Wie Blossom Sky die Leistung von KI steigert

Datensilos beeinträchtigen Ihre KI-Leistung und Blossom Sky ist die beste Lösung, um das Problem zu beheben

Unternehmen, die in Analytik, künstliche Intelligenz (KI) und andere datengestützte Aktivitäten investieren, stehen vor einer zunehmenden Herausforderung: der mangelnden Integration aller Datenquellen, was ihre Fähigkeit einschränkt, den tatsächlichen Nutzen aus diesen Investitionen zu ziehen. Um umfassendere Geschäftseinblicke zu erhalten, müssen IT- und Unternehmensleiter diese Datensilos beseitigen, von denen einige betrieblicher und andere kultureller Natur sind. Ein großer Prozentsatz der Unternehmen und ihrer Führungsteams ist sich des Werts von Daten bewusst und arbeitet an der Entwicklung einer modernen Datenstrategie.

Einige Unternehmen befinden sich noch in der Anfangsphase des Prozesses. Sie definieren ihre Datenstrategie und entscheiden, welche Daten oder Workloads in die Cloud oder in Data Lakes verschoben und welche lokal im Data Warehouses aufbewahrt werden sollen. Andere sind weiter fortgeschritten, mit dem Ziel, zusätzlichen Nutzen mit Hilfe von Cloud-Technologien aus ihren Dateninitiativen zu ziehen oder Digitalisierungsprojekte auf das gesamte Unternehmen auszudehnen. Um Zugriff auf Daten zu erhalten, die in einem Silosystem gespeichert sind, verwenden die meisten  Unternehmen mehrere Datenplattformen, einige in der Cloud, andere in privaten Umgebungen oder, in bestimmten Situationen, ein Managed-Services-Modell für eine skalierbare Dateninfrastruktur.

Blossom Sky ist derzeit die leistungsstärkste Datenanalyseplattform auf dem Markt und angetreten, diese Probleme elegant zu lösen. Mit fortschrittlichen KI-Funktionen ist Blossom Sky die perfekte Lösung für Unternehmen, die ihre Datensilos integrieren möchten, ohne die Daten zu zentralisieren. Mit Blossom Sky können moderne Unternehmen schnell eine Verbindung zu Datensilos herstellen und die gespeicherten Daten direkt nutzen, anstatt Zeit und Geld mit der Implementierung des nächsten, größeren Silos zu verschwenden. Dieser föderierte Ansatz ermöglicht es KI-Leistung zu maximieren, Kosten zu senken und technische Schulden abzubauen.

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Datensilos und wie sie sich auf die Leistung der Datenverarbeitung auswirken

Datensilos sind in der Regel Datenbanken, Dateien, Data Lakes oder andere unabhängige Datenquellen. Die Daten werden in mehreren Datensystemen gespeichert, die auch als Schatten-IT bezeichnet werden, und können nicht einfach auf einheitliche Weise abgerufen oder gemeinsam genutzt werden. Dies stellt ein unnötiges Problem für Unternehmen dar, die versuchen, fortschrittliche Datenanalysen und KI einzusetzen, da Algorithmen Zugang zu großen Datenmengen benötigen, um zu lernen und genaue Vorhersagen zu treffen.

Aber warum sind Datensilos jetzt und in Zukunft ein solches Problem für Unternehmen, die neue Anwendungen entwickeln und KI-Technologie nutzen möchten?

Eigenständige Datenquellen haben mehrere, schwerwiegende negative Auswirkungen; die problematischste ist die fehlende integrierte Verbindung mit anderen Datenpools, die Raum für ungenaue Einblicke und schlechte Entscheidungen lässt, die auf lange Sicht schädlich sein können. Um dieses Problem zu lösen, neigen Unternehmen heute dazu, eine Data-Lake-Architektur in Kombination mit ETL-Prozessen zu verwenden. Dies mag zwar auf den ersten Blick das Problem lösen, doch birgt dieses komplexe Architekturmuster zusätzliche, viel kompliziertere Risiken. Die Kenntnis der potenziellen Risiken, die mit diesen Silos verbunden sind, kann Unternehmen helfen, sicherzustellen, dass ihre KI-Projekte erfolgreich sind und genaue Ergebnisse liefern.

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Wir haben drei Hauptprobleme in großen Unternehmen mit mehr als 1000 Mitarbeitern identifiziert, die in der Regel 3 TB an Daten pro Tag analysieren:

• Komplexe und zeitaufwändige ETL-Prozesse, höhere Kosten aufgrund von Lizenzen und Personal
• Die damit verbundenen Kosten sind auf den Datentransport und inkompatible Datenquellen wie Bildarchive, Textdateien, komprimierte Dateien oder Datenbanken mit eingeschränkter Konnektivität wie IoT-Edge-Geräte oder medizinische Geräte zurückzuführen.
• Die meisten Daten dürfen oder können aufgrund gesetzlicher Beschränkungen wie HIPAA, GDPR, Datenschutz oder anderer regulatorischer Anforderungen möglicherweise nicht zentralisiert werden

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Nicht zugängliche Daten führen immer zu inkonsistenten Ergebnissen, die zu ungenauen Entscheidungen führen, was immer zu potenziellen finanziellen und betrieblichen Verlusten oder drastischeren Folgen führt.

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Föderierte Datenverarbeitung macht isolierte Daten verfügbar

Es gibt mehrere Möglichkeiten, mit Schatten-IT und Datensilos umzugehen. Die föderierte Datenverarbeitung ist die vielversprechendste Technologie, um mit erhöhter Datengeschwindigkeit zu arbeiten, ohne Budgets zu sprengen oder neue Plattformen einzuführen. Die föderierte Datenverarbeitung ermöglicht es Unternehmen, eine Verbindung zu fast jeder Datenverarbeitungs-Engine herzustellen und Daten, die in mehreren Systemen gespeichert sind, fast sofort zu analysieren, wodurch der zeitaufwändige ETL-Teil entfällt. Sobald die Datenverarbeitungsebene Zugriff auf das zugrunde liegende System hat, kann auf diese Daten zugegriffen werden.

Die Idee hinter der föderierten Datenverarbeitung besteht darin, eine virtuelle Schicht über den Datenquellen zu schaffen, unabhängig von deren Technologie (RDBMS, Dateien, Data Lakes oder Data Warehouses). Diese Schicht sorgt für eine einheitliche Darstellung der Daten und erleichtert so deren Auswertung. Die FL-basierte Technologie hat mehrere Vorteile und Nutzen:

• Geringere Kosten für das Datenmanagement: Die ETL-Kosten werden reduziert, da die föderierte Datenverarbeitung die Notwendigkeit minimiert, Daten von oder zu verschiedenen Systemen zu verschieben. Dadurch sparen Unternehmen viel Geld bei den Kosten für Datenübertragung und Datenmanagement.
• Verbesserte Datenverwaltung: Die föderierte Datenverarbeitung ermöglicht es Unternehmen, sensible Daten an ihrem ursprünglichen Ort aufzubewahren.
• Verbesserter Datenzugriff: Durch die föderierte Datenverarbeitung können Benutzer einfacher auf Daten aus isolierten Systemen zugreifen.
• Verbesserte Datenanalyse: Die föderierte Datenverarbeitung bietet eine einheitliche Darstellung der Daten und erleichtert so deren Analyse.

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Blossom Sky ermöglicht intelligenteres Datenmanagement für BigData und KI-Anwendungen

Blossom Sky ist eine leistungsstarke KI-gesteuerte Datenzugriffs- und Verarbeitungsplattform, die es Unternehmen jeder Größe ermöglicht, ihre Daten viel effektiver zu verwalten. Durch die Nutzung der Möglichkeiten der verteilten Datenverarbeitung bietet Blossom Sky eine effiziente und intuitive Möglichkeit, große Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, um maschinelles Lernen und KI direkt an der Datenquelle zu trainieren. Anstatt Daten in einem viel größeren Datensilo wie einem Data Warehouse oder Data Lake zu zentralisieren, ermöglicht Blossom Sky Datenteams die Nutzung aktueller Systeme und Datenbanken, seien es lokale Datenspeicher oder cloudbasierte Anwendungen wie Snowflake oder Redshift.

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Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche ermöglicht Blossom Sky den Anwendern einen schnellen Zugriff auf kritische Daten und die Generierung von Erkenntnissen aus all ihren Daten, ohne dass die Daten aus ihrem aktuellen System entfernt werden müssen. Blossom Sky ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen zu optimieren, indem es automatisierte Lösungen für verschiedene Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellauswahl, Hyperparameter-Tuning, k-mean, neuronale Netze und mehr bietet. Unternehmen können mithilfe der umfangreichen Datenverwaltungs- und -verarbeitungsfunktionen tiefere Einblicke in Kundenverhalten und -trends gewinnen und so eine bessere Entscheidungsfindung vorantreiben. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass die Daten sicher und abteilungs- und benutzerübergreifend verfügbar sind, so dass der Wert der Daten maximiert und die Kosten für die Datenverwaltung minimiert werden.

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Erfahren Sie das Potenzial automatisierter ML-Workflows mit Blossom Sky

Automatisierte Workflows für maschinelles Lernen (ML) werden im Zuge von LLM und anderen KI-Modellen immer beliebter, und notwendiger. Blossom Sky bietet eine innovative Methode, mit der Benutzer schnell und einfach datenwissenschaftliche Workflows oder KI-Pipelines erstellen können, die den gesamten Prozess der Datenvorbereitung, Modellschulung und Bereitstellung automatisieren. Mit Blossom Sky können Kunden ihren ML-Workflow schnell erstellen, ihn mit anderen Plattformbenutzern teilen oder sogar mit anderen Unternehmen zusammenarbeiten, um ein generalistisches Problem zu lösen, ohne ihre Datensicherheit oder ihr geistiges Eigentum zu gefährden. Dadurch können sie sich auf die Aufgaben konzentrieren, die wirklich wichtig sind: Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und auf der Grundlage dieser Erkenntnisse Entscheidungen zu treffen.

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Die automatisierten ML-Workflows von Blossom Sky ermöglichen es Benutzern, schnell Prototypen zu erstellen und neue Modelle zu entwickeln, verschiedene Ansätze zu testen und Modelle schneller als je zuvor bereitzustellen. Darüber hinaus ermöglicht die intuitive Benutzeroberfläche jedem, ohne Vorkenntnisse oder Erfahrungen mit ML zu beginnen. Mit den automatisierten ML-Workflows von Blossom Sky können Unternehmen das Potenzial des maschinellen Lernens nutzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Blossom Sky bietet auch eine Reihe von Funktionen, die die Verwaltung von KI-Modellen erleichtern. Zu diesen Funktionen gehören:

• Modellüberwachung: Blossom Sky bietet ein Dashboard, mit dem Sie die Leistung Ihrer KI-Modelle überwachen können.
• Verwaltung von Modellen: Blossom Sky bietet ein Tool, mit dem Sie Ihre KI-Modelle verwalten können, einschließlich deren Aktualisierung, Umschulung und Bereitstellung.
• Modellhafte Unternehmensführung: Blossom Sky bietet ein Tool, mit dem Sie die Steuerung Ihrer KI-Modelle verwalten können, einschließlich der Festlegung von Berechtigungen, der Zugriffskontrolle und der Compliance-Verwaltung.