Graviti Data Platform

Graviti: Die Datenplattform zur Beschleunigung von AI und Machine Learning

Was ist die Graviti Datenplattform?

Graviti ist eine Datenplattform der nächsten Generation, die entwickelt wurde, um Unternehmen und Teams bei ihren AI- und Machine-Learning-Bemühungen zu unterstützen. Sie konzentriert sich auf die Verbesserung der Produktivität und die Erreichung von Skalierbarkeit für Machine-Learning-Projekte und Business Analytics, indem sie die effektive Nutzung unstrukturierter Daten in großem Maßstab ermöglicht.

Wie funktioniert die Graviti Datenplattform?

Die Graviti Datenplattform ermöglicht die Nutzung unstrukturierter Daten in großem Maßstab für Analysen und AI. Sie hilft Ihnen, einen Mehrwert aus komplexen Daten zu ziehen, Datenteams zu vereinen und den ML-Prozess zu beschleunigen. Sie bietet kostengünstige und schnelle Datenkuration, Datenversionskontrolle und Workflow-Automatisierung.

Hauptmerkmale und Vorteile:

• Kostengünstige und schnelle Datenkuration: Verwalten Sie Rohdaten, Metadaten und semantische Daten an einem zentralen Ort. Fragen Sie mit anpassbaren Filtern für eine effiziente Verarbeitung ab und erstellen Sie neue Datensätze ohne Datenkopierung.
• Datenversionskontrolle für Lineage und Zusammenarbeit: Nutzen Sie eine Git-ähnliche Schnittstelle für die Datenversionierung, mit der Sie alle Datenänderungen verfolgen und reibungslos mit Teams mit Branching-Funktionen zusammenarbeiten können.
• Workflow-Automatisierung: Automatisieren Sie Ihre Datenpipeline mit dem Workflow-Builder von Graviti. Verarbeiten Sie große Datenmengen mit unbegrenzter Rechenleistung mit einem einzigen Klick.

Tauchen Sie tiefer in die Graviti Datenplattform ein:

• Identifizieren Sie unausgeglichene Daten: Identifizieren Sie unterrepräsentierte Daten und sammeln Sie entsprechend mehr.
• Datenqualität prüfen: Identifizieren Sie Daten von geringer Qualität oder falsche semantische Daten/Metadaten und senden Sie sie zur Korrektur.
• Daten vorverarbeiten: Automatisieren Sie die Datenvorverarbeitung für Machine Learning oder Business Analytics, einschließlich Datenerweiterung und Auto-Labeling.
• Training automatisieren: Richten Sie automatisierte Pipelines ein, die durch das Hinzufügen neuer Daten ausgelöst werden.
• Versionsunterschiede visualisieren: Visualisieren Sie die Unterschiede zwischen zwei beliebigen Versionen desselben Datensatzes.
• Teamübergreifende Zusammenarbeit: Arbeiten Sie gleichzeitig am selben Datensatz zusammen, ohne die Arbeit der anderen zu beeinträchtigen.

Branchenlösungen:

Graviti bedient verschiedene Branchen mit maßgeschneiderten Lösungen. Es hostet auch offene Datensätze und fördert so die Zusammenarbeit und Innovation.

Warum ist die Graviti Datenplattform wichtig?

Laut einem Machine Learning Tech Lead eines Logistikunternehmens ist "die Graviti Datenplattform zu einem wichtigen Bestandteil unseres AI-Entwicklungsprozesses geworden. Sie ist leistungsstark und arbeitet nahtlos mit unseren Workflows zusammen, wodurch unsere Produktivität und Effizienz bei der Datenaufbereitung und der Automatisierung des Modelltrainings gesteigert werden."

Wo kann ich die Graviti Datenplattform einsetzen?

Graviti kann für Datenkuration, Zusammenarbeit und Workflow-Automatisierung verwendet werden. Es kann verwendet werden, um unausgeglichene Daten zu identifizieren, die Datenqualität zu überprüfen, Daten vorzuverarbeiten, das Training zu automatisieren, Versionsunterschiede zu visualisieren und teamübergreifend zusammenzuarbeiten. Graviti ist eine Datenplattform, die entwickelt wurde, um AI- und Machine-Learning-Projekte durch Datenmanagement-, Versionskontroll- und Workflow-Automatisierungslösungen zu beschleunigen.

Fazit:

Graviti bietet eine umfassende Datenplattform, die entwickelt wurde, um AI- und Machine-Learning-Projekte zu beschleunigen. Mit seinen Funktionen für Datenkuration, Versionskontrolle und Workflow-Automatisierung hilft Graviti Unternehmen, die Leistungsfähigkeit unstrukturierter Daten zu erschließen und die Effizienz ihrer ML-Prozesse zu verbessern. Durch die Verwaltung und Versionierung von Daten können Teams effektiver zusammenarbeiten und Datenpipelines automatisieren, wodurch letztendlich Zeit und Ressourcen gespart werden.