EN
MLOps-Plattform
Implementierung von hochpräzisen Machine-Learning-Modellen (ML) unter Einbeziehung von allen verfügbaren Daten, einfache Hinzufügung von neuen Features und deren Echtzeit-Auslösung unter Einsatz der MLOps-Plattform
Cloud-Datenplattform
Holen Sie mehr aus Ihren Daten heraus und optimieren Sie die Betriebskosten der Cloud-Datenplattformen

MLOps-Plattform

Implementierung einer zentralisierten MLOps-Plattform auf der Basis von allerbesten Open-Source-Komponenten für MLOps und kundenspezifischen Prozessen der Datenintegration/Datenbereitstellung
Herausforderungen
  • Reduzierung der Lösungen auf der Basis T2M ML
    1
  • Bereitstellung der Plattform zur Bedienung geschäftskritischer ML-Modelle
    2
  • Bereitstellung der Plattform zur Erstellung hochpräziser ML-Modelle
    3
  • Verringerung des Aufwandes für kostenintensive und komplexe Entwicklung von Features
    4
  • Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Teams von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren
    5
  • Erhöhung der Effizienz von verwendeten Hardware-Kapazitäten für Erstellung, Training und Bedienung von Modellen
    6
Herausforderungen
  • 1
    Reduzierung der Lösungen auf der Basis T2M ML
  • 2
    Bereitstellung der Plattform zur Bedienung geschäftskritischer ML-Modelle
  • 3
    Bereitstellung der Plattform zur Erstellung hochpräziser ML-Modelle
  • 4
    Verringerung des Aufwandes für kostenintensive und komplexe Entwicklung von Features
  • 5
    Erhöhung der Leistungsfähigkeit des Teams von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren
  • 6
    Erhöhung der Effizienz von verwendeten Hardware-Kapazitäten für Erstellung, Training und Bedienung von Modellen
Grundlegende Features
  • Entfaltung mit Cloud (AWS, Azure) und standortbasiert (Kubernetes)
  • Unterstützung eines breiten Spektrums von ML-Bibliotheken und Frameworks: sklearn, tensorflow, xgboost, catboost usw.
  • Anbindung an mehrere Datenquellen: Postgres, Hive, Snowflake, Trino, Synapse usw.
  • Modernste Tools für die Entwicklung von Features
  • Verwaltung der Features von Modellen im Feature-Store
  • Dynamische Erstellung von Notizbüchern nach Vorlage für Ihr Team
  • Verfolgung von ML-Experimenten mittels des ML-Repository
  • Bereistellung komplexer Inferenzdiagramme: Modelle-Ensembles, A-/B-Tests, Mehrarmiger Bandit
  • Nachverfolgung und Wartung der produktiven Modelle in Echtzeit. Konfiguration-Dashboards unter Einsatz der Sets von verfügbaren Bildschirmen und Triggers

Cloud-Datenplattform

Umsetzung einer effizienten Datenverarbeitungslösung anhand der langjährigen Erfahrung und Best Practices: Geschäftliche Probleme werden mittels moderner Cloud-Verarbeitungstools gelöst
Herausforderungen
  • Überwindung technischer Beschränkungen der bestehenden Datenplattform
    1
  • Optimierung der Betriebskosten der Datenplattform
    2
  • Infrastrukturmanagement nach Bedarf entsprechend dem Unternehmenswachstum
    3
  • Verringerung der Komplexität bei der Datennutzung
    4
  • Integration von Business Intelligence, Datenmanagement, Datenqualität, künstlicher Intelligenz und anderen Tools in die komplexe IT-Landschaft
    5
  • Bereitstellung neuer Technologien der Datenverarbeitung mit der minimalen Eintrittsschwelle
    6
Herausforderungen
  • 1
    Überwindung technischer Beschränkungen der bestehenden Datenplattform
  • 2
    Optimierung der Betriebskosten der Datenplattform
  • 3
    Infrastrukturmanagement nach Bedarf entsprechend dem Unternehmenswachstum
  • 4
    Verringerung der Komplexität bei der Datennutzung
  • 5
    Integration von Business Intelligence, Datenmanagement, Datenqualität, künstlicher Intelligenz und anderen Tools in die komplexe IT-Landschaft
  • 6
    Bereitstellung neuer Technologien der Datenverarbeitung mit der minimalen Eintrittsschwelle
Grundlegende Features
  • Fokus nicht auf die Infrastruktur sondern auf die geschäftlichen Aufgaben
  • Unter Einsatz von cloudbasierten Selbstbedienungstools können die Annahmen in Hinsicht auf die Geschäfte schnell geprüft werden
  • Mit Business Intelligence, Datensteuerung- und Datenqualität-Tools werden Daten für jeden klar und transparent
  • Absolute Kostenkontrolle: Keine Überzahlungen für nicht genutzte Kapazitäten
  • Datenanreicherung für darauffolgende Ziele von Business Intelligence (BI) und künstlicher Intelligenz (AI)
  • Beschleunigung der Datenlieferung und Erhöhung der Datenverfügbarkeit für geschäftliche Bedürfnisse
  • Implementierung der Prozesse von kontinuierlicher Integration/kontinuierlichen Bereistellung (CI/CD) unter Einsatz integrierter Datenverarbeitungsvorgänge

Kontaktieren Sie uns
© 2024 ENFINT. Alle Rechte vorbehalten
BRANCHEN
IM TREND
Unternehmen