London/San Diego, Starnberg, 17. Sept. 2024 - VantageCloud-Kunden erhalten Zugriff; Komplexität-/Kosten reduzieren zur beschleunigten Amortisierung von KI-Investitionen…

Zum Hintergrund: Teradata kündigt heute auf der Possible 2024 in London neue Funktionen für ClearScape Analytics an. Diese sollen Data Scientists dabei helfen, produktiver zu arbeiten und schneller relevante Ergebnisse zu liefern. Gleichzeitig werden Unternehmen-/Organisationen dabei unterstützt, ihre Innovationen in KI/ML schneller amortisieren zu können. Alle Teradata VantageCloud-Kunden haben laut Anbieter demnach Zugriff auf die neuen Funktionen in ClearScape Analytics. Die erweiterten Leistungsmerkmale umfassen laut Entwickler (Quelle / Teradata):

1. Spark für ClearScape Analytics: 

Mit dem Teradata-Tool „pyspark2teradataml“ wird bestehender Pyspark-Code in Teradata Machine Learning konvertiert, ohne dass Daten exportiert werden müssen. Die Vorteile:

Reduzierung von Komplexität und Kosten: Kunden, die bisher Daten von VantageCloud zu Spark-Plattformen exportieren mussten, müssen diese kostspielige Aufgabe nicht mehr durchführen. Sie können mit konvertiertem Code in ClearScape Analytics arbeiten.

Einsatz von KI in großen Umgebungen: Nach der Konvertierung können Kunden das unternehmensgerechte Workload-Management, die Sicherheit und die Datenintegration von VantageCloud nutzen, um KI/ML-Modelle in großem Umfang schnell einzusetzen.

Einsatz von Multi-Cloud Machine Learning: Kunden können nach der Konvertierung in einer Hybrid-Cloud-Umgebung arbeiten und so ihre Spark-basierte Investition optimal nutzen.

 

2. AutoML:

Entwickelt, damit Data Scientists automatisch Modelle trainieren können, die auf die Anforderungen und Ziele ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Die Vorteile:

Zeitersparnis und erweiterte Anwendergruppe: Durch die Automatisierung des Modelltrainings ist die zeitaufwändige manuelle Arbeit im ML-Prozess nicht mehr nötig. Dies ermöglicht es nicht-technischen Anwendern, KI/ML-Modelle zu erstellen.

 

3. KNIME-Integration: 

KNIME ist eine vollständige No-Code- und Low-Code-Plattform, die es Anwendern ermöglicht, Data Science-Workflows zu erstellen. Diese ist in Teradata VantageCloud und ClearScape Analytics integriert. Die Vorteile:

Schnellere Umsetzung von KI-Initiativen und erweiterte Anwendergruppe: ClearScape Analytics-Nutzer erhalten eine kostenlose, quelloffene No-Code-Schnittstelle, die für eine Vielzahl von technischen und nichttechnischen Benutzern geeignet ist. KI-Initiativen können durch die Einfachheit von KNIME und der Skalierbarkeit von VantageCloud beschleunigt werden.

 

4. Neue Self-Service UX-Verbesserungen:

Neue Widgets ermöglichen eine Self-Service-Nutzererfahrung für den Zugriff auf eine Vielzahl von Abfragen und Plots. Die Vorteile:

Benutzerfreundlichkeit und Self-Service-Funktionen, die Fehler reduzieren: Benutzer können auf ihre Daten zugreifen, ohne sie coden zu müssen, wodurch das Risiko von fehlerhaftem Code verringert wird.

 

5. Teradata Open-Source ML:

ClearScape Analytics-Benutzer können beliebte Open-Source-Funktionen für maschinelles Lernen auf VantageCloud ausführen. Die Vorteile:

Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit von Open Source: Einfache Nutzung von Open-Source-Funktionen auf VantageCloud, Skalierbarkeit und Performance für Open-Source-Funktionen und Einsatz von trainierten Open-Source-Modellen, die in VantageCloud gespeichert sind.

 

Bildquelle: Teradata.

Neue KI/ML-Funktionen begegnen wachsenden Anforderungen an Data Scientists

In den letzten Jahren haben immer komplexere KI-Tools und -Plattformen mit einer steigenden Anzahl an unterschiedlichen Daten- und Analyseplattformen zu komplizierten und ineffizienten KI/ML-Prozessen geführt. Infolgedessen wird es für Unternehmen immer schwieriger, zuverlässige Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und die Kosten für KI-Investitionen gering zu halten.

Gleichzeitig stehen Data Scientists unter wachsendem Druck ihren KI-Output zu steigern. Leider wird die Produktivität von Data Scientists häufig durch ineffiziente Datenaufbereitung und manuelle Prozesse bei maschinellem Lernen beeinträchtigt. Dies wird durch die steile Lernkurve verschärft, die mit den sich schnell entwickelnden Tools und Techniken der Branche einhergeht. Mit den erweiterten Funktionen von ClearScape Analytics begegnet Teradata genau diesen Herausforderungen und ermöglicht seinen Kunden, volles KI-Potenzial auszuschöpfen.

Querverweis:

Unser Beitrag > Teradata bietet Integration von VantageCloud und ClearScape Analytics mit Google Vertex AI

Unser Beitrag > Befragung zum Stand der Umsetzung des EU AI Act: Wie bereit sind deutsche Unternehmen?

Unser Blogpost > Flash oder Festplatte für KI-Projekte? Technologisch und wirtschaftlich bestimmende Faktoren