分析123:大规模实现企业AI

尽管有投资、希望和期望,但许多企业仍在努力从机器学习和人工智能项目中获得回报。人工智能和机器学习的承诺与交付之间的这种差异背后是什么?

答案在于快速、大规模地部署分析的能力。机器学习和人工智能首先是一个数据问题。“数据整理”以及标准化分析数据集的结构和处理的重要性早已得到认可,但这一领域的进展受到工具、技术、数据孤岛和“每个流程一个管道”思维的扩散的阻碍。

Teradata的分析123战略为业务和分析领导者建立了一个直接的路线图,创建了强大、高效且易于部署的流程,确保机器学习和人工智能项目兑现其承诺并提供真正的业务价值。

分析123将分析过程的不同元素分离,并确保为每个元素赋予适当的权重:

  • 第一阶段是以重用为核心的特征工程。
  • 第二阶段使数据科学家能够灵活地使用他们喜欢的工具创建对业务有价值的预测模型。
  • 第三阶段部署这些模型以对实时数据进行评分。

功能设计为在企业功能存储中重复使用、记录和编目,从而减少重复、提高效率和一致性。数据科学家可以自由地使用他们认为最适合每个特定任务的工具和语言,他们知道可以轻松地将经过训练的模型摄取回企业,以便在企业功能商店中对实时数据进行评分。这种评分可以利用Teradata的大规模并行、高性能、企业级功能来推动现实世界的关键业务分析,从而改变组织。

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