Beschleunigen Sie KI: Föderiertes Lernen, ML und Dateninnovation

Shift-Left-Architektur: Ein dezentraler Ansatz für das Datenmanagement (Teil 2)

In unserem vorherigen Blogbeitrag „Das KI-Problem: Datensilos und das Mantra der Zentralisierung“ haben wir die anhaltenden Herausforderungen untersucht, mit denen Unternehmen bei herkömmlichen Datenmanagementansätzen konfrontiert sind, insbesondere die Probleme von Datensilos und die Ineffizienzen zentralisierter Systeme. Aufbauend auf dieser Grundlage befasst sich dieser Beitrag mit der „Shift-Left Architecture“, einem zeitgemäßen Ansatz für das Datenmanagement, bei dem der Schwerpunkt darauf liegt, Algorithmen direkt zu den Daten zu bringen, anstatt die Daten selbst zu verschieben.

Warum zentralisierte Datensysteme an KI scheitern: Die Zukunft jenseits von Datensilos (Teil 1)

Traditionelle Methoden wie Data Lakes und Warehouses sind unzureichend, insbesondere wenn es um globale Ansätze geht, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten. Scalytics Connect bietet eine dezentrale Lösung, die sich auf Datenverarbeitung in Echtzeit und KI-Fähigkeit konzentriert, ohne dass umfangreiche Datenverschiebungen erforderlich sind. IN diesem ersten Teil geht Mirko auf den aktuellen Stand der Daten ein und erklärt, warum es LLM nicht gelingt, sie für den Einsatz im Unternehmensbetrieb zu überzeugen.

DORA Einfach Mit Scalytics

DORA ist hier, um die Datensicherheit im Finanzsektor neu zu gestalten. Traditionelle Praktiken reichen nicht mehr aus. Angesichts strengerer Vorschriften müssen sich IT-Führungskräfte auf eine neue Ära der digitalen Resilienz vorbereiten. Setzen Sie Lösungen wie Scalytics ein, um diese Anforderungen nicht nur einzuhalten, sondern auch in dieser sich wandelnden Landschaft erfolgreich zu sein. Schützen Sie Ihre Daten, schützen Sie Ihre Kunden und sorgen Sie für eine robuste Zukunft für Ihr Finanzinstitut.

Migrieren Sie immer noch oder trainieren Sie bereits Ihre KI?

Der neueste AI Hype Cycle-Bericht von Gartner unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI-Engineering, ModelOps/DataOps und KI-fähigen Daten. Während Apache Hadoop das Datenmanagement verändert hat, hat das Aufkommen von Cloud-Datenplattformen zur Entstehung neuer Datensilos geführt. Federated Learning und Edge AI bieten eine Lösung für dieses Problem. Indem wir Daten in einem lokalen Repository verwalten und sie am Netzwerkrand verarbeiten, können wir Herausforderungen im Zusammenhang mit den Kosten für Datenübertragungen und Datenschutzbedenken bewältigen. Die Plattform von Scalytics, die auf diesen Prinzipien basiert, ermöglicht es Benutzern, verschiedene Datenquellen zu nutzen und gleichzeitig die höchsten Sicherheits- und Compliance-Standards einzuhalten. Unsere Lösung bietet die Tools, die Sie benötigen, um KI-Modelle in verteilten Systemen zu trainieren, Innovationen voranzutreiben und sicherzustellen, dass Ihre Datenstrategie zukunftssicher ist.

LLMs verstehen und warum Federated Learning KI für alle ermöglicht

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Wettbewerbslandschaft weltweit. Im Mittelpunkt dieser Transformation stehen Large Language Models (LLMs) und Federated Learning — Technologien, die die Datennutzung in Unternehmen neu definieren. Bei Scalytics befähigen wir Unternehmen, diese Innovationen zu nutzen und stellen sicher, dass sie nicht nur mit der digitalen Entwicklung Schritt halten, sondern auch Trends setzen. Für Unternehmen, die ihren Wettbewerbsvorteil wahren wollen, ist die Einführung von Federated Learning zur Unterstützung von KI von entscheidender Bedeutung. Föderiertes Lernen bietet unübertroffene Vorteile in Bezug auf betriebliche Effizienz, Compliance und Innovation.

Einblicke und Innovationen: Der Scalytics Blog

Lesen Sie über Strategien für föderierte KI und beschleunigen Sie Ihre Digitale Transformation mit unserem Expertenwissen.

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Warum zentralisierte Datensysteme an KI scheitern: Die Zukunft jenseits von Datensilos (Teil 1)

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