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Teradata VantageCloudに多彩な新機能が追加

Teradataは、最新のAIおよび機械学習（ML）機能を搭載したVantageCloudの改良を発表しました。これにより、企業のAI/MLへの投資の簡便さと効率性が向上し、データサイエンティストが短期間でビジネスの成果を得る手助けをします。

1. 背景

近年、データ分析プラットフォームの急成長に伴い、多種多様なAIツールが出現しました。しかしその結果、AI/MLプロセスが煩雑になり、信頼に足るデータ分析が難しくなっています。データサイエンティストは、高品質なインサイトを引き出すために多くの時間と手間を浪費しており、AIの運用コストも右肩上がりです。そのため、手間を省き、より大きな成果を早期に得るための方法が求められています。

2. ClearScape Analyticsの新機能

新たに追加された「ClearScape Analytics」には、次のような機能があります。

a. PySparkワークロードの変換

PySparkコードをVantageCloudで簡単に扱えるように変換するツール「pyspark2teradataml」が導入されることで、データ移動が不要になります。これにより、コストと時間の大幅な削減が実現します。

b. AI運用の大規模化

Teradataのエンタープライズレベルのワークロード管理機能が活用でき、AI/MLモデルを迅速に商業環境に導入することが可能になります。これにより、信頼性高く大規模なAI運用が行えます。

c. マルチクラウド環境への対応

ハイブリッド及びマルチクラウドの作業が可能になり、Sparkベースの投資が一層最大化されます。

d. AutoML機能

データサイエンティストが特定のビジネスニーズに合わせたモデルを自動生成できる仕組みにより、機械学習のプロセスが簡略化されます。これにより、非技術系のビジネスユーザーでもAI/MLモデルの開発が可能になります。

e. KNIMEとの統合

無償のオープンソースプラットフォームKNIMEとの統合により、データサイエンスのワークフローを簡素化します。これにより、幅広いユーザーがデータ活用に関与できるようになります。

f. セルフサービスUXの強化

新しいウィジェットにより、ユーザーがコーディングなしでデータにアクセスしやすくなります。この機能は、エラーを減らし、使いやすさを向上させることを目指しています。

g. オープンソースML対応

一般的なオープンソースの機械学習関数を使用できるようになり、使いやすさとパフォーマンスが向上します。

3. まとめ

Teradataのプロダクトマネジメント的な観点からも見て、今改良されたClearScape Analyticsは、データサイエンティストがこれからのAIの複雑さを軽減し、自動化やセルフサービスの機能を活用して、よりスピーディーにかつコスト効率よくビジネス成果を上げられるチャンスを提供します。データの価値を最大化し、迅速なイノベーションを実現するための力強いツールになるでしょう。

詳細はTeradataの公式サイトをご覧ください。

関連リンク

サードペディア百科事典: Teradata VantageCloud AI/ML

Wiki3: Teradata VantageCloud AI/ML