„Während 92 Prozent der Firmen im Jahr 2021 insgesamt mehr dafür ausgaben als in früheren Jahren, setzten lediglich 12,1 Prozent von ihnen Data Science in großem Umfang produktiv ein¹. Wir möchten Unternehmen dabei helfen, ihre Modelle zu operationalisieren und den damit verbundenen Wert vollständig zu realisieren. Daher haben wir ganz bewusst ein System entwickelt, das Data Science via Self-Service einem möglichst großen Nutzerkreis zugänglich macht – einschließlich der Fachanwender“, so Mark Palmer, Senior Vice President, Engineering, bei TIBCO. „Das erlaubt es allen, die an Entscheidungen beteiligt sind, den von ihnen bevorzugten Algorithmus zu wählen und ihn in der Cloud-Umgebung ihrer Wahl sicher und skalierbar zu nutzen. Wir gehen diesen mutigen Schritt, damit Fachanwender die KI aus dem Labor auf die Straße bringen können.“

TIBCO ModelOps adressiert die Anforderungen an schnellere KI-Bereitstellungen und profitiert dabei von TIBCOs Führungsrolle in den Bereichen Data Science, Datenvisualisierung und Business Intelligence. KI-Teams können dadurch zentrale Hürden bei der Bereitstellung überwinden. Dazu zählen insbesondere das Aufspürgen und Beseitigen von Diskriminierungen durch die KI sowie die Transparenz und Kontrolle über das Verhalten von Algorithmen in geschäftskritischen Anwendungen. Die Lösung ermöglicht Unternehmen die effiziente und robuste Bereitstellung und Verwaltung von Modell-Pipelines in produktiven Umgebungen. TIBCO ModelOps unterstützt alle üblichen Modellformate einschließlich API-basierter Modelle in jeder beliebigen Cloud-Umgebung oder on-premises. Die Lösung macht es einfach, die KI-Modelle für TIBCO Spotfire, TIBCO Data Virtualization und TIBCO Streaming und für weitere Lösungen unter eine Governance zu stellen. Insbesondere Unternehmen, die TIBCO ModelOps in bestehenden Umgebungen einsetzen wollen, profitieren von diesem formatunabhängigen Ansatz auf Basis offener Standards.

Die Markteinführung von TIBCO ModelOps ist der krönende Abschluss von TIBCOs umfangreichen Vorarbeiten gemeinsam mit Kunden und Partnern während der Entwicklungs- und Beta-Programm-Phase der Lösung. „Als zweitgrößter Speicherchiphersteller verfolgen wir offensive Wachstumsziele für die Ausweitung unserer Produktionskapazitäten. Den Output unserer Prozesse zu optimieren, mögliche Probleme vorherzusagen und sie vor ihrem Eintreten zu lösen stellt einen enormen Wettbewerbsvorteil für uns dar“, so InSoo Ryu, Technical Leader bei SK Hynix. „Die Fähigkeit, Modelle jeglicher Art – Modelle für maschinelles Lernen (ML), Python-Code, Regeln und mehr – bereitzustellen, zu messen und anzupassen, ist essenziell für unseren Erfolg. TIBCO ModelOps ist die richtige Plattform, um unsere Data-Science-Projekte zu skalieren und bei der Operationalisierung von Data Science einen regulierteren und prozessorientierteren Ansatz zu verfolgen.“

Eine aktuelle Befragung von TIBCO-Kunden hat bestätigt, dass es für Unternehmen längst nichts Außergewöhnliches mehr ist, hunderte – oder gar tausende – von Analysemodellen und -Workflows zu managen. TIBCO ModelOps erlaubt es jedem Fachanwender, Data Scientist, Analysten oder IT-Experten mit entsprechender Berechtigung, die Governance- und Managementfunktionalitäten der Lösung in vollem Umfang zu nutzen und tausende von Modellen produktiv zu setzen und zu managen. Anwender können Modelle in der Cloud oder on-premises bereitstellen und deren Performance über integrierte anpassbare Spotfire-Dashboards anzeigen lassen. Mit TIBCO ModelOps brauchen Kunden keine Angst mehr haben vor unbeabsichtigten negativen Konsequenzen fehlgeschlagener Automatisierungsprojekte, die das Resultat komplexer oder mangelhaft gemanagter KI- und regelbasierter Modelle sind. Dafür sorgen validierte und sichere KI-Modelle, die das Risiko in der Automatisierung minimieren.

Weiterführende Informationen

Mehr Informationen zu TIBCO ModelOps und seinen fortschrittlichen Analytics-Funktionalitäten finden sich hier.

TIBCO ist ein weltweit führender Software-Anbieter im Bereich Unternehmensdaten. Er ermöglicht es seinen Kunden, sich zu allen Anwendungen zu verbinden, die Daten zu harmonisieren und Geschäftsergebnisse zuverlässig vorherzusagen, um die schwierigsten datengesteuerten Herausforderungen zu meistern.

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¹New Vantage Partners, 2021 Big Data and AI Executive Survey, Tom Davenport and Randy Bean