Data bieden bedrijven bijna eindeloze voordelen, variërend van het verhogen van de omzet en klantbehoud tot het verbeteren van de besluitvorming en het stroomlijnen van activiteiten. Dit maakt data een buitengewoon waardevol bezit. Veel organisaties hebben echter moeite om waarde uit hun data te halen, onder meer door een ineffectieve samenwerking tussen analisten, datawetenschappers, ontwikkelaars en technici.
Python kan helpen om bij elk onderdeel van een dataproces samen te werken. Het is nu de meest populaire programmeertaal voor datawetenschap en wordt wereldwijd door 15,7 miljoen ontwikkelaars gebruikt. Het biedt een open source-framework waarmee datateams snel en efficiënt geavanceerde data-inzichten kunnen leveren. Voor bedrijfsleiders kan het een belangrijk onderscheidend vermogen zijn voor geavanceerde data-analyse.
Een kennismaking met Python
Python is te vinden in veel aspecten van ons leven. Het vormt bijvoorbeeld de basis van het algoritme van Netflix en de software die zelfrijdende auto’s aanstuurt. Als programmeertaal is Python ontworpen voor gebruik in diverse toepassingen, waaronder datawetenschap, software- en webontwikkeling en automatisering. Deze veelzijdigheid en gebruiksvriendelijkheid voor beginners maken het toegankelijk voor iedereen. Zowel teams die met machine learning (ML) werken, als data-engineers en -wetenschappers kunnen op deze manier gemakkelijk samenwerken.
Python heeft een uitgebreid ecosysteem van open source-bibliotheken die vaak het doelwit zijn van cyberaanvallen. Daarom is het belangrijk om proactief te zijn in hoe gebruikers toegang krijgen tot en omgaan met open source-tools binnen een organisatie. Met het rijke ecosysteem van open source-pakketten kunnen bedrijven Python benutten om projecten sneller te laten verlopen, zonder dat ze te maken krijgen met de complexiteit van het implementeren van externe toepassingen.
Een ander belangrijk aspect van de aantrekkingskracht van Python is de snelheid. In veel use-cases van data-analyse is Python-code eenvoudig waardoor de time-to-market wordt verkort. In Python kunnen ontwikkelaars logica opbouwen met wel 75 procent minder code dan bij andere vergelijkbare talen.
Python omarmen voor datawetenschap en ML
Volgens de laatste Python Developers-enquête zijn data-analyse (51 procent) en ML (38 procent) de meest populaire toepassingen. Python biedt datawetenschappers meer dan 70.000 bibliotheken die voor elke taak kunnen worden gebruikt. Deze bibliotheken bevatten bundels code die herhaaldelijk in verschillende programma’s kunnen worden gebruikt, waardoor Python-programmering eenvoudiger en handiger wordt. Datawetenschappers hoeven immers zelden helemaal opnieuw te beginnen. Voor bedrijven die voor het eerst met ML aan de slag willen, is Python daarom een duidelijke winnaar. Het biedt beknopte code, waardoor ontwikkelaars betrouwbaardere ML-oplossingen sneller kunnen schrijven. Dit betekent dat ontwikkelaars al hun inspanningen kunnen richten op het oplossen van een ML-probleem, in plaats van zich te concentreren op de technische nuances van de taal.
Python is daarnaast ook nog eens platformonafhankelijk, waardoor het op bijna elk besturingssysteem kan worden uitgevoerd. Dit maakt het perfect voor organisaties die niet afhankelijk willen zijn van een eigen systeem.
Aantonen van de waarde
In verschillende sectoren maakt Python een fundamenteel verschil in de manier waarop bedrijven opereren, tijd besparen, kosten verlagen en de vaardigheden van hun werknemers beter benutten. In de gezondheidszorg wordt Python bijvoorbeeld gebruikt om een voorspelling van ziektes aan de hand van menselijke genetica te doen.
Het integreren van Python in dataplatforms biedt organisaties een unieke manier om hun eigen toepassingen te creëren en zakelijke waarde uit hun data te halen, ongeacht de teams en de voorkeur voor programmeertalen. Door dit te doen in een gestroomlijnde enkelvoudige cloudservice wordt een groot deel van de kosten en complexiteit die traditioneel gepaard gaan met het bouwen en beheren van datarijke toepassingen, verwijderd. Het gebruik van een datacloud-platform – samen met de talen waar ontwikkelaars al vertrouwd mee zijn – biedt een eenvoudigere, snellere manier om zakelijke inzichten uit gegevens te halen.
Kijkend naar de toekomst
Bedrijfsleiders moeten ervoor zorgen dat ze optimaal gebruik maken van hun data, terwijl ze hun datawetenschappers, data-engineers en ontwikkelaars in staat stellen effectief samen te werken. Ze moeten ook proactief zijn in het gebruik van open source om ervoor te zorgen dat gevoelige gegevens worden beschermd. Python biedt datateams de flexibiliteit, prestaties en snelheid om gegevens om te zetten in bruikbare inzichten, wat een onschatbaar concurrentievoordeel oplevert. In de toekomst zal het een essentieel instrument zijn voor elk bedrijf dat ML-inzichten wil operationaliseren en zijn bedrijf wil laten groeien, zelfs in de moeilijkste tijden.
Dit is een ingezonden bijdrage van Snowflake. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.
16 uur geleden
Expert bijdrage
