THOUGHT LEADERSHIP
Shadi Shahin, Vice President für Product Strategy, SAS

Arbeiten Sie disruptiv. Bauen Sie Ihre analytischen und technologischen Fertigkeiten aus.

Netflix, Airbnb, Spotify und Lyft. Wie haben diese Marktführer Ideen umgesetzt, die ganze Branchen aufmischen? Mit soliden Analytics- und Technologieplattformen, die Daten in grundlegende Vermögenswerte verwandeln.

Sie denken vielleicht: Wir nutzen Analytics. Wir arbeiten mit Data Scientists. Wir sind mit den neuesten Techniken des maschinellen Lernens vertraut. Doch gehen Sie mit algorithmischem Denken über die Verwendung von Algorithmen hinaus?

DREI KLARE BRANCHEN-TRENDS

Intelligente Datenaufbereitung


So ist das manuelle Markieren und Kennzeichnen von Daten nicht mehr erforderlich.

AI-Algorithmen helfen, Muster in Daten zu erkennen. Das verleiht Ihren Daten Kontext und Sie verstehen, welche Daten zusammen gehören. Kontinuierliches Lernen wird zur Erstellung vernunftbasierter Algorithmen verwendet. Es kann Modellen sogar beibringen, von anderen Modellen zu lernen, und ermöglicht darüber hinaus das Re-Training des Modells.

Container für Analytics


Ein grundlegender Bestandteil für die Bereitstellung von Software in Cloud-Umgebungen

In der Regel wird Software in Containern getestet und ausgeführt, da diese Software schneller bereitstellen, Upgrades einfach verwalten und die Kombination verschiedener Softwarepakete erleichtern. Softwarehersteller können zudem einfacher Paketlösungen bereitstellen, mit anderen Paketen integrieren und Systeme besser automatisieren.

Container demokratisieren die Nutzung von Advanced Analytics und senken die Einstiegshürde beim Ausprobieren neuer Softwareprodukte. Shadi Shahin Vice President of Product Strategy SAS

ModelOps für Maschinelles Lernen


Verkürzt die Zeit bis zur Bereitstellung, gewährleistet die Qualität

Beschleunigen Sie die Überführung von Modellen aus dem Labor in die Validierung, das Testen und die Produktion und sichern Sie gleichzeitig die Qualität der Ergebnisse. ModelOps unterstützt Sie sowohl bei der Verwaltung und Skalierung von Modellen, um Anforderungen gerecht zu werden, als auch bei der dauerhaften Überwachung der Modelle auf Datenschwankungen, Bias und Leistungsabfall.

Exploration auf jeder Ebene

Egal, wie traditionell oder disruptiv Sie denken – Sie können von der Erforschung dieser Technologien profitieren.

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