Jak zbudować skuteczne rozwiązania Machine Learning w 3 krokach?
Michał Hakenberg
Data / AI
Dane są kluczowym zasobem każdej organizacji – nie trzeba być dużym przedsiębiorstwem, żeby generować setki gigabajtów miesięcznie. Aby stanowiły one jednak solidną podstawę do podejmowania strategicznych decyzji oraz wprowadzania innowacji, niezbędne jest właściwa strategia działania.
Praca z danymi obejmuje kilka kluczowych etapów, w tym pozyskiwanie ich z różnych źródeł, właściwe przechowywanie, standaryzację i dbanie o ich jakość, a także eksplorację i wyciąganie wniosków. Wreszcie – wdrażanie wyników analiz do procesów biznesowych, monitorowanie poprawności i ciągłą optymalizację danych. Parasolem, który, niezależnie od etapu, zapewnia bezpieczne i efektywne wykorzystanie danych jest ich odpowiednie zabezpieczenie i zgodność z regulacjami.
Budowanie organizacji data-driven wymaga więc zarówno technologii, wiedzy i doświadczenia. Ze wsparciem ekspertów OChK zrozumiesz każdy etap tego procesu, a także dowiesz się, z którymi danymi warto pracować i w jaki sposób, by Twoja strategia przyniosła największe korzyści. Finalnie, w zależności od obranego celu, wspólnie zaprojektujecie i dobierzecie odpowiednie rozwiązania, które bazują na Big Data i zaawansowanych algorytmach sztucznej inteligencji.
Dla kogo?
Niezależnie od tego, w jakiej branży działasz i jakiej wielkości jest Twoja organizacja, z pewnością dysponujesz już danymi, z których możesz wyciągnąć wartościowe wnioski.
Skorzystaj z narzędzi Big Data i AI, jeśli chcesz:
w sposób automatyczny gromadzić i analizować ogromne, rozproszone zbiory danych,
lepiej zarządzać danymi i zabezpieczać je, a tym samym spełniać wymagania dotyczące ich ochrony,
identyfikować ukryte wzorce oraz przewidywać przyszłe trendy, co może przełożyć się na właściwe decyzje,
odkrywać, w jaki sposób generować dodatkowe przychody oraz oszczędności,
lepiej zrozumieć rynek i swoich klientów, a także usprawnić procesy wewnętrzne.
Rodzaje rozwiązań
W budowaniu rozwiązań wykorzystujemy narzędzia dostępne w chmurach publicznych Google Cloud i Microsoft Azure, a także tworzymy rozwiązania hybrydowe, czyli takie, które łączą zalety infrastruktury chmurowej i rozwiązań on-premise.
Data Lakehouse
Data Lakehouse to zintegrowana platforma, która łączy cechy hurtowni danych (data warehouse) i jeziora danych (data lake). Odpowiada na ograniczenia tradycyjnych hurtowni danych oraz rosnące zapotrzebowanie na analizę danych w różnych formatach – umożliwia przechowywanie zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych w jednym środowisku.
Rozwiązania Data Lakehouse pozwalą Ci uzyskać kompleksowy obraz działania organizacji, wspierając analitykę danych w różnych obszarach – od tradycyjnego raportowania po trenowanie modeli AI. Wpływają także na obniżenie kosztów infrastruktury, uproszczenie architektury danych oraz możliwość prowadzenia zaawansowanej analizy w czasie rzeczywistym na ogromnych wolumenach danych.
MLOps
MLOps (Machine Learning Operations) jest kluczowe w skalowaniu i utrzymywaniu rozwiązań AI/ML w środowiskach produkcyjnych. Zbudowana z potrzeby zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego, platforma MLOps łączy praktyki DevOps z uczeniem maszynowym, umożliwiając budowę różnorodnych modeli analitycznych, a także ich skuteczne wdrażanie i monitorowanie cyklu życia.
Skorzystaj z platformy MLOps, aby zapewnić swojej organizacji większą kontrolę nad procesem wdrażania i usprawniania modeli, a także minimalizację ryzyka błędów produkcyjnych. To, z kolei, przełoży się na lepsze wyniki biznesowe i zwiększoną efektywność operacyjną.
Business Intelligence
Business Intelligence (BI) od lat stanowi kluczowy element strategii zarządzania danymi. Współczesne narzędzia BI ewoluowały, integrując zaawansowane technologie, takie jak AI i Big Data, co umożliwia jeszcze głębszą eksplorację danych poprzez wizualizację i raporty.
Rozwiązania Business Intelligence oferują Twojej firmie szeroki wachlarz możliwości, w tym łatwiejszą interpretację danych i identyfikację kluczowych trendów.
Kluczowa korzyść to przede wszystkim precyzyjne raportowanie, które wspiera podejmowanie strategicznych decyzji.
GenAI
Generatywna sztuczna inteligencja zdominowała rynek po pojawieniu się ChatGPT, wprowadzając nowe możliwości w obszarze analityki i automatyzacji zadań. Rozwiązania budowane na jej bazie, np. chatboty, generują content na podstawie istniejących danych, umożliwiając tworzenie tekstów i grafik, syntezowanie informacji, detekcję anomalii, analizę dokumentów, sentymentu czy predykcję trendów.
GenAI stanowi fundament dla skalowalnych rozwiązań w zakresie AI, pozwalając na przekształcenie surowych danych w wartościowe insighty biznesowe. Usprawnia procesy, zwiększa efektywność operacyjną oraz redukuje koszty operacyjne dzięki automatyzacji procesów biznesowych.
Budowanie organizacji data-driven w praktyce
OChK towarzyszyło Europie Ubezpieczenia w procesie wprowadzenia zmian w obszarze analityki danych i uspójnienia architektury IT. Ścisła współpraca między zespołami zaowocowała powstaniem zautomatyzowanej Data Platform w Google Cloud, do budowy której wykorzystana została nowoczesna architektura Lakehouse.
Model rozliczenia
Indywidualna wycena na podstawie skali projektu i użytych technologii.