǒng)和資源管理工具通常情況下并不十分友好。
但隨著大數(shù)據(jù)工具數(shù)量的增長和計算能力的飛躍，數(shù)據(jù)科學家越來越多地發(fā)現(xiàn)，如果他們想從自己的模型中獲得最佳性能，那就必須考慮所使用的數(shù)據(jù)管道。
“有了更強的計算能力，我們可以進行多次回歸操作，這很讓人興奮，”Brendan Herger，銀行和金融服務公司Capital One的數(shù)據(jù)科學家表示。“這的確有助于快速發(fā)展，因為你有了更多的可用資源，讓一切變得容易。”
位于McLean, Va.的Capital One公司支持各種各樣的工具，但Herger表示，大部分的分析工作是通過Hadoop分布式文件系統(tǒng)和與其對應的YARN資源管理器完成的。在Hadoop平臺之上，他使用H2O.ai提供的機器學習軟件做了很多建模。其他數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師使用不同的前端數(shù)據(jù)科學工具，例如GraphLab，Apache Zeppelin和Tableau。據(jù)Herger所述，一個強大、靈活的后端系統(tǒng)可以支持大數(shù)據(jù)集的快速訪問，無視前端工具的差異性。
不需要進行數(shù)據(jù)采樣
Herger說，這種后臺計算能力讓他能夠對完整的數(shù)據(jù)集進行分析，不再需要進行數(shù)據(jù)采樣。他認為是否取樣這個問題“幾乎類似于一個宗教問題，”分析完整的數(shù)據(jù)集有幾個很大的好處。首先它保留了完整的數(shù)據(jù)，包括所有可能存在的信號。當數(shù)據(jù)被劃分成多個樣本時，信號可能會丟失或變得并不那么明顯。
“不進行采樣，這樣對數(shù)據(jù)科學家來說是非常有意義的”Herger 說。“計算能力的提升，讓人們得以在整個數(shù)據(jù)集上運行分析，這樣的分析將越來越普遍”。
對于San Francisco Macys.com 公司的高級分析主任Daqing Zhao來說，擁有強大的數(shù)據(jù)架構，為他的團隊帶來的主要好處就是速度。“我們希望進行快速原型開發(fā)，”本月在Boston舉行的TDWI Accelerate會議上，Daqing Zhao說道。
趙的團隊負責優(yōu)化Macys.com網(wǎng)站，該網(wǎng)站是Macy ‘ s Inc的零售門戶。優(yōu)化工作范圍很廣，例如設計變更，進行A / B測試，構建產(chǎn)品推薦引擎，為每個客戶提供個性化的推薦等。他的團隊使用的主要大數(shù)據(jù)工具是以Hadoop和Spark系統(tǒng)為基礎構建的，它支持一系列分析工具，既包括SAS Institute和IBM提供的商業(yè)化分析工具，也包括一些開源工具，像H2O，R和Mahout等。
數(shù)據(jù)沙盒有助于數(shù)據(jù)分析
Zhao 要求Macys.com的數(shù)據(jù)工程團隊在公司數(shù)據(jù)倉庫中為他的團隊構建數(shù)據(jù)沙盒。這允許他團隊中的數(shù)據(jù)科學家以一種實際相關性來轉換或連接數(shù)據(jù)，而不需要在數(shù)據(jù)記錄級別進行任何數(shù)據(jù)變更。
對于所有這些工具，Zhao表示，H2O在進行預測建模尤其有用。他第一次意識這一點是在最近的一次演示某個軟件的會議上。他說，在11秒內，工具在一個有著一億行數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集上執(zhí)行一次邏輯回歸。重要的是，這些工具能夠與公司的后端數(shù)據(jù)基礎設施完美集成，這使得它更具有吸引力。
Zhao說，他現(xiàn)在沉迷于那些數(shù)據(jù)科學家可用的開源數(shù)據(jù)工具。除了其對于大數(shù)據(jù)強大處理能力，這些工具的背后還有著廣受歡迎的大型社區(qū)支持，這使得它更容易找到相關問題的答案。集成開源工具和數(shù)據(jù)基礎設施通常會存在一定的問題，因為在出現(xiàn)問題時，并沒有專業(yè)的技術支持來幫你解決。但此類工具的日益普及逐漸削弱了這個問題產(chǎn)生的影響。
“因為開源軟件的逐漸流行，你可以使用谷歌或在論壇里找到答案，”Zhao說。“以前你遇到開源軟件的問題，可能會感到孤立無援，現(xiàn)在不會這樣了。”
從數(shù)據(jù)管理中解放出來
當數(shù)據(jù)科學家在后端系統(tǒng)上運行一些任務時，他將會花費更少的時間在數(shù)據(jù)管理上。
Colin Borys遇到的情況大致如此，Colin是Riot Games Inc.公司的數(shù)據(jù)科學家，該公司就是大名鼎鼎的對戰(zhàn)游戲LOL的開發(fā)商。在6月舊金山舉行2016 Spark Summit峰會的一次演講中，Borys表示，他的團隊會監(jiān)控網(wǎng)絡流量，以試圖發(fā)現(xiàn)是否有玩家正在遭遇網(wǎng)絡擁堵，是否可以通過網(wǎng)絡疏導來提高網(wǎng)絡連通性。數(shù)據(jù)科學團隊還開發(fā)了一個推薦引擎，建議玩家選擇不同的服務器來均衡網(wǎng)絡負載。
在之前，大部分工作是基于Hive上運行的臨時查詢，但Borysr認為這種方法并不高效，不具有較好的可伸縮性。Riot Games隨后引入了Spark技術，部分原因是它想讓數(shù)據(jù)科學家在Hadoop數(shù)據(jù)上執(zhí)行SQL查詢，對于SQL，他們已經(jīng)非常熟悉。這家位于Los Angeles的公司開始使用Databricks提供的云Spark平臺，這樣不需要有專門的人來花時間管理集群。
在引進的Spark之前，Borys說，數(shù)據(jù)科學家會花費大量的時間在準備數(shù)據(jù)上�，F(xiàn)在他們可以利用這些時間來完成實際的數(shù)據(jù)分析。
“我們想要解放分析師，”他說道。“使用Spark，進行數(shù)據(jù)分析容易的多，它也讓分析變得更為有效。”
