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
信頼できるインサイトを獲得
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：
- データ準備時間を最大 70％ 短縮
- PoC（概念実証）と本番運用のギャップを削減
- 他ソリューション比較で最大85％コスト削減
- TOC（所有コスト）の最小化でROIを向上
AI/MLを簡単に活用するためのフレームワーク
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2
コスト超過を回避しつつAI/MLモデルを大規模にトレーニング
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
何百万ものモデルを数日で本番運用
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
AI/MLで実現したいことをテラデータがサポートします
ClearScape Analyticsがより良い答えをより早く提供
最もパワフルでオープン、コネクテッドなAI/ML機能
- 再利用可能なフィーチャーストアの作成
- コスト超過のないモデル、クエリーのスケーリング
- モデルの構築および取り込み
- 大規模なAI/MLの運用
- 分析パイプラインの監視
エコシステム内でデータの価値を最大限に
高度なAI活用でイノベーションを加速
The Forrester Wave™: Data Management for Analytics, Q1 2023において、テラデータがリーダーに
