Analyitcs 123: 大規模なエンタープライズ AI を実現

多くの企業はマシンラーニングやAIプロジェクトからのリターンを得ることに苦労しています。AI/MLへの期待と成果の不一致の背後にあるものは何でしょうか。その答えは、分析を迅速かつ大規模にデプロイできるかどうかにあります。AI/ML は、何よりもデータの課題があります。整頓されたデータと分析データセットの構造と処理の標準化の重要性は長い間認識されてきましたが、この分野の進歩は、ツール、技術、データサイロ、および「1プロセスごと1パイプライン」の考え方によって妨げられています。

テラデータの Analytics 123 戦略は、ビジネスリーダーと分析リーダーの両方に対して、堅牢で効率的、簡単にデプロイされたプロセスを作成し、AI/ML プロジェクトが期待に応え、真のビジネス価値を提供するための、簡単なロードマップを確立することができます。Analytics 123 は、分析プロセスのさまざまな要素を分離し、それぞれに適切な重みが与えられるかどうかを確認します。

• ステージ1：その中心に再利用を持つ特徴量エンジニアリング
• ステージ2：データ サイエンティストが、ビジネスに価値のある予測モデルを作成するために、優先するツールを使用する柔軟性を提供
• ステージ3：これらのモデルをデプロイして、ライブデータをスコアリング

特徴量は再利用できるように設計され、文書化され、エンタープライズフィーチャーストアにカタログ化されます。重複作業が減り、効率と一貫性が高まります。データサイエンティストは、それぞれのタスクに最適と思われるツールや言語を自由に使用することができ、トレーニングされたモデルは、エンタープライズフューチャーストアでライブデータをスコアリングし、活用することが容易となります。そして、このスコアリングは、テラデータが提供する超並列、高性能、エンタープライズ・スケール機能を活用し、組織を変革するビジネスクリティカルな分析を推進することができます。