DataOps e MLOps: somiglianze, differenze e come scegliere

DataOps, abbreviazione di Data Operations è una disciplina emergente che si concentra sul miglioramento della collaborazione, dell'integrazione e dell'automazione dei processi di gestione dei dati. Mira a semplificare l'intero ciclo di vita dei dati, dall'inserimento e preparazione all'analytics e alla reportistica. Adottando una serie di best practice ispirate alle metodologie Agile, ai principi DevOps e alle tecniche di controllo statistico dei processi, DataOps aiuta le organizzazioni a fornire insight di alta qualità in modo più efficiente.

MLOps, una pratica derivata dai principi DevOps e di ingegneria dei dati, è un approccio per garantire il successo della distribuzione dei modelli di machine learning (ML) negli ambienti di produzione, assicurandone al contempo l'accuratezza e le prestazioni.

I componenti principali di MLOps includono:

• Gestione dei dati: garantire la qualità dei dati e la coerenza durante l'intero ciclo di vita dell'ML.
• Formazione di modelli: sviluppare pipeline di addestramento robuste con sistemi di controllo della versione per la riproducibilità.
• Implementazione del modello: automazione dei processi di implementazione utilizzando tecniche di integrazione continua (CI) e distribuzione continua (CD).
• Monitoraggio e manutenzione: monitora continuamente le prestazioni del modello in tempo reale per rilevare derive o anomalie, seguito dagli aggiornamenti o dalle procedure di riqualificazione necessari.

MLOps aiuta le organizzazioni a velocizzare il time-to-market per i prodotti basati sull'AI, riducendo l'attrito tra i team di sviluppo che lavorano su diversi aspetti di un progetto di ML. Ciò si traduce in una migliore collaborazione tra i membri del team, che possono concentrarsi sulla fornitura di modelli di alta qualità piuttosto che sulle sfide operative. 

Inoltre, consente alle aziende di mantenere un vantaggio competitivo garantendo che le loro soluzioni di apprendimento automatico rimangano accurate man mano che nuovi dati diventano disponibili o le condizioni sottostanti cambiano nel tempo.

In questo articolo:

• Confronto tra DataOps e MLOps: somiglianze e differenze chiave
  • Analogie tra DataOps e MLOps
  • Differenze tra DataOps e MLOps
• Scegliere tra DataOps e MLOps
  • Valutazione delle esigenze dell'organizzazione
  • Incorporare entrambi gli approcci: una soluzione ibrida?

Analogie tra DataOps e MLOps

• Focus sulla collaborazione: entrambe le metodologie sottolineano quanto sia importante che team interfunzionali collaborino per migliorare i processi di dati, tra cui data scientist, ingegneri, analisti e stakeholder aziendali.
• Obiettivo di automatizzare i processi: l'automazione è un aspetto chiave sia di DataOps che di MLOps in quanto aiuta a semplificare i workflow, ridurre gli errori, aumentare l'efficienza e garantire la coerenza tra i progetti.
• Promozione del miglioramento continuo: entrambi gli approcci sostengono cicli di sviluppo iterativi che prevedono il monitoraggio delle metriche delle prestazioni per identificare le aree di ottimizzazione o miglioramento nel tempo.

Differenze tra DataOps e MLOps

• Focus sulla collaborazione: entrambe le metodologie sottolineano quanto sia importante che team interfunzionali collaborino per migliorare i processi di dati, tra cui data scientist, ingegneri, analisti e stakeholder aziendali.
• Obiettivo di automatizzare i processi: l'automazione è un aspetto chiave sia di DataOps che di MLOps in quanto aiuta a semplificare i workflow, ridurre gli errori, aumentare l'efficienza e garantire la coerenza tra i progetti.
• Promozione del miglioramento continuo: entrambi gli approcci sostengono cicli di sviluppo iterativi che prevedono il monitoraggio delle metriche delle prestazioni per identificare le aree di ottimizzazione o miglioramento nel tempo.