[10/03/2023] Teradata ha anunciado la integración y disponibilidad general de Teradata VantageCloud, la plataforma de analítica y datos en la nube, con Microsoft Azure Machine Learning (Azure ML). Según lo señalado en el comunicado de prensa, la escalabilidad, apertura y analítica de VantageCloud -ClearScape Analytics- combinada con la capacidad de Azure ML para simplificar y acelerar el ciclo de vida de ML, ayuda a los clientes a desbloquear todo el valor de sus datos, incluso en los entornos más complejos y exigentes.
[Reciba lo último de CIO Perú suscribiéndose a nuestro newsletter semanal]
"A medida que el uso de la IA/ML se expande rápidamente, más organizaciones de todos los sectores -desde la sanidad a los servicios financieros, pasando por el comercio minorista- están aumentando la inversión en IA/ML a escala para aprovechar todo el poder de sus datos", afirmó Hillary Ashton, chief product officer de Teradata. Pero sólo la mitad de los proyectos de IA/ML llegan a la fase de producción, por lo que está claro que las organizaciones no son capaces de escalar completamente sus iniciativas de análisis avanzado y maximizar sus inversiones".
Según la ejecutiva, para hacer frente a este desafío, Teradata está combinando la escalabilidad, apertura y analítica en base de datos de Vantage Cloud con la aceleración y gestión de Azure ML de los flujos de trabajo diarios del ciclo de vida del proyecto ML. "Esto da a los profesionales de ML, científicos de datos e ingenieros la capacidad de entrenar y desplegar modelos de forma rápida y ágil, y gestionar MLOps, aprovechando la enorme cantidad de datos que Vantage ingiere".
Ashton sostuvo que Teradata VantageCloud y Azure Machine Learning funcionan a la perfección, dando a los clientes que utilizan VantageCloud en Azure la capacidad de aprovechar el poder de sus datos, e indicó que, con esta integración, los clientes conjuntos de todas las industrias pueden obtener los beneficios de los siguientes casos de uso:
- Retail: Agilizar las cadenas de suministro mediante la integración de datos de múltiples fuentes para prever mejor la demanda, mejorar la visibilidad, aumentar la flexibilidad en tiempo real e impulsar la automatización.
- Finanzas: Mejorar la gestión de riesgos automatizando totalmente la toma de decisiones e integrando los datos de riesgo en la optimización del balance.
- Sanidad: Mejorar la atención al paciente utilizando el aprendizaje automático para predecir de forma proactiva cuándo pueden necesitar mantenimiento los dispositivos médicos.
"Microsoft Azure Machine Learning permite a los científicos de datos y desarrolladores construir, desplegar y gestionar modelos de alta calidad y acelera el tiempo de creación de valor con soporte para todo el ciclo de vida de ML. La plataforma está diseñada para aplicaciones de IA responsables en machine learning -con equidad incorporada y uso responsable para el cumplimiento. Esta fiabilidad y confianza, junto con la reputación de Teradata en cuanto a rendimiento y estabilidad, ofrece a nuestros clientes la confianza y el apoyo necesarios para impulsar sus iniciativas de IA/ML con el fin de conseguir un impacto medible en el negocio", sostuvo, por su parte, Tony Surma, director de Tecnología de U.S. Global Partner Solutions de Microsoft.
CIO, Perú