Et ledende selskap har siden 2021 betydelig redusert CO2 utslipp og kostnader
Med en fleksibel dataarkitektur der datastrømmer er sydd sammen så greier de å utføre kostbar dataprosessering i andre verdensdeler og ved klokkeslett med overskudd av vind og sol
Kilde: We now do more computing where there’s cleaner energy by KoningsteinEn av hovedgrunnene til at kunstig intelligens ikke er en boble, er dens jevne fremgang over tid. Denne lange utviklingshistorien over snart 70 år indikerer at kunstig intelligens ikke er en forbigående trend, men et vedvarende arbeid på å utnytte teknologi for smartere og mer effektiv problemløsninger. En annen overbevisende grunn til kunstig intelligens varige tilstedeværelse, er dens omfattende innvirkning. Kunstig intelligens forbedrer og revolusjonerer industrien stadig. fra helsevesenet og finans til transport og underholdning.
Data-engineering legger grunnlaget som kunstig intelligens modeller bygges på, og det er en viktig forutsetning for ethvert vellykket AI-prosjekt. Og vi har verktøyet for deg.
Møt Intellistream DataHub
Oliver, datainnsamleren
Oliver er en junior-programvareutvikler og teamet hans jobber med å samle inn data fra forskjellige applikasjoner og sensorer. Oliver jobber også med å lage enkle relasjoner for å kartlegge datalivssyklusen og implementere relasjoner for ressurser i selskapet sånn at andre kan bruke denne informasjonen senere.
Det blir ikke utført mye vasking av data siden det er en vanskelig oppgave. Så denne dataen er ikke så veldig god for å lage intelligente applikasjoner som opererer i sanntid.
Laura, dataingeniøren
Laura er en junior-dataingenør som har spesialisert seg innenfor transformering av data til verdiful innsikt. Hun og hennes team jobber med å hente data fra forskjellige applikasjoner og sensorer. Men hennes team hjelper også Olivers team med å renske og preparere data. De bruker DataHub som dataplattformen for å dele og synkronisere data i mellom seg.
Laura har også utviklet en løsning som hjelper de med å bygge relasjoner mellom data delvis automatisk. Dataen de lager har mange flere dimensjoner og er vanskelig å forstå uten intelligente dataekstratorer.
Sophia, dataingenøren
Sophia har lang erfaring med å jobbe med data. Hun produserer ny data, ut i fra data hun henter fra andre. Hun leser også fra eksterne datakilder, som værdata og hun oppretter nye data features. Data blir produsert i sanntid og preparert på best mulig måte for data-scientists. Sophia kommuniserer med Laura, så Laura vet hva Sophia trenger og Sophia kommuniserer med Emma, så Sophia vet hva Emma trenger og hva Emma jobber med.
Siden selskapet Sophia jobber for har store mengder data, så skulle egentlig teamet deres vært større. Men DataHub avlaster de og hjelper med å håndtere kompleksisteten med sanntidsdata. De gjør at de kan bruke mer tid på å jobbe med dataen og bruke mindre tid på driftsoperasjonene.
Emma, dataforskeren
Emma har erfaring med maskinlæring og dyp-læring. Hennes team består av flere dataforskere med bakgrunn innenfor statistikk, sannsynlighetsregning, programmering og dataprosessering. Med alle disse ferdighetene kombinert sammen så kan de hente ut verdiful innsikt og kunnskap fra data.
Datamodellering av en av de viktigste oppgavene til Emma. Der hun tar i bruk fra titalls til milliardvis av forskjellige dataparametere og putter de i samme modell. Hun har verktøy som kan automatisk bygge mange flere data features som kan brukes til å optimalisere modellene.
DataHub hjelper Emma med enkel tilgang til dataen hun trenger i sanntid. Siden dataen har gått igjennom flere steg for kvalitetssikring så bruker hun mindre tid på å vaske dataen og mer tid på å optimalisere modellen.
Helen, forretningsanalytikeren
Helen har god domenekunnskap om hvordan forretningen fungerer. Hun er ekspert i regneark og datavisualisering og lager en daglig rapport av dataene som Oliver har lagt inn i DataHub. Noe av dataen hun bruker blir klassifisert som overskridelse av grenseverdi. Denne dataen skriver hun tilbake til DataHub som andre kan bruke.
Edward, risikoanalytiker
Edward jobber med å kartlegge risiko i organisasjonen. Modellen han har laget bruker informasjonen som finnes i en kunnskapsgraf og er avhengig av data som endrer seg i sanntid. Dette er fordi grenseverdier korrelerer med tid.
Hendelsene som han oppdager blir klassfisert og sent tilbake til DataHub som andre kan benytte seg av. Tom abonnerer på data som kommer fra Edward.
Tom, daglig leder for dette selskapet
Tom er den som leder selskapet og viser vei. Med mengen informasjon så er det vanskelig å ta de beste beslutningene. Men siden all data er tilgjengelig i DataHub, og livsløpet til dataen er kartlagt sammen med tilsvarende data så kan Tom ta gode beslutninger. Ved å se på dataene, så får han innsikt i predikert fremtid. Og han vet hvem han kan gå og spør direkte.
IntelliStream DataHub
Se for deg at DataHub er en sentralisert oppbevaringssted for data som tilrettelegger at organisasjoner kan lagre, styre og analysere rå og ustrukturert data. Datalivsyklusen blir også lagret, så du alltid har kontroll. Strømming av data er også tilrettelagt for muligheten til å lage sanntids dataapplikasjoner. Det betyr at de som konsumerer data, ikke trenger å spør etter ny data, men får det levert rett til de på noen få millisekund.
Med DataHub så bygger du ned barrierene til datasiloene og frigjør data til hele organisasjonen. Mindre tid blir brukt på data håndtering og operasjoner og dataingeniørene får brukt mer tid på å hente ut verdifull innsikt og kunnskap fra dataen din.
Trykk på en person for å se hvordan IntelliStream DataHub fungerer.
Bli et datadrevet selskap med vår dataplattform
Frigjør data fra siloer og gjør dataen tilgjengelig for alle i organisasjonen. Data siloer hindrer samarbeid og synergieffekter. Verdiful innsikt som kan lyse opp det store bildet forblir urørt og ansatte får ikke utnyttet dataens potensiale. Avdelinger jobber i isolasjon og arbeid blir ikke synkronisert med resten av organisasjonen.
Oppdag skjulte mønstre i dataen din
Dataanalytikere kan bruke multidimensjonelle datastrukturer for å finne verdi i dataen din. Dette vil øke presisjonen i maskinlæringsalgoritmene med data du allerede har.
DataHub kommer med verktøy og algoritmer som er produksjonklare, og som vil hjelpe deg å ta store banebrytende steg med å ta i bruk kunstig intelligens.
Bygg en "app store", men for din data
Koble til og prosesser all din data i sanntid med å lage en datastrømsarkitektur som er tilgjengelig for hele organisasjonen. DataHub fungerer som en markedsplass for flyten av informasjon. Akkurat som hvordan en "app store" revolusjonerte måten vi fikk tilgang og jobbet med programvare. DataHub transformerer måten på hvordan du kan jobbe med sanntidsdata. Dette vil sette fart på innovasjonstakten og tilrettelegge for mer automasjon.
Få et rammeverk som støtter dine data scientists.
DataHub har en viktig rolle for suksessfulle AI-prosjekter. DataHub gir deg kontroll på innsammling, preparering, transformasjon og lagring av data i et format som er tilpasset analyse og modellering.
I hovedsak, så vil data engineering legge til rette for gode maskinlæringsmodeller blir bygd. Uten skikkelig praksis på fagområdet data engineering, så vil selv de mest sofistikerte AI algoritmene feile med å produsere resultater pågrunn av dårlig data kvalitet.