分析 123: 大規模なエンタープライズ AI の有効化

投資、希望、期待にもかかわらず、多くの企業は機械学習やAIプロジェクトからのリターンを見るのに苦労しています。AIと機械学習の約束と提供の間のこの不一致の背後にあるものは何ですか?

その答えは、分析を迅速かつ規模でデプロイできることにあります。機械学習と AI は、まずデータの問題です。「Tidy Data」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「プロセスごとのパイプライン」思考の急増によって妨げられています。

Teradata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、堅牢で効率的で簡単にデプロイされたプロセスを作成し、機械学習と AI プロジェクトが約束を果たし、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します。
分析 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は、その中心に再利用を持つ機能エンジニアリングです。
  • ステージ 2 では、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します。
  • ステージ 3 では、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します。
フィーチャーは、エンタープライズ・フィーチャー・ストアで再利用、文書化、カタログ化されるように設計されており、重複を減らし、効率と一貫性を向上させます。データ サイエンティストは、トレーニングされたモデルを簡単にエンタープライズに取り込んでエンタープライズ機能ストアのライブ データを獲得できることを知りながら、特定のタスクごとに最適と思われるツールや言語を使用できます。また、そのスコアリングは、Teradataの大規模な並列、高性能、エンタープライズ規模の機能を活用して、組織を変革できる実世界のビジネスクリティカルな分析を推進します。
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