30 août 2022 | Paris
ClearScape Analytics opérationnalise l’IA/ML à l’échelle en offrant les fonctionnalités d’analyse natives les plus robustes du marché pour répondre aux problématiques métier les plus complexes
ClearScape Analytics – qui augmente les capacités de traitement de la donnée haute-performance qui font la réputation de Teradata, avec plus de 50 nouvelles fonctions analytiques – est intégré dans Teradata VantageCloud et le nouveau Teradata VantageCloud Lake, dont les lancements ont lieu aujourd’hui.
Teradata (NYSE: TDC) annonce le lancement de ClearScape Analytics, un ensemble de capacités analytiques largement étendu et nouvellement nommé, compatible avec tous les produits de la suite Vantage. Les capacités hors norme d’analyse de données de Teradata Vantage forment depuis longtemps la pierre angulaire sur laquelle repose l’intérêt de ses clients les plus exigeants, en répondant plus vite aux demandes métiers, quel que soit leur degré de complexité et en accélérant la création de valeur pour les entreprises. Grâce à ces nouvelles capacités, les clients Vantage peuvent tirer parti de nouvelles fonctions analytiques natives et des meilleurs outils de gestion des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML) qui existent sur le marché afin de répondre aux exigences de plus en plus fortes de leurs entreprises en matière d’analyse de données.
Ces nouvelles fonctionnalités dotent Teradata de capacités d’analyse qui surpassent largement celles de ses concurrents et introduisent plus de 50 nouvelles fonctions natives dédiées aux séries temporelles et au machine learning, ainsi que l’outil ModelOps intégré, conçu pour accélérer l’industrialisation des projets IA/ML. Cette nouvelle fonctionnalité – combinée au lancement de Teradata VantageCloud Lake, le premier produit de Teradata basé sur une architecture native dans le cloud de dernière génération, dont le lancement a lieu aujourd’hui – est conçue pour donner aux clients les moyens d’activer de vastes quantités de données et de résoudre des défis métier complexes grâce à une bibliothèque fournie d’outils analytiques ouverts et connectés conçus pour leur offrir davantage d’autonomie, un accès plus facile et des résultats d’analyse en temps réel.
« La valeur des données dépend de leur capacité à être traitées et analysées dans leur ensemble et dans les temps métier afin de les rendre intelligibles pour une prise de décision éclairée, » déclare Hillary Ashton, Chief Product Officer chez Teradata. « Au cours de ses 40 années d’activité, Teradata a concentré son attention sur le fait de donner à ses clients les moyens de maximiser la valeur extraite des données en leur offrant des performances constamment élevées, une évolutivité incomparable et une multitude de fonctionnalités analytiques. Grâce au lancement de Teradata VantageCloud Lake et à la mise à disposition de ClearScape Analytics sur l’ensemble de la plateforme Vantage, Teradata poursuit sa longue tradition d’écoute de ses clients et les aide à accélérer leur transformation numérique grâce à une plateforme de données native dans le cloud qui s’accompagne d’un support de bout en bout pour les analyses de données avancées sur l’ensemble de l’écosystème cloud. »
Les nouvelles fonctions de séries temporelles natives de ClearScape Analytics couvrent l’ensemble du cycle de vie analytique, de la transformation des données à la modélisation du machine learning, en passant par les tests d’hypothèses statistiques et l’ingénierie de fonctionnalités. Parce que ces fonctions sont intégrées à la base de données dès la conception, elles s’accompagnent d’un degré de performance élevé et nécessitent moins de transferts de données. Cela peut entraîner une réduction conséquente des dépenses et des frictions, en particulier si une entreprise souhaite appliquer l’analyse de séries temporelles à de vastes volumes de données, issues par exemple de millions de produits ou de milliards de capteurs. Lorsque les résultats de ces fonctions analytiques, telles que des prédictions, sont stockés au sein de la base, les entreprises peuvent facilement les intégrer avec d’autres données. Pour donner quelques exemples : un fabricant peut intégrer un score de détection d’anomalies de capteurs avec le lieu où se trouve la machine et ainsi déterminer l’emplacement exact où aura lieu une défaillance prévue ; par ailleurs, un acteur international de la grande distribution peut intégrer des résultats prévisionnels avec les prix afin de prédire son chiffre d’affaires.
De plus, grâce à ClearScape Analytics, les fonctions de machine learning complexes peuvent facilement être intégrées aux pipelines d’analyse de données – des ensembles d’opérations consécutives qui vont de la préparation des données à la modélisation et au déploiement – au sein d’un même package afin de résoudre des problèmes spécifiques. Un pipeline de classification peut par exemple être ajusté spécifiquement pour la détection des fraudes pour alimenter une application financière ; un pipeline de séries temporelles peut permettre de prédire la demande dans des scénarios concernant la vente de détail ou la fabrication. Par ailleurs, grâce à l’outil ModelOps intégré à ClearScape Analytics, les entreprises pourront rapidement mettre à l’échelle leurs projets IA/ML afin de libérer toute la valeur de leurs investissements, tout en minimisant les risques. ModelOps joue un rôle essentiel dans la gouvernance des modèles et la gestion du risque, activités qui auront de plus en plus d’importance à mesure que les entreprises enverront davantage de modèles en production.
« Depuis longtemps, l'offre complète de Teradata en matière d’analyse de données permet aux entreprises de tirer le meilleur parti possible de leurs données, quel que soit l’endroit où celles-ci se trouvent au sein de l’organisation, » déclare Dan Vesset, Group VP, analytics and information management market research chez IDC. « À l’image du lancement de ClearScape Analytics, l’investissement continu de Teradata dans ce domaine met en exergue son engagement à permettre à ses clients d’opérationnaliser les analyses de données et l’IA/ML à l’échelle afin de résoudre les défis les plus urgents pour leur entreprise – depuis la personnalisation client en temps réel jusqu’à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement – quel que soit le secteur d’activité. »
Caractéristiques de ClearScape Analytics
Les récentes améliorations apportées à ClearScape Analytics renforcent considérablement les capacités globales de Teradata VantageCloud et génèrent de la valeur à chaque étape du cycle de vie analytique.
Les principaux avantages de ClearScape Analytics consistent à permettre aux entreprises de :
- Résoudre des problèmes plus complexes à l’aide de nouvelles capacités analytiques in-database – *NOUVEAU*
- La bibliothèque analytique in-database de Teradata récemment étendue comprend plus de 50 nouvelles fonctions de séries temporelles, ainsi qu’une large gamme de capacités liées au machine learning, conçues pour bâtir les pipelines de machine learning de bout en bout. Ces fonctions natives permettent le traitement du machine learning à l’échelle. Teradata VantageCloud est non seulement capable de prendre en charge d’immenses quantités de données à l’échelle, mais également de mettre en œuvre des modèles d’une plus grande complexité, qui peuvent gérer un très grand nombre de variables, afin d’effectuer des analyses plus approfondies.
- Déployer des modèles en toute confiance grâce à ModelOps – *NOUVEAU*
- Malgré les investissements considérables consentis par la majorité des entreprises en matière d’IA/ML, la plupart des modèles prédictifs ne sont jamais mis en production. Teradata VantageCloud facilite plus que jamais l’opérationnalisation de ces investissements à l’aide de son outil ModelOps, gouverné et conçu pour offrir un cadre pour la gestion, le déploiement, le monitoring et la maintenance des résultats d’analyse. Teradata VantageCloud ModelOps inclut des capacités telles que l’audit des ensembles de données, le traçage du code, la création de flux de travail d’approbation des modèles, le monitoring de la performance des modèles, ainsi qu’un système d’alertes lorsque ceux-ci ne sont pas suffisamment performants. ModelOps planifie le ré-apprentissage ou la mise à jour des modèles de machine learning, et permet également de rendre ce processus autonome en déclenchant les mises à jour lorsqu’une dérive dans les données est détectée.
- Activer davantage de ressources en permettant aux experts de travailler avec les outils de leur choix – *AMÉLIORATION*
- Grâce à VantageCloud, les spécialistes des données peuvent utiliser le langage et l’outil de leur choix (Dataiku, Python, H2O.ai, par exemple), ce qui permet aux entreprises de faire appel plus facilement aux talents d’analystes dans l’ensemble de l’organisation. Les modèles développés hors de Teradata VantageCloud peuvent être importés directement sur la plateforme et exécutés en parallèle et à l’échelle. De plus, l’intégration avec des services comme Amazon SageMaker permet aux data scientists d’avoir recours à une gamme de services de data science dans le cloud en pleine expansion.
- Renforcer la collaboration et l’efficacité grâce à l’Enterprise Feature Store – *AMÉLIORATION*
- La création de valeur est maximisée lorsque les spécialistes des données travaillent de manière collaborative sur l’ensemble de l’entreprise dans le but d’améliorer les résultats commerciaux. L’Enterprise Feature Store encourage la collaboration et favorise la réutilisation de modèles existants. Les entreprises qui l’utilisent constatent souvent une diminution non négligeable des efforts consentis en matière de préparation des données et de développement de nouvelles features ou variables. Tester de nouvelles idées devient alors plus facile, plus rapide et moins coûteux.
Disponibilité : ClearScape Analytics est d’ores et déjà disponible.
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