martes 5 diciembre, 2023
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HPE Ezmeral acelera análisis multicloud con inteligencia artificial

La plataforma en software de GreenLake proporciona las bases para impulsar análisis y perspectivas de inteligencia artificial y machine learning en empresas distribuidas. Esto permite habilitar economías predecibles con controles más precisos para optimizar costos.

Con la nueva versión de Ezmeral, Hewlett Packard Enterprise (HPE) busca que las organizaciones aprovechen mejor los datos globalmente e implementen análisis a escala a través de una solución predecible de software como servicio (SaaS) orientada a ambientes multicloud híbridos. Esto a través de capacidades de analítica y de datos del borde a la nube.

“Pese a la publicidad que afirma que la IA generativa transformará a las empresas, la gran mayoría sigue luchando por incorporar esas tecnologías en sus flujos de trabajo básicos. Esta solución permite aprovechar las herramientas que ya utilizan y acelerar su proceso de digitalización” declaró Mohan Rajagopalan, VP y director general del Software HPE Ezmeral.

Dicha solución proporciona datos y bases analíticas para proyectos de Machine Learning (ML) e inteligencia artificial (IA). Además cuenta con una interfaz de usuario renovada con una mayor selección de fuentes de datos y herramientas de código abierto, esto para una extensa interoperabilidad, así como una experiencia operativa cloud más consistente.

Según la firma, sólo 24 % de los datos empresariales generados en 2022 se utilizaron para análisis o se alimentaron en cargas de trabajo de IA/ML, esto se debe a que la información está en silos en múltiples nubes, formatos o fuentes. Además, las empresas batallan con herramientas analíticas y cargas de trabajo para mejorar rendimiento, costo y cumplimiento.

Principales versiones y funcionalidades de HPE Ezmeral

-Data Fabric: Acceso optimizado en múltiples fuentes y formatos de datos, incluyendo archivos, objetos, tablas y flujos, así como en las implementaciones de nube híbrida. 

-Unified Analytics: Funciones de ciencia e ingeniería de datos con una experiencia SaaS de autoservicio para crear canales de datos, desarrollar, implementar y monitorear los modelos

Proyectos empresariales de IA y ML realmente eficientes 

Se trata de una plataforma integral de datos y análisis con economías predecibles, así las organizaciones pueden innovar de manera confiable con los datos en todo lugar, ya que proporciona una sola vista de los datos en las instalaciones multicloud y nube híbrida. Al conjugar Data Fabric y Unified Analytics, las empresas pueden aprovechar mejor sus datos.

“Así, las organizaciones pueden enfocar mejor sus recursos para acelerar sus procesos de inteligencia artificial, análisis y modernización digital. Esto en lugar de tener que gestionar silos de datos gigantescos o herramientas de código abierto desconectadas y no probadas, además tiene controles precisos y gestión automatizada de políticas” afirmó Rajagopalan. 

La plataforma es compatible con herramientas de visualización de datos como: Apache Airflow, Spark, Superset, Feast, Kubeflow, MLFlow, Presto SQL y Ray, entre los conectores y fuentes de datos destacan Snowflake, MySQL, DeltaLake, Teradata y Oracle. De este modo se pueden agregar fácilmente aplicaciones, ubicaciones o fuentes a medida de cada necesidad.

La base instalada de la firma emplea la solución para detección de fraude, riesgo en servicios financieros, investigación médica, atención a pacientes, análisis de calidad en fabricación; monitoreo de redes en las telecomunicaciones o conducción autónoma. Entre sus clientes destacan firmas financieras y de salud como: Nomura, Carestream Health y Alliant.

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