Casos de uso de datos + IA de las empresas líderes mundiales

Una de las partes más emocionantes de la Data + AI Summit es escuchar todas las formas en que nuestros más de 10,000 clientes globales están utilizando Databricks para mejorar sus negocios. 

Con la Plataforma de Inteligencia de Datos, están capacitando a todos los empleados para transformar datos brutos en insights que les ayudan a hacer mejor su trabajo, y en resultados que hacen que los procesos internos sean más eficientes. 

Organizaciones como GM, Block, McDonald’s, J.P. Morgan Chase, los Texas Rangers, Unilever y más de 250 clientes compartieron cómo están utilizando datos e IA, los resultados que han logrado y las herramientas que les ayudaron a llegar allí. Queríamos compilar todas estas grandes historias en un solo lugar para ayudar a otras empresas a ver el efecto transformador de la inteligencia de datos. 

Casos de Uso Presentados en la Data + AI Summit

Texas Rangers utiliza la Plataforma de Inteligencia de Datos para capturar datos a cientos de fotogramas por segundo para analizar la mecánica de los jugadores y ayudar a optimizar las decisiones de personal y prevenir lesiones, entre otros casos de uso. Mira: Cómo la Inteligencia de Datos está Generando Grandes Victorias en los Texas Rangers

Minecraft redujo el tiempo de procesamiento en un 66% al migrar a Databricks, y ahora puede usar datos e IA para mejorar la experiencia de juego.

Blue River Technology, una subsidiaria de John Deere, mostró cómo utiliza datos e IA para potenciar el nuevo tractor totalmente autónomo. La máquina está equipada con cámaras de 360 grados y es compatible con IA para un análisis rápido de imágenes. 

Ahold Delhaize USA construyó una plataforma de datos de autoservicio en Databricks para permitir a sus ingenieros crear pipelines que soporten aplicaciones de ciencia de datos e IA/ML. Con la Plataforma de Inteligencia de Datos como base unificada de datos y análisis, la empresa puede analizar promociones y rendimiento de ventas a escala, en diferentes segmentos de clientes, en tiempo real para tomar decisiones más informadas. ADUSA también utiliza la Plataforma de Inteligencia de Datos para soportar la personalización de clientes, programas de lealtad, reducción de desperdicio de alimentos, iniciativas ambientales, logística, pronósticos y gestión de inventario. Lee: Workflow Ayuda a los Equipos de Datos a Escalar y Reducir Costos

Block estandarizó su infraestructura de datos utilizando la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks para allanar el camino a las innovaciones de GenAI. Al aprovechar las capacidades de GenAI de Databricks, las nuevas empresas ahora pueden incorporarse aún más rápido a la plataforma Square utilizando la configuración impulsada por IA y la automatización de importación de datos. También pueden aprovechar GenAI para generar instantáneamente contenido para correos electrónicos de marketing, anuncios de equipo, descripciones de artículos, copias de sitios web y más. Los vendedores de comercio electrónico pueden elegir entre más de 50 indicaciones de estilo y agregar fondos hiperrealistas generados por IA a las fotos de productos, elevando sus sitios web y atrayendo a más clientes. Con Databricks, Block logró una reducción de 12 veces en los costos de computación, continuando redefiniendo los servicios financieros en el siglo XXI. Mira: Creación y Despliegue de Aplicaciones GenAI en Block con Jackie Brosamer, Head of AI, Data & Analytics. Lee: Block Redefine los Servicios Financieros.

Doordash y Databricks se unieron para acelerar el ritmo de adopción de Databricks para casos de uso de ML y streaming para ayudar a acelerar la adopción de Databricks para cargas de trabajo que funcionan de manera más óptima con cómputo Delta y Spark. Mira: Acelerando la Adopción de Delta Lake para Casos de Uso de Streaming ML 

Northwestern Mutual implementó un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para mejorar la eficiencia del servicio al cliente. El proveedor de seguros ofreció una descripción general de su arquitectura RAG y cómo utilizó Databricks para construir un pipeline de datos robusto para indexar contenido y recopilar comentarios de los usuarios. Mira: Acelerando la Excelencia Operacional con GenAI

AccuWeather utiliza sus datos meteorológicos ricos y de calidad garantizada en un algoritmo propietario que interpreta el pronóstico del tiempo en un valor de impacto adaptado a los datos de los usuarios. Al aprovechar los conjuntos de datos meteorológicos más completos en el Databricks Marketplace, AccuWeather permite a las empresas descubrir relaciones sólidas entre el clima y las métricas operativas. Mira: Convirtiendo Obstáculos Climáticos Arriesgados en Oportunidades de Negocio

Shell compartió sus experiencias, incluidos los obstáculos iniciales en la estrategia y gobernanza de datos, y cómo utilizaron Unity Catalog y un enfoque de producto de datos propiedad del negocio para superarlos. Profundizaron en el concepto de Data Mesh, discutieron los roles del equipo de producto y el cliente, y proporcionaron ejemplos de la vida real. También compartieron insights sobre el uso de análisis, PowerBI, modelos de ML e IA para la Gobernanza de Datos. Mira: IA y el Lakehouse: El Viaje de Shell hacia una Gobernanza de Datos Efectiva. Lee Ofreciendo Soluciones Energéticas Innovadoras para un Mundo Más Limpio

Albertsons proporciona un servicio de modelos para una aplicación interna de análisis de precios que activa miles de modelos con un solo clic y espera recibir una respuesta en tiempo casi real. La cadena de supermercados ofreció una descripción detallada de cómo logró este complejo requisito a través de su marco de servicio de modelos desarrollado internamente y la computación sin servidor de Databricks. Mire: Tiempo Casi Real con Databricks Serverless

AT&T utiliza Databricks para optimizar y acelerar nuevos productos de datos, desde canalizaciones automatizadas con Delta Live Tables hasta almacenes SQL sin servidor de Databricks y casos de uso de IA/ML. Sin embargo, puede ser un desafío cumplir con los complejos requisitos de seguridad y conectividad cuando las cargas de trabajo no se implementan en su propia red. AT&T describió cómo cumplió con estrictos requisitos de seguridad y regulatorios al adoptar la plataforma sin servidor de Databricks, comenzando con almacenes SQL sin servidor. Mire: Migración de AT&T del Procesamiento de Miles de Millones de Eventos desde Hadoop y El Viaje de AT&T Hacia una Plataforma de Inteligencia de Datos sin Servidor

El Departamento de Estado de EE. UU. su proceso manual existente de revisión de solicitudes de la Ley de Libertad de Información se estaba volviendo rápidamente insostenible. Para adelantarse a este desafío y garantizar la publicación oportuna de documentos, la agencia entrenó un modelo de clasificación supervisada de código abierto para reconocer las decisiones de desclasificación humana de 2020-2021 que tuvo una precisión superior al 98%, lo que resultó en la preservación de más del 63% de la carga de trabajo manual.

Workday colaboró con Databricks para crear un LLM capaz de transformar entradas como títulos de puestos, nombres de empresas y habilidades requeridas en nuevas descripciones de puestos. Al entrenar este LLM personalizado en un vasto repositorio de datos de requisiciones de empleo de Workday, el equipo desarrolló un modelo que cumplió con las expectativas, evitando los costos sustanciales y los riesgos de seguridad asociados con los modelos de proveedores externos. Databricks proporcionó una plataforma para desarrollar los innovadores pipelines de ETL, entrenamiento, inferencia y evaluación cruciales para el éxito del proyecto. Mire: Pronóstico de Series Temporales Para Recursos de Infraestructura 

Bayer construyó ALYCE, la Plataforma de Análisis Avanzado para el Entorno de Datos Clínicos, que utiliza estrategias de datos ofensivas y defensivas, gobernanza robusta y un diseño de paradigma de lakehouse a medida. La Plataforma de Inteligencia de Datos ALYCE permite el análisis de datos clínicos grandes y complejos cumpliendo con las regulaciones. Emplea inteligencia de negocios, IA y aprendizaje automático para agilizar la revisión de datos de ensayos clínicos, mejorando los diseños de estudios centrados en el paciente. Mire: Avanzando el Desarrollo de Fármacos con Inteligencia de Datos 

Unilever: El gigante mundial de bienes de consumo utiliza Databricks de varias maneras, que incluyen: 

• El marco de metadatos de Unilever, Blueprint, es un gran avance en la gestión del lakehouse de Unilever con capacidades clave. El marco unió al equipo de ingeniería de Unilever y aumentó la velocidad de desarrollo diez veces. Al dar servicio a más de 3.000 usuarios con sus capacidades posteriores, Blueprint avanzó significativamente la ingeniería de datos de Unilever, estableciendo nuevos estándares de eficiencia y escalabilidad en su arquitectura de lakehouse. Mire: Cómo Unilever Utiliza Metadatos para Potenciar su Lakehouse 
• Unilever migró a Unity Catalog para democratizar sus vastas fuentes de datos de manera segura y gobernada. Cuando Unilever preparó sus herramientas de Unity Catalog para producción, abrió nuevas y excelentes posibilidades, específicamente con Lakehouse Federation y Delta Sharing. Mire: Unity Catalog en Unilever 
• Para Unilever, la previsión siempre ha sido un tema candente. La empresa mostró cómo mejoró los procesos de previsión existentes empleando modelos predictivos de ML para predecir varias métricas clave de negocio en diferentes niveles de granularidad. El motor detrás de esto es un marco predictivo reutilizable que Unilever creó y desarrolló en Databricks que puede volver a aplicarse a diferentes escenarios de pronóstico de series temporales para obtener eficiencias de desarrollo y un mantenimiento más fácil. Mire: ML Predictivo: Cómo Unilever Está Mejorando la Previsión

Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) necesitan visualización de big data rentable, receptiva y oportuna para fines de salud pública. La agencia aplicó una metodología mejorada de procesamiento de big data con Databricks para producir visualizaciones que informen la conciencia situacional y la acción de salud pública. Mire: Visualización de Big Data en Salud Pública

Sleep Number utiliza Databricks para analizar rápidamente datos de series temporales grandes y complejos de los sensores debajo de cada pata de sus exclusivas Smartbeds para generar información personalizada del durmiente con el peso en la cama. Mire: Procesamiento Rápido de PySpark en Big Data de Series Temporales en Databricks

Navy Federal Credit Union es un pionero en la personalización de miembros; una gran parte de esto depende de las capacidades en tiempo real. La compañía utiliza Delta Live Tables para potenciar el análisis en tiempo real. Mire: Banca Omnicanal en Tiempo Real con DLT, DBSQL y PowerBI

BP reconoce el papel fundamental de una base de datos sólida para impulsar su estrategia de IA y gobernanza. La empresa confía en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks para potenciar la solución de vanguardia UDX (Unified Data Experience) de BP. Con UDX, BP unificó estratégicamente la ingeniería y la gestión de datos, lo que resultó en un notable aumento del 25% en la productividad, la descentralización de la propiedad de los datos, la simplificación de la recopilación de metadatos, la garantía de una calidad de datos consistente e inquebrantable, la optimización de costos a través de servicios de cómputo flexibles, el monitoreo vigilante de la confiabilidad de los datos y la introducción de un portal único para la exploración de datos ultrarrápida. Mire:  El viaje de BP con la Experiencia Unificada de Datos 

JetBlueLa integración de Unity Catalog de Databricks y la plataforma de gobernanza de acceso de Theom marca un avance significativo en la tecnología de aviación, específicamente en la implementación de IA generativa. Este enfoque aborda los desafíos de gestión de datos y los requisitos regulatorios de la industria. Clave para esta iniciativa es BlueBot, un chatbot impulsado por IA que mejora el servicio al cliente. El uso de un modelo híbrido de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) aumenta la precisión y relevancia de las respuestas de IA. Crucialmente, la combinación de Unity Catalog y Theom fortalece la seguridad de los datos, garantizando el cumplimiento y la integridad de los datos, lo que convierte a JetBlue en un modelo para la aplicación de IA en la aviación. Mire: Construyendo un marco LLM seguro y escalable en JetBlue Relacionado: Acelerando la innovación en JetBlue

CVS Health construyó el sistema RAG más grande del mundo para la gestión del conocimiento. El jefe de machine learning de CVS compartió cómo crearon una plataforma de conocimiento unificada y escalable para ayudar a encontrar información en CVS. Ahora los empleados pueden usar la búsqueda semántica y buscar en múltiples sistemas y fuentes de conocimiento a la vez. Mire: Construyendo el RAG más grande del mundo para la gestión del conocimiento en CVS Health 

Mastercard utiliza la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks como parte de su viaje de varios pasos para profundizar su compromiso de reconocer el potencial de la IA como un elemento fundamental para el comercio. La empresa está utilizando la amplitud de capacidades totalmente automatizadas, que van desde el linaje de datos, la identificación de datos sensibles, el desarrollo de modelos y la gobernanza de modelos, para poder combinar sin problemas el descubrimiento de datos con el desarrollo de productos, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento y la transparencia del uso de los datos. Mastercard también utiliza Databricks Clean Rooms para facilitar la colaboración entre múltiples partes para resolver problemas de datos modernos. Mire: Colaboración con Databricks Clean Rooms

AXA France compartió cómo armonizó la inteligencia de datos con conceptos innovadores de gestión de datos para construir una plataforma de datos resiliente, adaptable e inteligente para el futuro. Mire: Armonizando plataformas de inteligencia de datos y datos como código

Chevron Phillips Chemical Company se asoció con Databricks y Seeq, una herramienta especializada en análisis de series temporales, para escalar sus capacidades de análisis de IoT industrial y machine learning. Mire: Ampliando el valor de las series temporales combinando Seeq y Databricks

MyntraSu migración de un data warehouse en la nube y Hive a Delta Lake se centró en optimizar el análisis de datos de clickstream de petabytes de datos. La re-arquitectura tiene como objetivo mejorar la escalabilidad, la eficiencia de costos y el rendimiento. La integración de Delta Lake proporciona capacidades superiores de manejo de datos, lo cual es crucial para las necesidades dinámicas del sector minorista. Esta transición ha asegurado ahorros significativos de costos y una mejor escalabilidad para administrar eficientemente los vastos volúmenes de datos. Mire: Dando forma al futuro de los datos en la plataforma de comercio electrónico de moda líder de la India 

Skyscanner enriquece más de 30 mil millones de eventos analíticos por día, lo que ayuda a optimizar el negocio y la experiencia del viajero. La empresa simplificó su infraestructura de datos analíticos utilizando la arquitectura lakehouse y Unity Catalog para ofrecer un enfoque práctico para la gobernanza de datos. Esto ha sido fundamental para implementar casos de uso críticos para el negocio, incluido el machine learning y la IA. Mire: Habilitando la gobernanza práctica de datos e IA

Experiancompartió su plan para integrar GenAI en todos los productos y soluciones, aprovechando la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. Con cientos de casos de uso documentados para entrega futura, Experian ve a GenAI como una herramienta crítica que permite su misión clave de ayudar a los clientes a mejorar sus vidas financieras. Mire el Foro de la Industria de Servicios Financieros en Data + AI Summit con el Vicepresidente de Ingeniería e Inteligencia de la Dark Web en Experian

Bloomberg y Databricks tienen una colaboración estratégica para permitir que los clientes mutuos accedan sin problemas a las extensas ofertas de datos de Bloomberg a través de Data License y la solución de gestión de datos basada en la nube Data License Plus (DL+). Estas soluciones han sido diseñadas para facilitar la integración de datos sin problemas, preparando el escenario para la aceleración del análisis de datos, la generación de información y la gobernanza unificada para datos estructurados y no estructurados, así como inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) en cualquier nube o plataforma. Mire: Creación de carteras temáticas optimizadas en Bloomberg Enterprise Data

Rivian avanza con datos + IA

Rivian usa Databricks de varias maneras, que incluyen: 

• Rivian creó en Databricks un lakehouse de ciberseguridad seguro, escalable y rentable basado en estándares abiertos para permitir detecciones en tiempo real, programadas, entre equipos y predictivas de eventos de seguridad. La facilidad de uso de Databricks permitió al equipo de Ciberseguridad de Rivian migrar su solución anterior a la nueva plataforma en menos de 3 meses, al tiempo que permitió a Rivian ofrecer nuevas capacidades a los usuarios finales. 
• La empresa desarrolló una solución en la Plataforma DI para monitorear de forma remota el rendimiento del vehículo y un amplio conjunto de datos de diagnóstico del vehículo, y utilizar IA para predecir las necesidades de mantenimiento, así como los perfiles de energía y carga. Estas capacidades no solo redujeron drásticamente los gastos operativos de la empresa, sino que también facilitaron una empresa más ágil y basada en datos, y, en última instancia, una experiencia mejor y más conveniente para los clientes.

Lea más sobre cómo Rivian está Impulsando el Futuro del Transporte Electrónico

Michelin utilizó Databricks para ayudar a mover sus datos ERP a un data lake y adoptar una arquitectura Data Mesh, para liberar el poder de los usuarios de negocio para realizar análisis. Lea: Usando Datos para Optimizar las Operaciones Comerciales en Michelin Vea: Usando Datos en Michelin

La Corporación Financiera Internacional (IFC) utilizó la Plataforma DI para escalar MALENA, su plataforma de desarrollo impulsada por IA, para ayudar a abordar los desafíos de la pobreza y el cambio climático. Vea: Entrega de LLMs Específicos de Dominio con GPU Serving

Mahindra & Mahindra Limited desarrolló una solución Gen AI a nivel empresarial, pionera en la industria, Mahindra AI, para ayudar a impulsar el crecimiento, mejorar las experiencias de los clientes y optimizar la eficiencia operativa. Ejemplos de implementaciones exitosas impulsadas por Mahindra AI incluyen un bot GenAI para analistas financieros, que resultó en una reducción del 70% en el tiempo dedicado a tareas rutinarias y permitió a los equipos centrarse en iniciativas estratégicas de mayor valor. Mirando hacia el futuro, Mahindra también está utilizando la Plataforma DI para soportar múltiples casos de uso y aprovechando el LLM de código abierto DBRX de Databricks para construir un chatbot de Voz del Cliente utilizando datos internos a través de Delta Lake y datos externos de sitios web y redes sociales.

T-Mobile integró su lakehouse en un Data Mesh utilizando Unity Catalog y Delta Sharing externo, para permitir que los equipos de toda la empresa utilicen los datos manteniendo un modelo de seguridad racional y fácil de entender. Vea: Lecciones Aprendidas sobre Delta Sharing y Unity Catalog en T-Mobile

Nasdaq utiliza Delta Sharing para facilitar el intercambio de datos y activos de IA entre diferentes entornos y plataformas en la nube. Vea: Delta Sharing Desbloquea el Valor de sus Datos

M Science aprovecha la Plataforma de Inteligencia de Datos para democratizar datos y análisis en petabytes de datos. Unity Catalog también proporciona sólidas funciones de seguridad y gestión de datos. Vea: Democratizando Datos en M Science 

Nextdoor utiliza Delta Live Tables (DLT) para permitir que sus analistas, científicos de datos e ingenieros consulten eventos rápidamente para análisis, monitoreo y agregaciones en tiempo real, al tiempo que reduce sus costos de computación. Profundice en el viaje de transformación de Nextdoor desde la ingesta de eventos por lotes por hora hasta una solución de transmisión casi en tiempo real con DLT. Vea: Ingesta de Eventos Usando DLT: Perspectivas y Lecciones

La implementación de Unity Catalog por parte de Comcast ha sido fundamental para abordar el desafío de armonizar datos de diversas fuentes en un sistema único, confiable y seguro, al tiempo que permite un control de acceso detallado y garantiza el linaje de los datos. Vea: Potenciando la Gobernanza de Datos Centralizada en Comcast

GM utiliza Databricks y Amperity para soportar su Customer 360 (C360) para generar un impacto comercial significativo para su negocio y clientes. Lea: Elevando la Lealtad del Cliente en GM. Vea: Construyendo una Fábrica de Insights en General Motors

Fox Corporation utiliza la API de ajuste fino de Databricks para entrenar varios LLMs personalizados con un estilo y tono distintivos, desbloqueando muchas aplicaciones Gen AI. Vea: Aprovechando LLMs para la Interacción de Contenido Personalizado

Conde Nast utiliza el Feed de Datos de Cambio (CDF) de Delta Lake para el seguimiento eficiente de modificaciones de datos, garantizando el cumplimiento de GDPR en procesos en tiempo real y abordando regulaciones como el 'derecho al olvido'. Vea: Garantizando el Cumplimiento de GDPR para Pipelines de Datos en Conde Nast.  

Bridgestone Americas está utilizando Databricks y su ecosistema multicloud para generar modelos en diversas áreas, incluyendo cadena de suministro, marketing, optimización de personal, genómica, asistentes/chatbots de IA y modelos de visión. Vea: Growing AI / ML Maturity at Bridgestone. 

The HEINEKEN Company utiliza Delta Live Tables para ayudar a los equipos de datos a simplificar la transmisión y el procesamiento por lotes de ETL de manera rentable, automatizando la orquestación de tareas, la gestión de clústeres, la monitorización, la calidad de los datos y el manejo de errores. Vea: Getting Started with DLT Pipelines. 

Honeywell Intelligratedutiliza Unity Catalog y Delta Live Table como la base para una gobernanza de datos eficaz y un procesamiento eficiente de datos de transmisión.

La migración de cargas de trabajo tradicionales de BI al lakehouse permitió a la empresa estandarizar los métodos de ingesta y abrir nuevas capacidades, como la federación de consultas y Delta Sharing, todo mientras se sentaban las bases para la IA personalizada en datos empresariales y de IoT. Vea: Honeywell Intelligrated’s IOT Streaming Lakehouse

Capital Onese asoció con Databricks para ayudar a construir su propia plataforma de datos empresariales que incluye una plataforma de publicación y transmisión en tiempo real, un lago basado en la nube y una capa de consumo habilitada por formatos de tabla abiertos como Delta Lake e Iceberg. Toda la información se rige por un conjunto común de contratos de metadatos que permiten a los productores poner los datos a disposición a través de autoservicio. Vea: How Captial One Enabled Innovation Using ‘You Build, Your Data’

Hinge Health utiliza Delta Live Tables para simplificar la captura de datos de cambios, mejorar la confiabilidad de los datos, cumplir con los SLA y reducir el TCO. Vea: Hinge Health’s journey to an optimized CDC architecture.

McDonald’s aprovecha Databricks Marketplace y ML para respaldar la toma de decisiones sobre la selección de nuevos sitios. Vea: How McDonald’s Uses ML to Optimize Restaurant Site Selection

KPMGutiliza la Plataforma DI para consolidar cargas de trabajo de inteligencia empresarial y de IA, reducir los riesgos asociados con la expansión de datos y simplificar la gobernanza de datos. KPMG mejoró la accesibilidad y la gestión de datos en sus diferentes equipos al habilitar entornos flexibles, seguros y protegidos para que los equipos de proyectos y compromisos colaboren con datos de mercado de terceros de acuerdo con los términos y condiciones contractuales, aprovechando Unity Catalog. Lea: How KPMG modernized their data estate with Azure Databricks.

Diageo centraliza sus datos en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. Con Unity Catalog y la arquitectura lakehouse, la empresa pudo desbloquear fácilmente otras partes de su hoja de ruta de datos. Vea: How Migrating to Unity Catalog Unlocked the Diageo Data Roadmap

DraftKings utiliza Databricks, incluyendo Workflows y Delta Lake, para garantizar que las clasificaciones que genera, las cuales proporcionan estimaciones de la habilidad de jugadores y equipos en diversos escenarios deportivos, estén actualizadas. Vea: Simulating the Superbowl: Real-time ML to Predict the NFL

Moody’s Analytics confía en Databricks para manejar sus cargas de trabajo de ingeniería y ciencia de datos, ayudando a la empresa a alcanzar sus objetivos estratégicos de unificar su plano de datos analíticos. Vea: How to Efficiently Scale Your Data Analytics Team

North Dakota University System (NDUS) ha aprovechado la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks para desarrollar una arquitectura de Generación Aumentada de Recuperación (RAG) para apoyar mejor las necesidades administrativas para procesar datos no estructurados con modelos de lenguaje grandes y creó un portal de IA para todo el personal, facultad y estudiantes de NDUS para acceder a sus aplicaciones de IA aprobadas. Vea: Unleashing the Potential of Unstructured Data with LLMs and Databricks

Asana recurrió a Databricks para ayudar a potenciar soluciones de ciencia de datos y permitir a sus científicos de datos construir modelos con mayor facilidad. Vea: Building Enterprise-Grade ML at Asana

Providence Health se asocia con Databricks para crear un "Mercado de Modelos" centralizado en la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks. La iniciativa del Mercado de Modelos fue diseñada para democratizar el acceso a una amplia gama de modelos de ML, permitiendo a más de 120.000 cuidadores acceder de manera fácil y eficiente a herramientas que apoyan su toma de decisiones diaria. Al agregar modelos de más de 65 espacios de trabajo de Databricks diferentes en una ubicación única y accesible, el mercado simplificará la implementación, reducirá la complejidad y mejorará la visibilidad y usabilidad de los modelos en toda la organización. Lea sobre Cómo Providence Construyó un Mercado de Modelos Vea: ML Ops y Gobernanza de IA en la Atención Médica 

Relacionado: Escuche a los arquitectos de datos de Providence sobre Inteligencia de Datos en Atención Médica con Unity Catalog 

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Vea las últimas historias de clientes para saber cómo los equipos de datos e IA están utilizando las soluciones de Databricks para crear soluciones innovadoras de datos e IA.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original