Aan de slag met AI
AI, Predictive Analytics, Machine Learning….Het zijn allemaal mooie termen die jouw bedrijf verder kunnen helpen. Maar hoe start je hier nou mee? Hoe rol je dit uit in een complexe architectuur dat zich deels in de cloud en deels on-premise bevindt? En nog belangrijker; hoe zorg je voor een snelle time-to-value? Ontdek in dit blog hoe een data management platform je op weg kan helpen.
Aan de slag met AI en Machine Learning
Wanneer bedrijven problemen met de datakwaliteit ondervinden, worden ze vaak gedwongen om hun AI of Machine Learning implementatie stop te zetten en resources anders in te zetten om deze problemen eerst op te lossen. Daarbij verbranden organisaties vaak het toegewezen budget voor deze projecten doordat zij aan de slag gaan met een patchwork van tools voor het verkennen, extraheren, opschonen, transformeren, laden, documenteren en beheren van data. Zonder betrouwbare data gaat zo’n project immers niet tot betrouwbare resultaten leiden.
Om AI en Machine Learning te beheersen, is het nodig om eerst de data te beheersen. Op dit vlak kan automatisering een grote bijdrage leveren om effectiever trainingsdata uit iedere bron te ontsluiten. Oplossingen zoals Discovery Hub van TimeXtender maken het management van data simpel en verhogen de kwaliteit hiervan. Door hoogwaardig management van data bereik je effectiever en efficiënter het punt waar je kunt vertrouwen op de kwaliteit van de in- en output van AI. In de video hieronder zie je hoe de Discovery Hub dit proces versnelt.
De Discovery Hub
De Discovery Hub is een data management platform dat helpt bij het voorbereiden en beheren van data voor analyse en AI, zonder code te schrijven. De Hub zorgt op een geautomatiseerde wijze ervoor dat data op de juiste plaats komt, in de juiste vorm en klaar voor analyse. Zo zorg je voor snellere inzichten en kortere time-to-value voor machine-learning en AI-oplossingen.
ODX:
In de ODX (Operational Data Exchange) verzamel je ruwe data uit verschillende bronnen. Gebruikers hebben op dit niveau toegang tot de continu veranderende en groeiende hoeveelheid ruwe data van de organisatie. Omdat hier alle data op één plek verzameld is hoeven gebruikers dus maar één bron hiervoor te gebruiken.
MDW:
In het MDW (modern data warehouse) wordt data verbeterd, verrijkt en geconsolideerd opgeslagen. Problemen met de kwaliteit van data kunnen hier in één keer worden opgelost. Van vergelijkbare data uit verschillende systemen worden datasets gemaakt. In het MDW wordt ook historische data bewaard. Data- en bronsystemen kunnen namelijk veranderen met de tijd en de Discovery Hub biedt de oplossing om hier flexibel mee om te gaan.
Semantische modellen:
Met de semantische modellen in Discovery Hub kun je in één keer beheerde modellen definiëren om data in de juiste vorm en context te leveren aan verschillende visualisatie programma’s zoals Qlik en Power BI. Omdat een gedeeld datamodel wordt gebruikt, krijgen alle gebruikers dezelfde data te zien, welk programma ze ook gebruiken. Met semantische modellen maakt Discovery Hub jouw strategie voor databeheer toekomstbestendig, kunnen meerdere visualisatieprogramma’s worden ondersteund en kan eenvoudig tussen deze programma’s worden geschakeld.
On-premise, Cloud of Hybrid
Met de Discovery Hub kun je je data beschikbaar stellen voor analyse, machine learning en AI op de manier die bij jouw bedrijf past. Dit kan in een on-premise, cloud of hybride situatie met behulp van Azure SQL Database, -Managed Instance, -Data Lake, -Analysis Services of SQL Server. Het is hierbij ook eenvoudig om op een later moment te veranderen van architectuur.
Aan de slag met AI?
Wil je meer weten over het Discovery Hub? Plan dan een vrijblijvende afspraak met ons in op locatie of digitaal via Skype for Business of WebEx.
De Discovery Hub wordt onder andere gebruikt door:
De Jong Verpakking, VolkerWessels BVGO en Heembouw.
