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IBM presenta un nuevo sistema de analítica

Para lograr un acceso rápido a la ciencia de los datos.

[05/10/2017] IBM anunció el Integrated Analytics System, un nuevo sistema unificado de datos diseñado, señalan, para dar a los usuarios un acceso rápido y fácil a las capacidades avanzadas de ciencia de los datos y la capacidad para trabajar con sus datos en ambientes de nubes privadas, públicas o híbridas.       

El sistema, que viene con una variedad de herramientas incorporadas de la ciencia de los datos, permite a los científicos de datos estar listos para desarrollar y desplegar rápidamente sus modelos de analítica avanzada, directamente donde residen los datos, para obtener un mejor desempeño. Y debido a que se basa en el motor SQL común de IBM, los clientes pueden utilizar el sistema para mover fácilmente las cargas de trabajo a la nube pública para comenzar a automatizar sus negocios con aprendizaje de máquina. De hecho, ya que el motor de base de datos se usa tanto en bases de datos alojadas como en bases de datos de nube, los usuarios pueden mover y consultar los datos en varios almacenes de datos, como Db2 Warehouse on Cloud o Hortonworks Data Platform.

"En el corazón del Integrated Analytics System se encuentran IBM Data Science Experience, Apache Spark y Db2 Warehouse, todos los cuales han sido optimizados para trabajar en conjunto con administración directa. Data Science Experience proporciona un conjunto de herramientas críticas de la ciencia de los datos y un espacio de trabajo colaborativo a través del cual los científicos de datos pueden crear nuevos modelos analíticos que los desarrolladores pueden utilizar para crear aplicaciones inteligentes rápida y fácilmente. La inclusión de Apache Spark, el popular marco de trabajo de código abierto, permite el procesamiento de datos en memoria, lo cual acelera a las aplicaciones de analítica al permitir que la analítica sea procesada directamente donde residen los datos, afirmó Rob Thomas, gerente general de IBM Analytics.

Algo nuevo en esta clase de producto son las capacidades de aprendizaje de máquina que vienen tanto con Data Science Experience como con Spark incorporados en el sistema. Tener incorporado el procesamiento del aprendizaje de máquina significa que los datos no tienen que ser trasladados al procesamiento de la analítica, reduciendo así los procesos asociados y los tiempos de espera para que la analítica se ejecute y responda. Esto simplifica el proceso de entrenamiento y la evaluación de los modelos predictivos, así como la evaluación, despliegue y entrenamiento ya que todo se hace en el propio lugar.