Разработка SAP позволит создавать бизнес-системы на базе ИИ

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

Компания SAP объявила о выпуске новой платформы для работы с данными SAP Data Intelligence. С помощью решения станет возможно создавать сервисы на основе машинного обучения и оснащать ими бизнес-системы предприятий, в частности SAP S/4HANA.

Платформа предоставляет инструменты для создания и работы с моделями данных, их наполнения, обучения, переобучения, прогнозирования и дальнейшей промышленной эксплуатации. Решение может интегрироваться с SAP-системами и с любым другим ПО предприятия. Оно гибко масштабируется, подходит для инновационного проекта любого бизнеса, а также даёт возможность привлекать стартапы для работы с данными клиента.

SAP Data Intelligence содержит, в частности, интеграцию с источником для управления операциями с данными, которые находятся в разных системах (в корпоративном хранилище, в «озерах данных» или поступают в виде потока с оборудования). В отличии от аналогичных платформ для разработки ML сервисов SAP Data Intelligence не требует централизации хранения данных и работает с распределенными данными в корпоративном ландшафте.

Также в платформе есть каталог метаданных – единый вход, который показывает всю имеющуюся в компании информацию, системы хранения, структуру. Он позволяет создавать правила и использовать их для анализа качества данных. В состав Data Intelligence, помимо перечисленного, вошли среду для исследования данных и разработки моделей машинного обучения а также Data Pipeline – инструмент для создания процесса обработки данных. Он включает в себя получение в онлайн режиме информации из различных источников, предобработку, комбинирование структурированных и неструктурированных источников, комплексные вычисления, прогнозирование с помощью модели машинного обучения и публикацию результата.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 3.7 (3 votes)
Источник(и):

Компьютерное обозрение