i-5O通过自助服务的ETL++,在小时内运行云数据工作流

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i-5O

i-5O提供了一个AI洞察平台,可以检测自动化生产线中的异常情况. 图像数据从生产线实时流化, 该公司的人工智能软件充当工业工程师的眼睛. i-5O的目标是通过对手工生产过程的前所未有的可见性,来提高生产过程中的人类性能和安全性.

  • 行业

    工业自动化、机器人

  • 用例

    数据集成,数据分析

Datameer平台是天赐之物. 我打算雇佣一个数据工程师团队,用Python手工编写十大网赌正规网址下载所有的数据管道. 在一个星期, 十大网赌正规网址下载能够用Datameer完成所有这些复杂的ETL工作, 如果不是这样的话,需要十几个数据工程师来开发和维护.

首席执行官艾伯特花王 & 联合创始人在i-5O

我把所有的时间都花在编写数据集成脚本上, 没有时间进行分析和ML建模. 与Datameer, 我可以做复杂的ETL点击几下,没有代码, 让我的编程技能继续从事更重要的机器学习工作.

Pouria Modaresi是i-5O的首席数据科学家
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业务挑战

随着i-5O的增长,对其数据管道的需求也在变化. 随着这种增长,必须将ETL过程对源系统的影响降到最低. i-5O需要一种快速有效地丰富复杂数据管道的方法,以在不中断的情况下推进机器学习模型. 该团队必须找到前进的道路,并最初考虑雇佣一个专注于DataOps的数据工程师团队, 哪些公司需要花费数月的时间来招募员工,并将关键资源从战略业务计划中转移出来.

数据的挑战

一组数据科学家必须将i-5O复杂的图像数据格式化成精确的规格. 这些数据转换使团队能够对来自生产线的实时数据进行建模. 该公司机器学习模型的有效实施面临重大挑战, 包括:

  • 构建灵活的数据管道,以适应不断变化的数据模型中的未知情况.
  • 寻找最好的工具来与微软堆栈集成,用于实时视频数据的可伸缩处理.
  • 启用快速, 构建新数据管道的自助式方法,以及跨云数据仓库自动化ETL过程的能力.
  • 企业级支持,帮助优化和伸缩云中数据.
没有代码图标

Datameer解决它的

研究后选择, i-5O决定利用Azure在云中实现可扩展的机器学习过程和分析,并选择Datameer作为他们的云ETL工具,将数据提供给Azure Synapse. Datameer交付它:

  • 轻松的云数据集成
  • 自助服务的数据访问
  • 大的见解
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    综合分析
  • 云数据资产集成 - i-5O现在可以集成结构化, 半结构化, 以及将非结构化数据导入Azure——从而在云中高效运行复杂模型.
  • 自助访问数据 Datameer为i-5O数据科学团队提供了一套丰富的工具,可以在不需要数据工程师团队的情况下加快分析周期.
  • 大的见解 - i-5O团队安全地在Datameer中准备复杂的成像数据,以便与他们专有的机器学习模型自动集成.
  • 综合分析 - Datameer的电子表格式界面, 强大的功能, 和工作簿的链接使i-5O能够将他们的分析整合成一个用户友好的工具.

i-5O的结果

Datameer将数据科学团队从构建数据管道的资源消耗任务中解放出来. 与Datameer, 该团队专注于通过建立和完善机器学习模型来提高i-5O的业务能力. 由于他们决定与Datameer合作,i-5O能够:

  • 10 x

    更快的分析

  • 10

    DataOps所需

  • 快速准备和集成复杂, 用于跨各种数据源建模的实时数据集.
  • 通过将手工编写复杂数据集成工作流所需的时间从几个月减少到几个小时,每年可以节省几个月的编码时间.
  • 减少必要工具的数量. Datameer ETL++包含一个无代码管道工具(有200多个连接到云和本地源的连接器)和一个无代码数据转换工具——在一个解决方案中.
  • 将所需的DataOps资源减少到零. 分析和数据科学人员使用Datameer的无代码接口构建etl.
  • 10倍的速度分析, 提高分析团队的生产力,并为他们提供更多的战略计划的带宽.

组织的未来隐藏在数据中

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