Graviti Data Platform: Potenciando la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

Graviti Data Platform es una solución innovadora diseñada para revolucionar la forma en que se manejan y se aprovechan los datos en el contexto de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.

Características Clave

• Aceleración de la Innovación Driven by Data: Graviti impulsa la innovación basada en datos al mejorar la productividad y lograr la escalabilidad para proyectos de aprendizaje automático o análisis empresariales. Permite descubrir el valor oculto en los datos no estructurados, lo que es fundamental en la era actual donde estos tipos de datos son cada vez más importantes.

• Gestión y Mantenimiento Eficiente de Datos: Ofrece la posibilidad de gestionar y mantener los datos crudos, los metadatos y los datos semánticos todo en un solo lugar. Además, se puede consultar a través de filtros personalizables para un procesamiento posterior. También permite curar nuevos conjuntos de datos de manera eficiente con copia cero, lo que ahorra tiempo y recursos.

• Control de Versión de Datos: Utiliza una interfaz similar a Git para el control de versiones de datos. Esto permite mantener un seguimiento de todos los cambios en los datos, facilitando la colaboración entre equipos a través de ramas. Así, se evitan conflictos y se garantiza la coherencia en el trabajo con los datos.

• Automatización de Workflows: Con el constructor de workflows de Graviti, es posible automatizar la tubería de datos. Se pueden procesar grandes volúmenes de datos con cómputo ilimitado con un solo clic. Esto simplifica y agiliza los procesos, liberando tiempo y esfuerzo para los equipos de trabajo.

Casos de Uso

• Identificación de Datos Desequilibrados: Graviti permite identificar los datos subrepresentados y recolectar más según sea necesario. Esto es crucial en muchos proyectos de ML donde un desequilibrio en los datos puede afectar negativamente el rendimiento del modelo.

• Inspección de la Calidad de Datos: Se pueden detectar los datos de baja calidad, con datos semánticos o metadatos incorrectos y enviarlos para correcciones. Esto garantiza que los análisis y modelos se basen en datos de alta calidad.

• Preprocesamiento Automático de Datos: Graviti automatiza el preprocesamiento de datos para aprendizaje automático o análisis empresariales. Incluye técnicas como la ampliación de datos, la etiquetación automática y más. Esto simplifica el proceso y reduce la carga de trabajo manual.

• Configuración Automática de Entrenamiento: Se pueden establecer tuberías automatizadas que se activan cuando se agregan nuevos datos. Esto optimiza el proceso de entrenamiento y garantiza que los modelos se actualicen de manera continua con los nuevos datos disponibles.

Beneficios para las Empresas

• Ahorro de Tiempo: Como ha demostrado el equipo de aprendizaje automático de una empresa logística, Graviti Data Platform ha permitido ahorrar hasta 100 horas por semana para el equipo de ML. Esto se debe a su capacidad para integrarse sin problemas con los flujos de trabajo existentes y aumentar la productividad y la eficiencia en la preparación de datos y la automatización del entrenamiento de modelos.

• Mejoramiento de la Calidad de los Análisis y Modelos: Al garantizar la calidad de los datos y facilitar su preprocesamiento y gestión, Graviti contribuye a mejorar la calidad de los análisis y modelos basados en datos. Esto se traduce en mejores decisiones empresariales basadas en datos más precisos.

• Facilitación de la Colaboración entre Equipos: Con su sistema de control de versiones y colaboración, Graviti permite que los equipos trabajen en el mismo conjunto de datos simultáneamente sin afectar el trabajo de los demás. Esto fomenta la colaboración y la innovación en el entorno empresarial.

En resumen, Graviti Data Platform es una herramienta poderosa que ofrece numerosas ventajas para empresas y equipos que trabajan con datos en el contexto de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Ofrece una solución integral para la gestión, el procesamiento y la colaboración con datos, contribuyendo a mejorar la productividad y la calidad de los resultados obtenidos.