Insights y novedades
Durante la implementación de los Proyectos de Data Science, siempre afrontamos casos donde tenemos que decidirnos por el mejor método de implementación para que sea integrado sin problemas en el pipeline. La meta es lograr la implementación más simplista ya que el diseño general es siempre complejo. Nos centramos en simplificar nuestros enfoques tanto como sea posible para mantener el control sobre todos los pasos y modificarlos fácilmente con tiempos mínimos de implementación / modificación.
Some tools can be more productive than others. Throughout our experience in implementing an optimal machine-learning pipeline in production, we have learned to appreciate the raw strength of the combination of SAP HANA with SAP Data Services. The amount of time that can be saved by reformulating the approach and optimizing it to use this combination is significant, compared to a vanilla approach involving usage of Python for data wrangling, cleaning, discovery, and normalization, which are significant aspects of machine learning pipeline development.
