8. März 2023 | San Diego/München
Mit der offenen und vernetzten Plattform VantageCloud können Unternehmen Initiativen für Maschinelles Lernen (ML) mit den Tools ihrer Wahl von der Pilotphase bis zur Produktion durchführen.
Teradata gab heute die Integration und allgemeine Verfügbarkeit von VantageCloud, der Cloud Analytics- und Daten-Plattform von Teradata, mit Microsoft Azure Machine Learning (Azure ML) bekannt. Kunden profitieren von der Skalierbarkeit und Offenheit von VantageCloud inklusive ClearScape Analytics in Kombination mit der Fähigkeit von Azure ML, den ML-Lebenszyklus zu vereinfachen und zu beschleunigen. So sind sie in der Lage, den vollen Wert ihrer Daten selbst in den komplexesten und anspruchsvollsten Umgebungen optimal zu erschließen.
Trotz kontinuierlicher Investitionen von Unternehmen in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML) hapert es bei vielen dieser Initiativen an der Umsetzung. „Im Durchschnitt schaffen es nur 54 Prozent der KI-Projekte von der Pilotphase in die Produktion“, so Gartner in einer Studie unter Führungskräften. Mit Teradata VantageCloud können Kunden nun komplexe Analysen und KI/ML mit riesigen Datensätzen auf Enterprise-Niveau durchführen – mit der Möglichkeit, bevorzugte Data Science-Tools und Sprachen einzubinden, einschließlich Azure ML. Dadurch können sie qualitativ hochwertigere Modelle in der Produktion schneller und zuverlässiger erstellen, bereitstellen und verwalten. Und vor allem: das ganze Potential ihrer KI/ML-Investitionen ausschöpfen.
„Die Nutzung und die Investitionen in KI/ML nehmen in Unternehmen aller Branchen zu – vom Gesundheitswesen über Finanzdienstleistungen bis hin zum Einzelhandel“, sagt Hillary Ashton, Chief Product Officer bei Teradata. „Allerdings schafft es nur die Hälfte der KI/ML-Projekte in die Produktion. Denn Unternehmen sind nicht in der Lage, komplexe Analysen zu skalieren und das Meiste aus ihren Daten und Investitionen herauszuholen. Um dem zu begegnen, kombiniert Teradata VantageCloud nun mit Azure ML. Dies gibt ML-Experten, Data Scientists und Engineers die Möglichkeit, schnell und flexibel Modelle zu trainieren und zu implementieren und MLOps zu verwalten, indem sie die riesigen Datenmengen, die Vantage erfasst, optimal nutzen.“
Mit der nahtlosen Integration von Teradata VantageCloud und Azure Machine Learning können Kunden aus verschiedenen Branchen die Vorteile der folgenden und vieler weiterer Anwendungsfälle nutzen:
- Einzelhandel: Rationalisierung der Lieferketten durch die Integration von Daten aus unzähligen Quellen, um die Nachfrage besser vorherzusagen, die Transparenz zu verbessern, die Flexibilität in Echtzeit zu erhöhen und die Automatisierung voranzutreiben.
- Finanzdienstleister: Verbesserung des Risikomanagements durch die vollständige Automatisierung der Entscheidungsfindung und die Integration von Risikodaten in die Bilanzoptimierung.
- Gesundheitswesen: Verbesserung der Patientenversorgung durch die Vorhersage, wann medizinische Geräte gewartet werden müssen, mithilfe von Maschinellem Lernen.
„Microsoft Azure Machine Learning ermöglicht es Data Scientists und Entwicklern, qualitativ hochwertige Modelle zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Zudem beschleunigt Azure ML die Wertschöpfung, indem es den gesamten ML-Lebenszyklus unterstützt. Die Plattform genießt das Vertrauen der Nutzer und wurde für verantwortungsvolle KI-Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt – mit eingebauter Fairness und verantwortungsbewusster Compliance-Nutzung. Diese Zuverlässigkeit gepaart mit der Leistung und Stabilität von Teradata, geben unseren Kunden das Vertrauen und die notwendige Unterstützung, um ihre KI/ML-Initiativen voranzutreiben und messbare Geschäftseffekte zu erzielen“, sagt Tony Surma, Chief Technology Officer, U.S. Global Partner Solutions bei Microsoft.
Allgemeine Verfügbarkeit
Teradata VantageCloud mit Microsoft Azure Machine Learning ist ab heute weltweit verfügbar.
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