'Julia' im Data Science

Die Stärke von ‚Julia‘ im Data Science Bereich

Was ist ‚Julia‘?

‚Julia‘ ist eine leistungsstarke, High-Level‘ Programmiersprache. Grundsätzlich eignet sich ‚Julia‘ als Programmiersprache für alle Zwecke – von simplen Anwendungen zu hochkomplexen Simulationen. Doch aufgrund der herausragenden Performance eignet sich ‚Julia‘ besonders gut für Berechnungen im Data Science Bereich, numerische, real-time sowie Big Data Analysen.

Wieso ist ‚Julia‘ für Sie relevant?

Ist hohe Leistung für Sie entscheidend, und erfüllt keine High-Level Programmiersprache Ihre Anforderungen? Viele Unternehmen mit hohen Anforderungen an ‚Processing Speed‘ und Speicherplatz verwenden nicht Python, R oder Matlab, sondern bevorzugen ‚Low-Level‘ Programmiersprachen wie C++ oder Fortran, weil sie einfach schneller sind.

‚Julia‘ vereint die Performance einer ‚Low-Level‘ mit den Vorzügen einer ‚High-Level‘ Programmiersprache. ‚Julia‘ ist im Grunde das bessere Fortran und wurde ausdrücklich für den Data Science Bereich entwickelt.

Ob Sie nun die Faltung komplexer Moleküle simulieren, Prozesse optimieren, Finanzprognosen erstellen, kritische Unsicherheitsschätzungen berechnen oder ein großes Stromnetz modellieren: ‚Julia‘ macht solche Berechnungen sowohl leistungsfähig als auch einfach umsetzbar.

Welche konkreten Vorteile bringt ‚Julia‘?

Ein Vergleich von ‚Julia‘ mit häufig im Data Science Bereich genutzten Programmiersprachen, wie Python, R oder C, zeigt die herausragende Stärke deutlich:

Der Performance Test und ein Vergleich mit anderen gebräuchlichen Programmiersprachen im Data Science Bereich zeigt, dass ‚Julia‘ ganz vorne mit dabei ist – und dies mit geringer Variabilität der Performance abhängig von der Art der Aufgabe.

Quelle: Julia Micro-Benchmarks

Die Vorteile von ‚Julia‘ haben sich in unseren Projekten vielfach gezeigt: die Performance ist erheblich besser, die Entwicklungszeit von Anwendungen ist wesentlich kürzer und die kontinuierlichen IT-Wartungskosten sind substanziell geringer, verglichen mit ähnlichen Anwendungen in Programmiersprachen wie R, C, Fortran, C++, Rust oder proprietären Softwarelösungen, wie Matlab und SAS. Hinzu kommt, dass die schnell wachsende ‚Julia‘ Community äußerst innovative Lösungen im Data-Science Bereich hervorbringt, welche Dank des Open Source-Gedankens frei zugänglich sind.

Es ergeben sich sieben Vorteile insbesondere gegenüber proprietären Software-Lösungen, wie Matlab oder SAS:

Sagen Sie „Adieu“ Lizenzgebühren – ‚Julia‘ ist zu 100 % open source und es fallen keine Lizenzgebühren an.
Profitieren Sie von maximaler Flexibilität und arbeiten Sie ohne Einschränkungen, die oft von proprietären Datenanalyselösungen auferlegt werden. Alles ist möglich.
Nutzen Sie immer die neueste Technologie und die leistungsstärksten Lösungen, ohne auf Updates von proprietären Softwareanbietern warten zu müssen.
Beschränken Sie sich nicht auf eine begrenzte Anzahl von Anwendungsfällen, sondern nutzen Sie ‚Julia‘ als Allrounder, der es ermöglicht, neue Module und Softwarelösungen einfach zu verbinden und aufzubauen. Insbesondere Cloud Computing Anwendungen lassen sich hierdurch ausgezeichnet entwickeln.
Erhalten Sie die höchstmögliche Leistung, besser als jede proprietäre Datenanalysesoftware.
Reduzieren Sie kosten und minimieren Sie den Einführungs- und Migrationsaufwand neuer Lösungen, indem Sie von der Einfachheit von ‚Julia‘ und der unkomplizierten Logik dieser Programmiersprache profitieren.
Bauen sie auf der Stärke einer großen und ständig wachsenden Community auf und machen Sie sich nicht von dem begrenzten Support proprietärer Softwareanbieter abhängig.

Welche Anwendungsbereiche gibt es für ‚Julia‘ in Ihrem Unternehmen?

Die Anwendungsbereiche von ‚Julia‘ sind vielfältig und Beispiele lassen erahnen, was möglich ist. Das starke Fundament von ‚Julia‘ ist, dass mit beliebigen Dateiformaten gearbeitet werden kann, es eine einzigartige Werkzeugkiste für die Visualisierung von Daten und die Erstellung von Dashboards gibt, sowie mathematische Modelle sich leicht in den Code übertragen lassen.

Industrie-Anwendungen:

Datenpipelines z.B. im Kontext einer Supply Chain Lösung lassen sich innerhalb kürzester Zeit bauen und sind problemlos skalierbar. ‚Julia‘ wird bei der Skalierung sicher nicht die Herausforderungen darstellen.

Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses lassen sich problemlos verknüpfen, auch wenn diese in unterschiedlichen Programmiersprachen erstellt wurden. ‚Julia‘ kann also auch an zentralen Schnittstellen genutzt werden.

Für Echtzeit Datenanalyse, Big Data Anwendungen und real-time Data Streaming ist ‚Julia‘ wie geschaffen. Ob im Intelligence Bereich oder für Echtzeit AI- und Maschine Learning-Lösungen ist ‚Julia‘ eine prädestinierte Programmiersprache.

Wissenschaft:

Mittels ‚Julia‘ lassen sich Maschine Learning-Module in jegliche Anwendung sinnvoll integrieren und auch nachträglich ohne großen Aufwand anpassen. Hierbei ist vor allem die große Flexibilität und Verfügbarkeit von Open Source Lösungen eine Stärke von ‚Julia‘. Ob zum Zweck des Natural Language Processing, der Bildanalyse, der Tonanalyse, oder anderer Ziele im Forschungskontext, ist ‚Julia‘ optimal geeignet.

Vortrainierte Modelle, z.B. im Bereich der DNA-, Text-, Ton- und Bild-Analyse sowie in anderen Bereich können ohne Aufwand und kostenlos angewendet werden. Dies ermöglicht nicht nur eine schnelle Erbringung des Proof-of-Concepts für neue Ideen, es stellt auch sicher, dass man nicht bei null beginnen muss. Gerade im wissenschaftlichen Bereich kann dies Jahre an Forschungsarbeit ersparen.

Die Breite und Größe von Optimierungsbibliotheken und Differentialgleichungslösern ist enorm und kann insbesondere in der Forschung den Unterschied ausmachen, ob ein Problem durch ausreichende Optimierung gelöst werden kann oder nicht.

Wie kann Invenion Sie unterstützen?

Jede Lösung im Data Science Bereich ist an das individuelle Problem angepasst. In der Zusammenarbeit mit unseren Partnern decken wir in den Projekten in der Regel vier Bereiche ab.

Hierbei arbeiten wir in einem agilen Ansatz und nutzten die Vorteile von ‚Julia‘. Durch die breite Verfügbarkeit von open source Modulen, Bibliotheken und vortrainierten AI-/Machine Learning-Algorithmen können wir einen Proof-of-Concept bereits in zwei Woche mit einem geringen Aufwand erstellen.

Wir folgen unserem vielfach erprobten Prozess zur Proof-of-Concept Entwicklung und binden Ihr Entwickler-Team hierbei sehr eng ein, sodass Sie anschließend entscheiden können, wie fortzufahren ist.

Nachdem der Proof-of-Concept gemacht ist, kümmern wir uns um die Skalierung der gefundenen Lösung. Eine Stärke unseres Vorgehens und von ‚Julia‘ ist, dass die Proof-of-Concept-Lösung sehr gut skalierbar ist. Dies verringert den Programmieraufwand, da auf einer soliden Basis aufgesetzt werden kann. Wir unterstützen auch bei der Migration Ihres kompletten Systems oder einzelner Anwendungen und Module hin zu ‚Julia‘, sodass Sie anschließend in der Breite von einer gesteigerten Performance profitieren können.

Ebenfalls nach einer erfolgreichen Proof-of-Concept Phase bringen wir die Performance von ‚Julia‘ im Bereich von Big Data Analytics, Data Streaming, High-Performance Processing, aber auch Small Data Analysen zur Entfaltung.

Parallel zum gesamten Prozess schulen wir Ihre Fachkräfte, mit ‚Julia‘ umzugehen und die entwickelten Lösungen ohne externe Unterstützung fortzuführen und weiterzuentwickeln.