Nueva plataforma de análisis ayuda integrar inteligencia artificial en las empresas

Los mayores desafíos que enfrentan las empresas cuando implementan proyectos de inteligencia artificial se relacionan con el manejo de datos. Esto por supuesto, ya que a menudo la inteligencia artificial se ubica en un silo separado.

El especialista en análisis Databricks aborda este problema. Y lo hace con una plataforma analítica unificada. La misma posee nuevas capacidades para unificar datos y equipos y tecnologías de Inteligencia Artificial en las empresas y organizaciones.

Databricks ofrece varias plataformas. MLflow para desarrollar un flujo de trabajo de aprendizaje de máquina de extremo a extremo. Databricks Runtime para ML, para simplificar el aprendizaje de máquina distribuida. Además de Databricks Delta para confiabilidad de datos y rendimiento a escala.

Los silos organizativos ralentizan los procesos

Ali Ghodsi, cofundador y CEO de Databricks habla acerca dela inteligencia artificial en las empresas: “Para obtener valor de IA, las empresas dependen de sus datos existentes. Y la capacidad de realizar iterativamente el aprendizaje automático en conjuntos de datos masivos”.

Ghodsi continúa diciendo que los ingenieros de datos, así como los datos de hoy, utilizan numerosas herramientas desconectadas para lograrlo. Esto incluye un “zoológico de marcos de aprendizaje automático”, según lo pone el CEO. Ghodsi dice que “los silos organizativos y tecnológicos crean fricción y ralentizan proyectos. Convirtiéndose en un impedimento para la naturaleza altamente iterativa de los proyectos de inteligencia artificial”.

Es por ello que, de acuerdo al cofundador de Databricks, Unified Analytics es la forma de aumentar la colaboración entre ingenieros de datos y científicos de datos. Y de esa manera unificar el procesamiento de datos y las tecnologías de IA.

Las iniciativas de IA en empresas no suelen prosperar

Según una investigación encargada por Databricks, las organizaciones tardan más de siete meses en cerrar los proyectos de IA. Por otra parte, pasan el 50% del tiempo dedicado a la preparación de los datos.

Actualmente, las organizaciones crean sus arquitecturas de gran data utilizando una variedad de sistemas. Lo que aumenta la complejidad operativa y de costos. Los ingenieros de datos se encuentran constantemente luchando por simplificar la gestión de datos. Así como por proporcionar datos limpios y utilizables a los científicos de datos. Lo que en última instancia obstaculiza el éxito de las iniciativas de IA.

Un componente clave de la plataforma Unified Analytics es Databricks Delta. Este amplía Apache Spark para simplificar la ingeniería de datos al proporcionar alto rendimiento a escala. También garantiza confiabilidad de los datos a través de la integridad transaccional y baja latencia de los sistemas de transmisión.

Con Delta, las organizaciones no tienen que hacer concesiones entre las propiedades del sistema de almacenamiento. O gastar sus recursos moviendo datos a través de los sistemas. Cientos de apps pueden cargar, consultar y actualizar datos de manera confiable a gran escala y bajo costo. Lo que hace que los conjuntos de datos estén listos para el aprendizaje automático.

SI quieres leer más acerca de estas propuestas de plataforma con Inteligencia Artificial, puedes hacerlo ahora mismo. Solo debes acceder al blog oficial de Databricks para encontrar todo lo que quieres saber. Y mucho más con respecto a la seguridad de los datos.

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