`

Schneider Electric - Узнайте все про энергоэффективность ЦОД


СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Что для вас является метрикой простоя серверной инфраструктуры?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Пакет SAS ModelOps позволит эффективнее внедрять бизнес-аналитку на базе ИИ

+11
голос
Пакет SAS ModelOps позволит эффективнее внедрять бизнес-аналитку на базе ИИ

Компания SAS представила SAS ModelOps — новое пакетное предложение, сочетающее в себе программное обеспечение SAS Model Manager и услуги консалтинга. В рамках этого предложения аналитические модели внедряются в продуктивное ИТ-окружение из аналитической «лаборатории», а также регулярно валидируются, масштабируются, отслеживаются и перетренировываются по мере необходимости.

С помощью ModelOps можно управлять как моделями SAS, так и моделями с открытым исходным кодом. Кроме того, SAS представляет новую автономную службу ModelOps Health Check Assessment, которая поможет организациям найти оптимальный путь развертывания.

SAS ModelOps также позволяет бизнесу постоянно отслеживать качество работы всех моделей, обеспечивая их актуальность при изменении внутренних и внешних условий ведения бизнеса.

Согласно исследованию компании IDC, только 35% организаций полностью внедрили свои аналитические модели в бизнес-процессы. Инвестиции в аналитику в этом году составили 189,1 млрд долл. Чтобы вложения себя оправдали и приносили пользу, важно внедрить аналитические модели непосредственно в рабочие процессы и начать принимать эффективные решения на их основе. SAS помогает успешно решить полный цикл аналитических задач и своевременно получить практическую пользу от использования моделей машинного обучения.

Инвестиции в искусственный интеллект окупаются только тогда, когда компания реализует полный цикл аналитики, включая так называемую последнюю милю, представляющую собой внедрение ранее разработанных моделей непосредственно в бизнес-процессы.

Согласно оценкам компании McKinsey, аналитика и искусственный интеллект в глобальном масштабе приносят от 9,5 до 15,4 трлн долл. дополнительной выручки в год. Но без внедрения аналитических моделей в бизнес теряется значительная доля потенциальной выгоды.

«Согласно нашему исследованию, у большинства компаний проблемы с переходом от инициативы и экспериментальной части до внедрения технологий машинного обучения в продуктив. Речь идет о сложностях, связанных с интеграцией ИИ в имеющуюся организационную структуру и ИТ-ландшафт компании. Первые инициативы зачастую разбиваются о различные проблемы в данных (доступность, конфиденциальность, качество), стоимость разработки новых ИИ решений и дефицит узкопрофильных специалистов. Чтобы помочь клиентам в практическом освоении ИИ, компания Deloitte создала Центр передового опыта SAS, в рамках которого производится обучение, разработка, внедрение и масштабирование решений ИИ и аналитики экономически эффективным образом», — сказал Нат Д’Эркол, партнер компании Omnia AI, работающей в рамках практики искусственного интеллекта Канадского подразделения Deloitte.


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

+11
голос

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT