ステップ1
データ準備時間を最大 70% 短縮
データ準備を高速化し、データ移動を最小化するIn-Database関数により、データ準備にかかる時間を短縮し、価値獲得までの時間を短縮
AI/MLとMLモデルを活用し、データから信頼できる価値あるインサイトをリアルタイムに獲得することがますます重要となっています。 多くの企業では、統合されたアプローチではなく、様々な戦略を組み合わせたアプローチをとっています。
テラデータは、エンドツーエンドのアナリティクス管理により、以下のことを実現します:
ClearScape Analytics™とアナリティクスフレームワークAnalytics 1-2-3により、AI/MLの本番運用における課題を解決することができます。すでに実証済みのエンドツーエンドのアナリティクスライフサイクルを行うことができます。
ステップ1
データ準備を高速化し、データ移動を最小化するIn-Database関数により、データ準備にかかる時間を短縮し、価値獲得までの時間を短縮
ステップ2
垂直方向と水平方向のスケーリング機能により、数個~数百万個のモデルを効率的にトレーニング
ステップ3
データサイエンスチームやガバナンスチームによる手動での介入をほぼ必要としないシステムで、何百万ものモデルを迅速にデプロイ
最もパワフルでオープン、コネクテッドなAI/ML機能
The Forrester Wave™: Data Management for Analytics, Q1 2023において、テラデータがリーダーに