A Teradata anunciou nesta quinta-feira (9/6) a integração e disponibilidade geral da plataforma de análise e dados Multicloud Teradata Vantage com o Amazon SageMaker, serviço de Machine Learning em Nuvem. Ao unir a escalabilidade e a abertura do Vantage com os recursos intuitivos do modelo de ML do Amazon SageMaker, Teradata e AWS estão resolvendo o dilema de escalabilidade para empresas em todo o mundo. A iniciativa oferece suporte à estrutura de análise da Teradata, o Analytics 123, que oferece às organizações recursos de IA/ML no nível de produção, uma solução passo a passo para implementar modelos analíticos em escala. Juntos, a estrutura do Analytics 123 e a integração do Vantage com o Amazon SageMaker geram um tempo de retorno mais rápido e maior retorno sobre o investimento (ROI).
Apesar dos investimentos maciços em IA/ML e outras análises avançadas, muitas organizações ainda precisam implementar essas soluções amplamente e estão lutando para ver o verdadeiro valor de sua promessa. Isso ocorre porque a preparação de dados para IA/ML é demorada e cara, com a disputa de dados ainda representando até 80% do custo e esforço dos projetos analíticos. O relatório do Gartner Top Trends in Data and Analytics for 2021 diz que “muitas organizações lutam para escalar seus protótipos e pilotos de IA para produção total e uso mais amplo e muitas vezes subestimam o desafio de implementar e integrar a IA com outros sistemas. De acordo com para o Gartner AI in Organizations Survey de 2020, apenas 53% dos protótipos são implementados”.
O Teradata Vantage oferece desempenho em escala empresarial para garantir que até mesmo os maiores clientes possam executar análises complexas em grandes conjuntos de dados enquanto usam suas ferramentas e linguagens de ciência de dados favoritas, como o Amazon SageMaker. O Amazon SageMaker permite que os desenvolvedores criem, treinem e implementem modelos de IA/ML na Nuvem, sistemas incorporados e dispositivos de Borda. Dezenas de milhares de clientes ativos usam o Amazon SageMaker para treinar modelos com bilhões de parâmetros para fazer centenas de bilhões de previsões todos os meses.
O Vantage e o Amazon SageMaker funcionam perfeitamente, oferecendo aos clientes a capacidade de pontuar continuamente modelos de ML complexos em escala. Os projetos de IA/ML podem passar para a produção em larga escala em semanas, em vez de meses, e as organizações podem pontuar dados, como informações de clientes ou peças, em minutos, em vez de horas e dias. O resultado é que os clientes agora podem acelerar rapidamente seus projetos de IA/ML para fornecer insights orientados por dados e obter resultados de negócios do mundo real.
“Nossos clientes corporativos estão investindo na possibilidade de IA/ML para evitar fraudes, reduzir a rotatividade, otimizar cadeias de suprimentos e evitar falhas catastróficas de infraestrutura”, disse Hillary Ashton, diretora de Produtos da Teradata. “ Muitos provedores de tecnologia afirmam oferecer soluções de IA/ML para atender a essas necessidades críticas – mas não podem implementá-las em escala. A Teradata é, e sempre foi, uma empresa inovadora em análise empresarial e armazenamento de dados, resolvendo os desafios de dados mais difíceis nos ambientes mais complexos e exigentes. Agora, estamos combinando a flexibilidade, escalabilidade e recursos analíticos avançados profundos do Vantage com a versatilidade do Amazon SageMaker na criação de modelos de ML para dar às empresas a velocidade, a simplicidade e a escala de que precisam para obter valor comercial genuíno de seus investimentos em IA”, completou.
” O Amazon SageMaker é um dos serviços de crescimento mais rápido na história da AWS e continuamos a investir na expansão dos recursos de serviço à medida que os clientes ampliam ainda mais seus modelos de aprendizado de máquina para treinamento e inferência no Amazon SageMaker”, disse Omer Zaki, gerente-geral do SageMaker Foundations e Plataformas de IA na AWS.
Serviço
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aws.amazon.com
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