Innovative Unternehmen streben eine AI-Factory an, um die Durchlaufzeiten und Kosten analytischer Modelle von der Idee bis zum produktiven Einsatz zu minimieren. Das Herzstück dieser AI-Fertigungsstraßen ist eine Analytical Data Platform, die die wesentlichen Prozesse, Umgebungen und Tools bereitstellt.
Innovative Unternehmen streben eine AI-Factory an, um die Durchlaufzeiten und Kosten analytischer Modelle von der Idee bis zum produktiven Einsatz zu minimieren. Das Herzstück dieser AI-Fertigungsstraßen ist eine Analytical Data Platform, die die wesentlichen Prozesse, Umgebungen und Tools bereitstellt.
Wettbewerbsvorteile durch den Einsatz von Advanced Analytics zu erzielen, erfordert ausgereifte Verfahren zur automatisierten Identifizierung, Entwicklung, Deployment sowie Monitoring und Wartung von Advanced Analytics-Modellen. Dies wird nur gelingen durch Standardisierung über Use Case Blueprints, Data & Modell Governance (inkl. Data Privacy) sowie effiziente Prozesse. Der nächste zentrale Baustein ist die standardisierte Umsetzung von anspruchsvollen Datenintegrations-Prozessen durch Data Pipelines. Es ist wichtig, sich vor Augen zu führen, dass die Anforderungsprofile zur Modell-Entwicklung und zum Deployment vollkommen unterschiedlich sind. Zur Abbildung all dieser Anforderungen wird eine Analytical Platform mit umfangreicher Funktionalität benötigt, die eine End-to-End Integration in die Systemlandschaft des jeweiligen Kunden erforderlich macht.
Analytical Data Platforms als zentrale Dienste bieten eine Reihe von Vorteilen
Bereitstellung eines automatisierten Data Science Workplace zur Beschleunigung der Modell-Entwicklung
Data Ingestion durch Metadata Driven Ingestion und Integration in einen Data Catalog, um Data Pipelining as a Service bereitzustellen
Daten und Datenmanagement stehen zentral an einer Stelle zur Verfügung: deutlich kürzere Setupzeit für neue Projekte, einfachere Verwaltung der Zugriffsberechtigungen, Firewall-Freigaben sind schon eingerichtet, usw.
Vereinfachte Machine Learning Operations mit Hilfe von Orchestrierungs-, AI-Model- und Feedbackloop-Services
Bereitstellung von Shared Services für Authentifizierung, Continuous Delivery, Continuous Integration, Logging & Monitoring, Data & Model Management
Log-Management und Alarmierung, um alle Datenzugriffe zu protokollieren und für Auditzwecke zur Verfügung zu stellen
Integrierte CI/CD Pipelines zum zuverlässigen, schnellen und reproduzierbaren Deployment von Machine Learning Modellen inkl. Integration in operative Systeme
Gewährleistung der Data Privacy durch strikte Trennung von Machine Learning Development und Machine Learning Operations
Wir bei synvert saracus haben vielfältige Erfahrungen mit dem Design, der Einrichtung und dem Betrieb von Datenanalyseplattformen. Unabhängig davon, ob Sie eine On-premises oder Cloud-Lösung bevorzugen oder Sie sich Ihre Plattform aus verschiedenen Komponenten zusammenstellen möchten – wir haben die entsprechenden Experten, Best Practices und die notwendige Erfahrung.
Als herstellerunabhängiges Unternehmen beraten wir Sie umfassend und unabhängig von Softwarehersteller-Interessen, lediglich orientiert an Ihren Zielen und am konkreten Bedarf Ihres Unternehmens. Durch strategische Partnerschaften mit führenden Cloudplattformen und Toolherstellern sind wir in der Lage, Ihnen ein breites Repertoire an Möglichkeiten zu bieten.
Gerade weil Cloud-basierte Lösungen sehr gut skalieren, müssen die Kosten im Griff behalten werden. synvert saracus besitzt die dafür erforderlichen Erfahrungen, einen Technologie- und Service-Stack (z.B. Ergänzung mit Open Source-Komponenten) auszuwählen, um Leistungsanforderung und Budgetgrenzen in Einklang zu bringen.
synvert saracus legt bei der Planung und Implementierung einer Analytical Platform sehr viel Akribie auf die Automatisierung und Wiederverwendbarkeit aller Systemkomponenten.
Die Analyse von Daten öffnet ein großes Fenster zur Optimierung bestehender Unternehmensprozesse, zur Einsparung von Kosten oder zur Verbesserung der Customer Journey. Aber damit sich dieses Fenster nicht sofort wieder schließt, berücksichtigt synvert saracus das Thema Data Privacy von Projektbeginn an in allen Phasen und bei allen Entscheidungen.
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