Les nouvelles fonctionnalités de ClearScape Analytics maximisent le retour sur investissement en matière d’IA/ML et renforcent la productivité de la data science

Ces dernières années, la complexité croissante des outils et plateformes d’IA, associée à la prolifération des plateformes d’analyse de données, a généré la création de processus IA/ML complexes et inefficaces. Par conséquent, les entreprises sont incapables d’obtenir des informations complètes à partir de leurs données et le coût d’opérationnalisation de l’IA à l’échelle a augmenté. En parallèle, les data scientists font face à une pression de plus en plus forte de la part de leur entreprise afin de maximiser leur productivité et d’améliorer les résultats autour de l’IA. Malheureusement, la productivité de la data science est souvent limitée par le manque d’efficacité lié à la préparation des données, aux processus manuels de machine learning et aux difficultés fondamentales d’opérationnalisation de l’IA. Ces problématiques sont exacerbées par la courbe d’apprentissage forte qui résulte de l’évolution rapide des outils et techniques du secteur.

Grâce aux caractéristiques et aux fonctionnalités améliorées de ClearScape Analytics, Teradata s’attaque à ces défis et permet à ses clients de maximiser leur potentiel en matière d’IA. L’ensemble des clients Teradata VantageCloud ont accès à ClearScape Analytics et à ses mises à jour.

Nouvelles caractéristiques et fonctionnalités de ClearScape Analytics

De Spark à ClearScape Analytics : tirer parti de l’outil pyspark2teradataml de Teradata pour convertir le code pyspark existant en langage de machine learning Teradata, éliminant ainsi la nécessité de transférer les données. Les avantages incluent :
Une complexité et des coûts réduits : les clients qui devaient auparavant exporter des données depuis VantageCloud vers les plateformes Spark n’auront plus à s’adonner à cette tâche lourde et coûteuse. Ils peuvent travailler au sein de ClearScape Analytics à l’aide du code converti.
Une opérationnalisation de l’IA à l’échelle : après la conversion, les clients peuvent tirer avantage de la gestion des workloads, de la sécurité et de l’intégration des données de niveau enterprise de VantageCloud, conçue pour opérationnaliser l’IA de confiance à l’échelle et mettre en production rapidement les modèles d’IA/ML.
Faciliter le machine learning multi-cloud : les clients peuvent travailler au sein d’un environnement cloud hybride après la conversion du code afin de tirer le meilleur parti de leur investissement sur Spark.

AutoML : une fonctionnalité conçue pour permettre aux data scientists d’entraîner automatiquement des modèles de grande qualité qui répondent aux besoins spécifiques de chaque entreprise. Les avantages incluent :
Des gains de temps et une base d’utilisateurs étendue : en automatisant l’entraînement des modèles, Teradata élimine le travail manuel chronophage lié au processus de machine learning et permet aux utilisateurs qui ne disposent pas d’un profil technique de bâtir des modèles d’IA/ML.

Intégration de KNIME : une plateforme complète et no-code qui permet aux utilisateurs de bâtir des workflows de data science, s’intègre avec Teradata VantageCloud et ClearScape Analytics. Les avantages incluent :
Une accélération des projets d’IA et une base d’utilisateurs étendue : les utilisateurs de ClearScape Analytics bénéficient d’une interface gratuite, no-code et open source conçue pour correspondre aux besoins d’une vaste gamme d’utilisateurs qui présentent des profils techniques et non techniques. Les projets d’IA devraient être accélérés par la simplicité de KNIME et l’évolutivité de VantageCloud.

De nouvelles améliorations d’UX en self-service : de nouveaux widgets offrent une expérience utilisateur (UX) en self-service afin d’accéder à un vaste panel de requêtes et de représentations graphiques. Les avantages incluent :
Une utilisation facile et des capacités de self-service conçues pour limiter les erreurs : les utilisateurs peuvent accéder à leurs données sans code, réduisant ainsi les risques liés au code malveillant ou erroné.

Teradata Open-source ML : les utilisateurs de ClearScape Analytics peuvent exécuter des fonctionnalités open source populaires de machine learning sur VantageCloud. Les avantages incluent :
Une utilisation facile et l’évolutivité de l’open source : la facilité d’utilisation des fonctionnalités open source sur VantageCloud, l’évolutivité et les performances de la plateforme, au regard de ces fonctionnalités et l’opérationnalisation de modèles open source entraînés, sont conservés sur VantageCloud.

« Il y a près de deux ans, nous avons lancé ClearScape Analytics afin de permettre à nos clients de maximiser la création de valeur à partir de leurs données, de faciliter l’innovation et de se frayer un chemin à travers la complexité de l’IA, » déclare Daniel Spurling, Senior Vice President, Product Management chez Teradata. « Grâce à ces dernières améliorations, nous aidons les data scientists à optimiser des processus complexes au moyen de diverses fonctionnalités de self-service ou d’automatisation, conçues pour permettre aux modèles d’IA de passer de la phase d’entraînement en production, puis à l’opérationnalisation à l’échelle sur l’ensemble de l’entreprise de manière plus rapide et plus rentable. »