Soluções
Acelerador de inovação e IA
Sistema operativo de dados
IAO-DOS é uma plataforma de software que fornece uma visão unificada dos dados e acelera o desenvolvimento e a implantação de aplicações de IA. É construída com base em tecnologias de código aberto, como o Docker e o TensorFlow. O IAO-DOS pode ajudar organizações de todas as dimensões a acelerar o desenvolvimento e a implementação de aplicações de IA, fornecendo uma visão unificada dos dados e um conjunto de ferramentas e serviços para gerir dados, criar e treinar modelos de IA e implementar aplicações de IA. O IAO-DOS é uma plataforma flexível e escalável que pode ser utilizada para criar aplicações de IA para uma variedade de sectores e aplicações.
Desafios
- Silos de dados: os silos de dados podem dificultar a localização e o acesso aos dados necessários para criar aplicações de IA. Isto pode levar a atrasos no desenvolvimento, modelos incorrectos e falta de visibilidade dos dados.
- Qualidade dos dados: A má qualidade dos dados pode levar a modelos de IA incorrectos. Isto pode ter um impacto negativo no desempenho das aplicações de IA e pode levar a erros dispendiosos.
- Desenvolvimento e formação de modelos: A criação e formação de modelos de IA pode ser um processo complexo e moroso. Isto pode exigir competências e recursos especializados que podem não estar disponíveis para todas as organizações.
- Implementação de modelos: A implementação de aplicações de IA na produção pode ser um desafio. Isto requer um conhecimento profundo do ambiente de destino e a capacidade de garantir que as aplicações são seguras e fiáveis.
- Governação da IA: A governação da IA é essencial para garantir que as aplicações de IA são utilizadas de forma responsável e ética. Esta pode ser uma tarefa complexa e desafiante, especialmente para as organizações que são novas na IA.
Resultados
- O custo das oportunidades perdidas: A IA pode ser utilizada para melhorar as operações, tomar melhores decisões e criar novos produtos e serviços. Ao não adoptarem a IA, as empresas podem perder oportunidades de melhorar os seus resultados e de se manterem à frente da concorrência.
- O risco de ficar para trás: O ritmo da inovação em IA é rápido e as empresas que não adoptam a IA podem ser deixadas para trás pelos seus concorrentes. Isto pode levar à perda de quota de mercado, à diminuição das receitas e a um declínio na avaliação da empresa.
- O risco de conformidade regulamentar: À medida que a IA se torna mais amplamente utilizada, existe um risco crescente de problemas de conformidade regulamentar. As empresas que não tomam medidas para cumprir a lei podem enfrentar multas ou outras sanções. Isto pode prejudicar a reputação da empresa e dificultar a atração de novos clientes e investidores.
Visão geral da solução
A Datakubes pode ajudar as organizações a ultrapassar os desafios de não terem IAO-DOS, fornecendo uma visão unificada dos dados de diferentes fontes, melhorando a qualidade dos dados, automatizando algumas das tarefas envolvidas no desenvolvimento e formação de modelos, implementando aplicações de IA na produção e implementando a governação da IA. Além disso, o Datakubes também fornece uma biblioteca de aprendizagem automática integrada, uma estrutura de serviço de modelos, ferramentas para gerir a qualidade e a segurança dos dados, ferramentas para monitorizar aplicações de IA e uma comunidade de especialistas que podem ajudar as organizações no seu percurso de adoção da IA.
Acelerador da inovação de dados para o conhecimento
Sobre DataKubes
O DataKubes WorkShop, um módulo do DataKubes Orchestrator, é uma plataforma de desenvolvimento modular completa concebida para lidar com o processo completo de extração, aprendizagem automática e fluxo de trabalho de visualização para qualquer tipo de problema de dados.
Uma vez que o orquestrador tenha terminado de integrar o datapoint e ajustar os módulos para executar o AutoML ou módulos personalizados, é tão fácil como criar um DataApp utilizando o nosso DataApp Studio sem código para criar uma aplicação UX completa para o utilizador final a ser implantada dentro ou fora da organização.
