KI- und ML-Projekte schneller skalieren Teradata Vantage mit Amazon SageMaker verfügbar

Von Martin Hensel

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Die Multi-Cloud-Daten- und Analyseplattform Teradata Vantage ist ab sofort auch in Kombination mit dem Machine-Learning-Service Amazon SageMaker verfügbar. Unternehmen sollen dadurch das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen können.

Teradata Vantage sorgt durch die Kombination mit Amazon SageMaker für hohe Skalierbarkeit von KI- und ML-Projekten.
Teradata Vantage sorgt durch die Kombination mit Amazon SageMaker für hohe Skalierbarkeit von KI- und ML-Projekten.
(Bild: Teradata )

Durch die Kooperation wollen Teradata und Amazon Web Services (AWS) zudem das Skalierbarkeitsdilemma von Unternehmen lösen. Trotz massiver Investitionen setzen Firmen KI und Machine Learning noch immer nicht auf breiter Basis ein. Neben der zeitaufwendigen und kostspieligen Datenvorbereitung fällt es den Unternehmen oftmals schwer, ihre KI-Prototypen und Pilotprojekte für den Produktiveinsatz und breitere Nutzung zu skalieren. Laut einer Gartner-Studie werden am Ende nur 53 Prozent aller Prototypen tatsächlich eingesetzt.

Eine Lösung hierfür soll die Skalierbarkeit und Offenheit von Vantage in Verbindung mit den intuitiven ML-Modellfunktionen von Amazon SageMaker bieten. Unterstützung liefert dabei das Analytics-123-Framework von Teradata. Dabei handelt es sich um eine Schritt-für-Schritt-Lösung, um Analysemodelle in großem Umfang bereitzustellen. Vantage und SageMaker arbeiten nahtlos zusammen. Nutzer können dadurch eine große Menge komplexer ML-Modelle sowie Daten kontinuierlich und effizient bewerten. KI- und ML-Projekte lassen sich auf diese Weise innerhalb von Wochen statt Monaten in den Produktiveinsatz überführen.

Mehrwert aus KI-Investitionen gewinnen

„Teradata ist und war schon immer ein Innovator in den Bereichen Enterprise Analytics und Data Warehousing und löst die schwierigsten Datenherausforderungen in den komplexesten und anspruchsvollsten Umgebungen“, erklärt Hillary Ashton, Chief Product Officer von Teradata. Jetzt kombiniere man Flexibilität, Skalierbarkeit und tiefgreifende erweiterte Analysefähigkeiten von Vantage mit der Vielseitigkeit von Amazon SageMaker bei der Erstellung von ML-Modellen. „Damit bieten wir Unternehmen die Geschwindigkeit, Einfachheit und Skalierbarkeit, die sie benötigen, um aus ihren KI-Investitionen einen echten Geschäftswert zu ziehen“, so Ashton.

„Amazon SageMaker ist einer der am schnellsten wachsenden Services in der Geschichte von AWS. Wir investieren weiterhin in die Erweiterung der Service-Funktionen, da Kunden ihre Modelle für maschinelles Lernen zum Trainieren und Inferenzieren auf Amazon SageMaker weiter skalieren“, ergänzt Omer Zaki, General Manager, SageMaker Foundations, AI Platforms von AWS.

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