Your browser is out of date

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×

The Forrester Wave™: Notebook-basierte vorhersagende Analysen und maschinelles Lernen, Q3/2020

Überblick

Die Freiheit, die Data-Science-Teams von einem nativen Cloud-Service benötigen, von dem die IT profitiert.

CDP Machine Learning ermöglicht es Data-Science-Teams in Unternehmen, über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten und dabei sofortigen Zugriff auf Unternehmens-Datenpipelines und skalierbare Rechenressourcen sowie Zugang zu bevorzugten Tools zu erhalten. Optimieren Sie den Prozess der Übernahme analytischer Workloads in den Produktivbetrieb und verwalten Sie Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen auf intelligente Weise und in großem Maßstab.

CDP Machine Learning optimiert auf der CDP ML-Workflows in Ihrem Unternehmen mit nativen und robusten Tools für die Bereitstellung, Bedienung und Überwachung von Modellen. Mit der erweiterten SDX für Modelle können Sie die Modellkatalogisierung steuern und automatisieren und anschließend die Ergebnisse nahtlos verschieben, um über verschiedene CDP-Erfahrungen, einschließlich Data Warehouse und Operational Database hinweg zusammenzuarbeiten.

Mehr erfahren

Für Data Scientists

Optimieren Sie den Datenlebenszyklus für maschinelles Lernen und nutzen Sie Modelle für maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen effektiv. Dies gelingt Ihnen mit transparenten und wiederholbaren Workflows, die für alle Beteiligten – von der IT-Abteilung bis hin zu Entscheidungsträgern – funktionieren.

Für IT-Führungskräfte

Stellen Sie Ihren Teams die Ressourcen zur Verfügung, die sie benötigen, um Tests und Iterationen durchzuführen und die Geschäftsentwicklung überall zu beeinflussen, ohne Einbußen bei Agilität, Sicherheit oder Governance.
 

Anwendungsfälle

  • Schnell experimentieren, iterieren und abstimmen
  • Erkenntnisse überall teilen
  • Modelle kosteneffizient betreiben
  • Modellschulungen in der Cloud

Schnell experimentieren, iterieren und abstimmen


Experimentieren Sie und optimieren Sie Ihre ML-Modelle auf sichere Weise.

Experimentieren ist entscheidend für die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Ihrem gesamten Unternehmen. Ermöglichen Sie Ihren Data-Science-Teams mit Experimenten in CDP Machine Learning, verschiedene Ansätze zu testen und ein Hyperparameter-Tuning durchzuführen, um das bestmögliche Ergebnis für Ihr Unternehmen zu erzielen.

United Overseas Bank: Personalisierte Empfehlungen für Millionen und Verbesserung der Betrugserkennung zur Geldwäschebekämpfung

Mehr als 1 Mio. personalisierte ML-Empfehlungen ersparen Kundenbetreuern über 1.000 Stunden an manuellen Analysen.

Lesen Sie die Erfolgsgeschichte.

Erkenntnisse überall teilen


Stellen Sie umsetzbare Prognose-Dashboards in Ihrem gesamten Unternehmen schnell und einfach bereit.

Data Scientists und Interessengruppen innerhalb des ganzen ML-Lebenszyklus können mit einem Selfservice per Drag-and-Drop Visualisierungen erstellen, die es jedem ermöglichen, direkt aus den Modellen für maschinelles Lernen, die in Cloudera Machine Learning bereitgestellt und bedient werden, vorausschauende Fragen zu stellen.

data visualization product screenshot

Globe Telecom: Ermöglichen Sie den digitalen Lebensstil mobiler Kunden mit einer modernen Analyseumgebung

Ein Volumen von 600 PB mobilen Daten verwalteten

Lesen Sie die Fallstudie

Modelle kosteneffizient betreiben

 

Das komplette Toolset für skalierbares Produktions-ML.

Stellen Sie Modelle mit wenigen Klicks in der Produktion bereit und verwalten Sie Ihre gesamte Produktionsumgebung über eine einzige Benutzeroberfläche. Nutzen Sie die CDP Shared Data Experience (SDX) für Modelle, überwachen Sie Prognosemetriken, Ground-Truth-Produktionsanwendungen und identifizieren Sie rasch Modellabweichungen, bevor sie sich auf Ihr Geschäft auswirken.

IQVIA: Steigerung der Prognosegenauigkeit um das Vierfache – für schnelleren Erkenntnisgewinn

In Sekundenbruchteilen wurden 1 Million Abfragen auf Datenquellen von 2 PB durchgeführt.

Lesen Sie die Fallstudie

Modellschulungen in der Cloud


Schulungen für maschinelle Lernmodelle in der Cloud.

Ist Ihre lokale Infrastruktur zu stark ausgelastet, um die ML-Verarbeitung für Modellschulungen zu übernehmen? Replizieren Sie gesamte Projekte einfach und sicher von lokalen Speicherorten in die Cloud und sorgen Sie so dafür, dass rechenintensive Prozesse ohne Auswirkungen für andere Teams laufen.

Globe Telecom: Ermöglichen Sie den digitalen Lebensstil mobiler Kunden mit einer modernen Analyseumgebung

Ein Volumen von 600 PB mobilen Daten verwalteten

Lesen Sie die Fallstudie

Wichtigste Merkmale

Stellen Sie mit wenigen Klicks Arbeitsbereiche für maschinelles Lernen bereit, sodass Data-Science-Teams ohne Wartezeit auf die Projektumgebungen und automatisch flexible Rechenressourcen zugreifen können, die sie für End-to-End-ML benötigen.

CDP Machine Learning gewährt Administratoren und Data-Science-Teams vollständige Transparenz von der Datenquelle bis zur Produktionsumgebung – dies ermöglicht nachvollziehbare Arbeitsabläufe und eine einfache und sichere teamübergreifende Zusammenarbeit. 

Cloudera Machine Learning bietet Anwendern sowohl eine zuverlässige integrierte Workbench als auch die Flexibilität, ihre bevorzugten Tools wie Jupyter Notebooks und RStudio nativ zu verwenden und dabei Sicherheit, Effizienz und Skalierbarkeit ohne administrativen Aufwand zu bewahren.

Erzielen Sie mit fortschrittlichen Experimentiermöglichkeiten für Hyperparameter-Tuning und Multi-Model-Tests für Produktionsworkloads immer das optimale Ergebnis.

Die MLOps-Funktionen von Cloudera Machine Learning (CML) ermöglichen die Bereitstellung von Modellen mit nur einem Klick, die Katalogisierung von Modellen und die Überwachung granularer Prognosen, damit Modelle in allen Produktionsumgebungen sicher und präzise bleiben.

Liefern Sie Erkenntnisse mit einer konsistenten und benutzerfreundlichen Erfahrung, die intuitive und leicht zugängliche Drag-and-Drop-Dashboards bietet und das Erstellen benutzerdefinierter Anwendungen ermöglicht.

Bereitstellungsoptionen

Setzen Sie CDP Machine Learning überall mit einer portablen, konsistenten und nativen Cloud-Experience ein.

CDP Public Cloud

  • Multi-Cloud-fähig: Machen Sie sich nicht von einem einzigen Cloud-Anbieter abhängig. Bringen Sie Ihre KI-Initiativen ganzheitlich voran – mit Daten von überall.
  • Skalierbar: Nutzen Sie skalierbare Rechenressourcen, die automatisch ausgesetzt werden, und für die nur bei Nutzung Kosten anfallen.
  • Integration des gesamten Lebenszyklus: Teilen Sie Workloads und Ergebnisse nahtlos und sicher über alle CDP-Experiences hinweg, einschließlich Cloudera Data Engineering und Data Warehouse.

CDP Private Cloud

  • Kosteneffektiv: Die optimierte Ressourcenauslastung von disaggregiertem Speicher ermöglicht Kosteneinsparungen im gesamten Cluster.
  • Optimierte Leistung: Erfüllen Sie Ihre SLA jederzeit mit Workload-Isolation und Multi-Tenant-Optionen für kritische Workloads.
  • Effektiv zusammenarbeiten: Teilen Sie Workloads, Daten und Ergebnisse sicher zwischen Teams in jeder Phase des Datenlebenszyklus.
     

Weitere Informationen zum Formfaktor der Private Cloud Base von CDP Machine Learning finden Sie unter Cloudera Data Science Workbench.

Starten Sie jetzt

Wöchentliche CDP-Demo

Nehmen Sie an der wöchentlichen Demo mit Live-Fragerunde der technischen Experten von Cloudera teil. Erfahren Sie, wie Sie den Lebenszyklus Ihrer Daten erschließen können, um KI-Anwendungsfälle voranzubringen.

Mehr erfahren

Die CDP per Videotour entdecken


Werfen Sie bei einer Videotour zur CDP einen Blick hinter die Kulissen und entdecken Sie, wie sichere und optimierte ML-Workflows mehr Vorteile für Ihr Unternehmen bringen.

Jetzt ansehen

Technische Ressourcen der CDP

Sparen Sie Zeit bei technischen Informationen und Ressourcen, um Ihre Kenntnisse leichter zu erweitern und sich Wissen über Cloudera Machine Learning anzueignen.

Antworten erhalten

Kostenlose Schulung

Nutzen Sie On-Demand-Schulungen, um in Bezug auf CML auf der CDP Fahrt aufzunehmen und ein optimiertes Selfservice-ML im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.

Mehr erfahren

Preise

Bewerten Sie Preise, Abrechnungsbedingungen, Lizenzierungsdetails und Stundensätze und schätzen Sie Kosten mit praktischen Rechnern.

Über Preise informieren

Produktdokumentation

Legen Sie den richtigen Grundstein für Best Practices in puncto Ressourcenplanung, Produktkonfiguration und für alles, was Sie für ML brauchen.

Jetzt lesen

Analyst Report

The Forrester Wave™: Notebook-basierte vorhersagende Analysen und maschinelles Lernen, Q3/2020

Webinar

Die Basis für produktive MLOps in großem Maßstab

Ebook

Production ML for Dummies

Whitepaper

Funktionen und Ansatz für KI in großem Maßstab in Unternehmen

Erstklassige Schulungen, Support & Services

Your form submission has failed.

This may have been caused by one of the following:

  • Your request timed out
  • A plugin/browser extension blocked the submission. If you have an ad blocking plugin please disable it and close this message to reload the page.