Teradata stellt ClearScape Analytics vor

30. Aug. 2022 | San Diego/München

ClearScape Analytics operationalisiert KI/ML mit der robustesten datenbankinternen Funktionalität aller heutigen Analytics-Angebote, um die komplexesten Probleme von Unternehmen zu lösen

ClearScape Analytics bietet mehr als 50 neue analytische Funktionen und ist als Teil von Teradata VantageCloud und dem neuen Teradata VantageCloud Lake verfügbar

Teradata stellt heute mit ClearScape Analytics neue erweiterte Analyse-Funktionen für seine gesamte Produktreihe Vantage vor. Die Analyse-Funktionen von Teradata Vantage bieten Unternehmen geschäftskritische Dateneinblicke. Mit den neuen Funktionen in Vantage erhalten Kunden jetzt die umfangreichsten datenbankinternen Analysefunktionen, die derzeit auf dem Markt verfügbar sind. Hinzukommen wichtige Modellmanagement-Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML) wie etwa ModelOps, um die wachsenden Analyseanforderungen von Unternehmen zu erfüllen.

Über 50 neue Analytics-Funktionen

Diese neuen Funktionen beinhalten mehr als 50 neue datenbankinterne Zeitreihen- und ML-Funktionen sowie integrierte ModelOps, die darauf ausgelegt sind, KI/ML-Initiativen schnell zu operationalisieren. Diese neuen Funktionen geben Organisationen die Möglichkeit, riesige Datenmengen zu nutzen und komplexe geschäftliche Herausforderungen mit einer robusten Library offener und vernetzter Analytics -Tools zu lösen, die Autonomie, einfachen Zugriff und Einblicke in Echtzeit bieten: optimalerweise in Kombination dem auch heute neu vorgestellten Teradata VantageCloud Lake. Dabei handelt es sich um das erste Analytics-Produkt von Teradata, das auf einer völlig neuen, Cloud-nativen Architektur der nächsten Generation basiert.

Zeitreihen

Die neuen datenbankinternen Zeitreihenfunktionen von ClearScape Analytics decken den gesamten Analysezyklus ab, von der Datentransformation und statistischen Hypothesentests bis hin zum Feature-Engineering und der maschinellen Lernmodellierung. Da diese Funktionen in die Datenbank integriert sind, sind sie äußerst leistungsfähig und erfordern nur begrenzte Datenbewegungen. Dies kann zu einer erheblichen Kosten- und Reibungsreduzierung führen, insbesondere wenn ein Unternehmen Zeitreihenanalysen auf große Datenmengen wie Millionen von Produkten oder Milliarden von Sensoren anwenden möchte. Wenn die Ergebnisse dieser Analysefunktionen, wie zum Beispiel Prognosen, in der Datenbank gespeichert werden, können Unternehmen diese leicht mit anderen Daten integrieren. Ein Hersteller könnte beispielsweise die Ergebnisse der Sensor-Anomalie-Erkennung mit dem Standort einer Maschine verknüpfen und so den Ort eines voraussichtlichen Ausfalls ermitteln. Ein globaler Einzelhändler könnte die Prognoseergebnisse mit dem Preis verknüpfen, um den Umsatz vorherzusagen.

Maschinelles Lernen

Darüber hinaus lassen sich mit ClearScape Analytics komplexe Funktionen des maschinellen Lernens problemlos in Analysepipelines integrieren: eine Sammlung zusammengehöriger Vorgänge, die von der Datenaufbereitung über die Modellierung bis hin zur Bereitstellung reichen. Diese können jedoch zur Lösung spezifischer Probleme gebündelt werden. Beispielsweise kann eine Klassifizierungspipeline speziell für die Erkennung von Betrug in einer Finanzanwendung optimiert werden, oder eine Zeitreihenpipeline kann für Nachfrageprognosen in einem Einzelhandels- oder Produktionsszenario verwendet werden. Mit ModelOps, das in ClearScape Analytics eingebettet ist, sind Unternehmen in der Lage, KI/ML-Initiativen schnell zu skalieren, um den vollen Wert ihrer Investitionen auszuschöpfen und gleichzeitig das Risiko zu minimieren. ModelOps spielt eine Schlüsselrolle bei der Modell-Governance und dem Risikomanagement. Beides wird immer wichtiger, je mehr Modelle Unternehmen in die Produktion schicken.

Vorteile von ClearScape Analytics

Die jüngsten Neuerungen bei ClearScape Analytics erweitern die Gesamtfunktionen von Teradata VantageCloud erheblich und sollen in jeder Phase des Analyse-Lebenszyklus einen Mehrwert bieten:

• Lösung komplexer Probleme mit neu hinzugefügten datenbankinternen Analysemöglichkeiten:
  • Die kürzlich erweiterte datenbankinterne Analytics-Library von Teradata umfasst mehr als 50 neue Zeitreihenfunktionen sowie ein breites Spektrum an Funktionen für maschinelles Lernen, die vollständige End-to-End-Pipelines für maschinelles Lernen unterstützen sollen.
  • Diese nativen Funktionen ermöglichen es, maschinelles Lernen in großem Umfang zu verarbeiten. Teradata VantageCloud unterstützt nicht nur die Skalierung großer Datenmengen, sondern ermöglicht auch eine größere Modellkomplexität, einschließlich deutlich mehr Modellvariablen, um tiefere Einblicke zu erhalten.
• Sicherer Einsatz von Modellen mit integrierten ModelOps:
  • Trotz der erheblichen Investitionen, die die meisten Unternehmen in KI/ML tätigen, werden die meisten Vorhersagemodelle nie in der Produktion eingesetzt. Teradata VantageCloud macht es einfacher als je zuvor, diese Investitionen zu operationalisieren, indem es ein ModelOps-Tool bereitstellt, das den Rahmen für die Verwaltung, Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Analyseergebnissen bietet.
  • Teradata VantageCloud ModelOps umfasst Funktionen wie die Prüfung von Datensätzen, Codeverfolgung, Modellgenehmigungs-Workflows, die Überwachung der Modellleistung sowie Warnmeldungen, wenn Modelle nicht mehr funktionieren. ModelOps kann genutzt werden, um Modellumschulungen zu planen, wenn Unternehmen auf autonome Umschulungen auf der Grundlage von Datenabweichungen hinarbeiten.
• Aktivierung von mehr Ressourcen, indem Experten mit Tools ihrer Wahl arbeiten können
  • Mit VantageCloud können Datenteams die Sprachen und Tools ihrer Wahl verwenden (Dataiku, Python, H2O.ai usw.), was es für Unternehmen einfacher macht, Data Science-Talente im gesamten Unternehmen einzusetzen. Modelle, die außerhalb von Teradata VantageCloud entwickelt wurden, können direkt in Teradata VantageCloud importiert werden, um parallel und in großem Umfang ausgeführt zu werden.
  • Darüber hinaus ermöglicht die Integration mit Services wie Amazon SageMaker den Data-Science-Teams, das wachsende Angebot an Data-Science-Diensten in der Cloud zu nutzen.
• Mehr Zusammenarbeit und Effizienz mit dem Enterprise Feature Store (erweitert)
  • Ein größerer Mehrwert kann erzielt werden, wenn Datenteams unternehmensweit zusammenarbeiten, um Geschäftsergebnisse zu erzielen. Durch die Nutzung des Feature Store von Teradata zur Förderung der Zusammenarbeit und der Wiederverwendung von Modellen können Unternehmen den Aufwand für die Datenaufbereitung und die Definition von Merkmalen oft erheblich reduzieren. Das Ausprobieren neuer Ideen wird dadurch einfacher, schneller und kostengünstiger.

Verfügbarkeit: ClearScape Analytics ist ab sofort verfügbar.

„Daten sind nur so wertvoll wie die Fähigkeit, aus ihnen geschäftskritische Erkenntnisse zu gewinnen, die zu besseren Ergebnissen führen", sagt Hillary Ashton, Chief Product Officer bei Teradata. „In seiner mehr als 40-jährigen Geschichte hat sich Teradata darauf konzentriert, Kunden dabei zu helfen, den größten Nutzen aus ihren Daten zu ziehen – mit konstant hoher Leistung, unübertroffener Skalierbarkeit und einer Fülle von Analysefunktionen. Mit der Einführung von Teradata VantageCloud Lake und der Verfügbarkeit von ClearScape Analytics auf der VantageCloud-Plattform unterstützt Teradata seine Kunden bei der Beschleunigung ihrer digitalen Transformation. Denn nun bieten wir ihnen eine starke Datenplattform, die in der Cloud geboren wurde und durchgängige Unterstützung für fortschrittliche Analysen im gesamten Cloud-Ökosystem bietet."

„Das umfassende Analytics-Angebot von Teradata hilft Unternehmen seit langem dabei, ihre Daten optimal zu nutzen, unabhängig davon, wo sie sich innerhalb eines Unternehmens befinden“, sagt Dan Vesset, Group VP, Analytics and Information Management Market Research bei IDC. „Teradatas fortgesetzte Investition in diesen Bereich mit ClearScape Analytics unterstreicht das Engagement des Unternehmens, Kunden bei der Operationalisierung von Analytics und KI/ML in großen Umgebungen zu unterstützen, um die dringendsten geschäftlichen Herausforderungen zu lösen – von der Kundenpersonalisierung in Echtzeit bis zur Optimierung der Lieferkette – und das in allen Branchen."

Über Teradata

Bei Teradata sind wir überzeigt, dass Menschen erfolgreicher sind, wenn sie über bessere Informationen verfügen. Unsere Cloud-Analytics- und Datenplattform für KI liefert harmonisierte Daten und vertrauenswürdige KI/ML. Unternehmen können dadurch bessere Entscheidungen treffen, schneller Innovationen vorantreiben und nachhaltige Geschäftsergebnisse schaffen. Erfahren Sie mehr auf: Teradata.de.