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ホワイトペーパー

アナリティクスを進化させる

マシンラーニングと人工知能(AI)は、ほとんどの業界で競争優位性を促進することが期待されています。こういったテクノロジーへの支出は急速に増加していますが、ソリューションはいまだその潜在能力を十分に発揮していません。その問題の一因は、こういったソリューションを大規模に展開するための専門知識を欠いている組織が多いことです。その他の障壁として挙げられるのは、ツール、テクノロジー、データサイロの急増、および「マシンラーニングプロセスごとに 1 つのパイプライン」という考え方です。テラデータの分析戦略は、こういった問題を解決し、組織がデータと高度な分析ソリューションからより大きな価値を得ることができるようにするものです。この戦略は、組織は機能の再利用とモデルの展開にさらに注意を払う場合にのみ、マシンラーニングとAIイニシアチブを正常に拡張できると指摘してします。この戦略の第二部では、機能エンジニアリングとモデルのスコアリングをテラデータのコアバリュープロポジションと直接整合させることが必要とされています。

ユビキタスなマシンラーニングにより、組織は何億もの予測モデルを本番環境に導入できます。Teradata Vantage™ は、100万を超えるデータでモデルをトレーニングし、1日に複数回2億5,000万を超える観測に対してモデルをスコアリングすることで、マシンラーニングを垂直方向にスケーリングする機能を備えています。いわゆる「ハイパーセグメンテーション」活用事例をサポートするために数百万の予測モデルをトレーニングし、要求の厳しい本番環境でそれらを毎日スコアリングすることにより、水平方向にスケーリングします。