A InterSystems, provedora de tecnologia de dados que resolve problemas críticos de escalabilidade, interoperabilidade (capacidade de diversos sistemas trabalharem em conjunto) e velocidade, agora oferece suporte nativo completo para a linguagem de programação Python em sua plataforma de dados InterSystems IRIS.

A mudança visa aplicações de uso intensivo de dados em uma plataforma de arquitetura única para suportar todo tipo de dado e carga de trabalho, apresentando baixa latência (tempo de transferência de dados) e interoperabilidade, especialmente com modelos analíticos e de machine learning (aprendizado de máquina).

Isso é importante porque a criação de modelos de análise precisa passar por um “treinamento” que os expõem a dados históricos, observar como se comportam e se as conclusões dos cientistas de dados estão corretas.

Dados com significância

O tempo e o esforço gastos preparando os dados para serem processados nos modelos de machine learning são muito grandes e fazem com que os dados se adequem ao modelo, quando o correto seria os dados acumulados representarem a realidade.

“Um dos pontos mais importantes do modelo é a qualidade dos dados usados na etapa de treinamento”, afirma Gerson Koji Saito, engenheiro de vendas da InterSystems. “Por isso, é fundamental que os dados sejam tratados, limpos e anonimizados sem perder sua significância e sua ligação com fatos.”

Outro grande gargalo no processamento de modelos analíticos é o tempo necessário para preparar os dados armazenados em um sistema transacional e levá-los para um sistema analítico.

A vantagem de usar a plataforma Python é conseguir rodar esses processos analíticos no servidor de banco de dados, eliminando a necessidade de transferir os dados do banco transacional para o servidor de processamento analítico.

Além disso, modelos de machine learning que já existem podem ser portados para rodar com pouca ou nenhuma adaptação na plataforma, agilizando o desenvolvimento e a entrada em produção.

Ao incorporar a Python diretamente ao kernel (parte principal do sistema operacional) de sua plataforma de dados, a InterSystems também expande a acessibilidade para desenvolvedores de Python se beneficiarem de toda a gama de recursos fornecidos pela plataforma.

Resultados aprimorados

Em um teste auditado de performance Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP), processamento transacional e analítico híbrido em português, mostrou que o InterSystems IRIS apresenta melhor performance em um ambiente misto de ingestão de dados e tempo de resposta quando comparado com outros bancos de dados.

“A quantidade de novos registros ingeridos é de 60% a 4.860% maior; e o tempo de resposta das consultas analíticas é de 170% a 5.600% mais rápido”, afirma o engenheiro da InterSystems.

De quebra, o InterSystems IRIS permite o desenvolvimento em Java, .Net e ObjectScript, enquanto o Python oferece um ecossistema de desenvolvedores e peer-support (“suporte solidário”, numa tradução livre), colocando uma comunidade de milhões de especialistas a postos para ajudar profissionais menos experientes.

Nada melhor para passar do conceito à prática de forma rápida e com todo o suporte para atender a um mercado cada vez mais pautado em inteligência e, claro, dados.