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Teradata VantageCloudに多彩な新機能を追加し、組織のAI/ML投資効果を最大化
[24/09/30]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
データサイエンティストの生産性を高め、迅速なビジネス成果の獲得を支援する諸機能をClearScape Analyticsに搭載
ロンドンおよびサンディエゴ発 - 2024年9月26日 - Teradata（NYSE:TDC）は、Teradata VantageCloudに搭載する、市場で最も強力かつオープンでコネクテッドなAI/ML機能「ClearScape Analytics」の新機能を発表します。これら新機能は、企業のAI/ML投資のROIを最大化し、データサイエンティストの生産性を高め、より迅速かつ効率的にビジネス成果を獲得できるよう支援します。
近年、データ分析プラットフォームの普及と相まって、AIツールやAIプラットフォームが乱立し、AI/MLのプロセスが複雑で非効率なものになっています。これにより、当初の期待とは逆に、データから信頼性の高いインサイトを導き出すことがかえって困難になり、また規模の拡大とともに、AIの運用コストも飛躍的に上昇しています。そうした中、データサイエンティストの生産性を最大化し、開発したAIモデルを活用して、早期に大きなビジネス成果につなげることの難しさと、これを早期に解決することの重要性がますます強く認識されています。
データサイエンティストの生産性向上を阻む要因には、データ準備の非効率性、手作業による機械学習プロセス、AI運用化の様々な課題、さらに、急速に進化するツールや技術に伴い要求される急峻な学習曲線などがあげられます。今回発表するClearScape Analyticsの新機能は、これらの課題を克服し、AIの可能性をフルに発揮できるよう支援するものです。ClearScape Analyticsおよび今回発表の新機能は、Teradata VantageCloudに標準搭載されています。
ClearScape Analyticsの新機能と特長
PySpark ワークロードのTeradata VantageCloudへの変換機能：PySparkコードをTeradata VantageCloudで動作するように変換するツール「pyspark2teradataml」を提供します。In-DatabaseでPySparkコードを利用できるようになり、データ移動が不要になります。
データ移動の複雑さとコストを削減：データプラットフォームにあるデータをSpark プラットフォームにエクスポートする必要がなくなります。Teradata VantageCloud向けに変換されたコードは ClearScape Analytics で管理、実行することができます。
AIを大規模に運用：Teradata VantageCloudのエンタープライズレベルのワークロード管理、セキュリティ、データ統合機能を活用できるようになります。AI/MLモデルを本番環境に迅速に導入し、信頼できるAIを大規模に運用するこができます。
マルチクラウドで機械学習を実現：ハイブリッド、マルチクラウド環境での作業が可能になり、Sparkベースの投資を最大化できます。
AutoML機能：データサイエンティストが各組織のビジネスニーズに特化した高品質のモデルを自動的にトレーニングできるようになります。
時間の節約とユーザーベースの拡大：モデルのトレーニングを自動化し、機械学習プロセスに関わる時間と手作業を排除し、非技術系ビジネスユーザーがAI/MLモデルを構築できるようにします。
KNIME連携：無償オープンソースのデータサイエンスワークフローを構築できる完全なノーコード、ローコードプラットフォームであるKNIMEとTeradata VantageCloudを統合し、活用できるようになります。
AI イニシアチブの加速とユーザーベースの拡大：KNIMEは技術者だけでなく非技術者もデータ活用を容易に行うことが可能で、Teradata VantageCloudのスケーラビリティにより、AIイニシアチブをより広範囲に、より大規模に推進することができるようになります。
セルフサービスUX強化：新しいウィジェットにより、様々なクエリやプロットにセルフサービスでアクセスできるようになります。
エラーを減らすように設計された、使いやすさとセルフサービス機能：ユーザーはコーディングなしでデータにアクセスでき、不正なコードやコーディングエラーのリスクを低減できます。
オープンソース ML対応： Teradata VantageCloud 上で一般的なオープンソースの機械学習関数を実行できるようになります。
オープンソースの使いやすさと拡張性：Teradata VantageCloud上でのオープンソースの使いやすさ、スケーラビリティとパフォーマンスを利用できます。また、Teradata VantageCloudに保存された学習済みオープンソースモデルを活用できます。
Teradataのプロダクトマネジメント担当 シニアバイスプレジデントDaniel Spurling は、次のように述べています。「当社は約2年前にClearScape Analyticsを発表し、お客様がデータの価値を最大化し、イノベーションを実現し、AIの複雑性を解決できるよう支援してきました。今回発表するアップデートは、データサイエンティストが複雑なプロセスを合理化できるよう、セルフサービスや自動化を徹底強化する多彩な最新機能により、トレーニングから本番稼動、エンタープライズ規模の運用にいたるまで、AIモデルがより迅速かつコスト効率よくスケールアップできるよう設計されています」
[2024年9月17日にTeradata Corporationより発表されたプレスリリースの抄訳です]
Teradataについて
Teradataは、より良い情報が人と企業を成長させると信じています。Teradataが提供する最も包括的なAI向けクラウドデータ分析基盤は、信頼できる統合されたデータと信頼できるAI/MLを提供し、確実な意思決定、迅速なイノベーション、価値あるビジネス成果を実現します。詳しくは、Teradata.jpをご覧ください。
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Teradata のロゴは商標であり、Teradata は Teradata Corporation および/またはその関連会社の米国および世界における登録商標です。
■本件に関するお問い合わせ
日本テラデータ株式会社 広報担当 有賀（ありが）
TEL : 070-4532-8253 ｜ E-Mail: asako.ariga@teradata.com ｜ http://www.teradata.jp
ロンドンおよびサンディエゴ発 - 2024年9月26日 - Teradata（NYSE:TDC）は、Teradata VantageCloudに搭載する、市場で最も強力かつオープンでコネクテッドなAI/ML機能「ClearScape Analytics」の新機能を発表します。これら新機能は、企業のAI/ML投資のROIを最大化し、データサイエンティストの生産性を高め、より迅速かつ効率的にビジネス成果を獲得できるよう支援します。
近年、データ分析プラットフォームの普及と相まって、AIツールやAIプラットフォームが乱立し、AI/MLのプロセスが複雑で非効率なものになっています。これにより、当初の期待とは逆に、データから信頼性の高いインサイトを導き出すことがかえって困難になり、また規模の拡大とともに、AIの運用コストも飛躍的に上昇しています。そうした中、データサイエンティストの生産性を最大化し、開発したAIモデルを活用して、早期に大きなビジネス成果につなげることの難しさと、これを早期に解決することの重要性がますます強く認識されています。
データサイエンティストの生産性向上を阻む要因には、データ準備の非効率性、手作業による機械学習プロセス、AI運用化の様々な課題、さらに、急速に進化するツールや技術に伴い要求される急峻な学習曲線などがあげられます。今回発表するClearScape Analyticsの新機能は、これらの課題を克服し、AIの可能性をフルに発揮できるよう支援するものです。ClearScape Analyticsおよび今回発表の新機能は、Teradata VantageCloudに標準搭載されています。
ClearScape Analyticsの新機能と特長
PySpark ワークロードのTeradata VantageCloudへの変換機能：PySparkコードをTeradata VantageCloudで動作するように変換するツール「pyspark2teradataml」を提供します。In-DatabaseでPySparkコードを利用できるようになり、データ移動が不要になります。
データ移動の複雑さとコストを削減：データプラットフォームにあるデータをSpark プラットフォームにエクスポートする必要がなくなります。Teradata VantageCloud向けに変換されたコードは ClearScape Analytics で管理、実行することができます。
AIを大規模に運用：Teradata VantageCloudのエンタープライズレベルのワークロード管理、セキュリティ、データ統合機能を活用できるようになります。AI/MLモデルを本番環境に迅速に導入し、信頼できるAIを大規模に運用するこができます。
マルチクラウドで機械学習を実現：ハイブリッド、マルチクラウド環境での作業が可能になり、Sparkベースの投資を最大化できます。
AutoML機能：データサイエンティストが各組織のビジネスニーズに特化した高品質のモデルを自動的にトレーニングできるようになります。
時間の節約とユーザーベースの拡大：モデルのトレーニングを自動化し、機械学習プロセスに関わる時間と手作業を排除し、非技術系ビジネスユーザーがAI/MLモデルを構築できるようにします。
KNIME連携：無償オープンソースのデータサイエンスワークフローを構築できる完全なノーコード、ローコードプラットフォームであるKNIMEとTeradata VantageCloudを統合し、活用できるようになります。
AI イニシアチブの加速とユーザーベースの拡大：KNIMEは技術者だけでなく非技術者もデータ活用を容易に行うことが可能で、Teradata VantageCloudのスケーラビリティにより、AIイニシアチブをより広範囲に、より大規模に推進することができるようになります。
セルフサービスUX強化：新しいウィジェットにより、様々なクエリやプロットにセルフサービスでアクセスできるようになります。
エラーを減らすように設計された、使いやすさとセルフサービス機能：ユーザーはコーディングなしでデータにアクセスでき、不正なコードやコーディングエラーのリスクを低減できます。
オープンソース ML対応： Teradata VantageCloud 上で一般的なオープンソースの機械学習関数を実行できるようになります。
オープンソースの使いやすさと拡張性：Teradata VantageCloud上でのオープンソースの使いやすさ、スケーラビリティとパフォーマンスを利用できます。また、Teradata VantageCloudに保存された学習済みオープンソースモデルを活用できます。
Teradataのプロダクトマネジメント担当 シニアバイスプレジデントDaniel Spurling は、次のように述べています。「当社は約2年前にClearScape Analyticsを発表し、お客様がデータの価値を最大化し、イノベーションを実現し、AIの複雑性を解決できるよう支援してきました。今回発表するアップデートは、データサイエンティストが複雑なプロセスを合理化できるよう、セルフサービスや自動化を徹底強化する多彩な最新機能により、トレーニングから本番稼動、エンタープライズ規模の運用にいたるまで、AIモデルがより迅速かつコスト効率よくスケールアップできるよう設計されています」
[2024年9月17日にTeradata Corporationより発表されたプレスリリースの抄訳です]
Teradataについて
Teradataは、より良い情報が人と企業を成長させると信じています。Teradataが提供する最も包括的なAI向けクラウドデータ分析基盤は、信頼できる統合されたデータと信頼できるAI/MLを提供し、確実な意思決定、迅速なイノベーション、価値あるビジネス成果を実現します。詳しくは、Teradata.jpをご覧ください。
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Teradata のロゴは商標であり、Teradata は Teradata Corporation および/またはその関連会社の米国および世界における登録商標です。
■本件に関するお問い合わせ
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TEL : 070-4532-8253 ｜ E-Mail: asako.ariga@teradata.com ｜ http://www.teradata.jp
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