Data/AI

원문: CPChem: Amplifying Value of Timeseries by Combining Seeq and Databricks '클라우드 레이크하우스' 개념이 발전함에 따라 핵심 플레이어로 자리 잡은 데이터브릭스! 데이터브릭스는 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, AI 문제에 대규모 컴퓨팅을 효과적으로 적용하는 데 뛰어난 역량을 보유하고 있습니다. Seeq는 산업 데이터 소스에 직접 연결할 수 있는 전문 시계열 분석 도구로, 이 세션에서는 데이터브릭스 고객이 산업용 IoT 분석 및 머신러닝 역량을 확장하는 데 필요한 기술 패턴과 사례, 그리고 중요한 교훈들을 간략히 설명합니다. 도전 과제Chevron Phillips Chemical은 데이터 관리 및 분석 프로세스에서 여러 가지 문제에 직면했습..

산업: 전자, 제조, 리테일 솔루션: IoT, 실시간 디바이스 관리, 프로세스 최적화 플랫폼 사용 사례: 수집/ETL, 머신러닝 "데이터브릭스의 통합 플랫폼은 데이터 과학 및 엔지니어링 팀 간의 협업을 촉진하여 혁신과 생산성에 영향을 미쳤습니다." — John Landry, Distinguished Technologist, HP, Inc. HP, Inc.는 2015년에 Hewlett-Packard가 HP Enterprise와 HP Inc.로 분할된 이후, 어디서나 모든 사람의 삶을 개선하는 기술을 개발하고 있습니다. 프린터, PC, 모바일 디바이스, 솔루션 및 서비스 포트폴리오를 통해 놀라운 경험을 설계하는 것을 사명으로 삼고 있습니다. HP의 도전 과제로는 다음과 같은 문제점들이 있었습니다: 사일로화된..

(원문: 링크) 99.8% 더 빠른 화물 추천 270만 달러의 IT 인프라 비용 절감, 수익성 증대 산업: 제조, 물류 솔루션: 고객 세분화, 수요 예측, 위협 탐지 플랫폼 사용 사례: 레이크하우스, 델타 레이크, 데이터 사이언스, 머신러닝, ETL 클라우드: Google 클라우드 "데이터브릭스 레이크하우스는 데이터와 AI를 활용하여 운송업체와 화주에게 최상의 경험을 제공하는 가장 혁신적인 디지털 화물 마켓플레이스의 토대를 마련했습니다." - Joe Spinelle, 엔지니어링 및 기술 이사, J.B. Hunt 북미에서 가장 효율적인 운송 네트워크를 구축하는 J.B. Hunt는 레거시 아키텍처, 급증하는 데이터 양, 제한된 AI 기능 등으로 인해 어려움을 겪었습니다. 그러나 구글 클라우드에서 데이터브릭스..

(원문: 링크) 이 글은 데이터브릭스 컨설팅 파트너인 Tredence와 데이터브릭스의 Bala Amavasai가 공동으로 작성한 게시물입니다. Tredence의 인더스트리 솔루션 부문 디렉터인 Vamsi Krishna Bhupasamudram과 IOT 분석 부문 수석 아키텍트인 Ashwin Voorakkara님께 감사드립니다. 오늘날 제조 및 물류 분야에서 가장 중요한 발전은 데이터와 연결성을 통해 이루어지고 있습니다. 이를 위해 산업용 사물 인터넷(IIoT)은 엣지에서 인공지능으로 가는 데이터 여정의 첫 번째 단계로서 디지털 트랜스포메이션의 핵심입니다. IIoT 기술 스택과 성장세는 간과해선 안됩니다. 여러 주요 연구 기관에 따르면, IIoT는 2027년까지 연평균 16% 이상 성장하여 전 세계적으로..