Thought Leadership
IBM kündigt IBM Machine Learning an – die erste kognitive Plattform zur Erstellung, Training und Implementierung von so genannten High Volume Analyse-Modellen in privaten Cloud-Umgebungen.
Selbst mit den besten verfügbaren Technologien, benötigen Data Scientists auch heute immer noch Tage oder gar Wochen, um derartige Modelle zu entwickeln und zu testen. Mit Hilfe von Machine Learning verkürzen sich entsprechende Zyklen drastisch.
Das Unternehmen nutzt deshalb jetzt eine Kernkomponente des Machine Learning (ML) von Watson und bietet sie dort an, wo die Unternehmensdaten großer, globaler Unternehmen liegen – auf dem Mainframe. Auf dieser Plattform werden täglich Milliarden von Transaktionen von Banken, Einzelhandel, Versicherungsunternehmen, Logistikfirmen und staatlichen Verwaltungen erfolgreich und sicher prozessiert. Machine Learning erlaubt es Data Scientists, Entwicklung, Training und Implementierung von entsprechenden Analyse-Modellen zu automatisieren. Unterstützt wird dabei jede gängige Programmiersprache wie beispielsweise Scala, Java oder Python, jedes populäre Machine Learning Framework wie Apache SparkML, TensorFlow oder H20 sowie jede Art von transaktionalen Daten. Alles ohne Latenzzeit oder dem Risiko, sensible Daten aus der eigenen IT-Umgebung herauszugeben.
Die Plattform nutzt auch erstmals die von IBM Research entwickelte Cognitive Automation for Data Scientists, die den Nutzern dabei hilft, den richtigen Algorithmus für ihre Daten auszuwählen. Dabei werden die zu analysierenden Datensätze gegen verfügbare Algorithmen gewertet und der geeignetste empfohlen – abhängig davon, welche Aufgabe zu leisten ist und wie schnell das Ganze Resultate zeigen soll.
Heute schon nutzen die ersten Unternehmen die neue Technologie: Argus Health, ein US-amerikanisches Gesundheitsunternehmen testet es beispielsweise um die Abläufe zwischen Patienten und medizinischen Institutionen zu verbessern und gleichzeitig die Entwicklung neuer Anwendungen voranzutreiben. Das Unternehmen hofft, bessere Einblicke in Daten aus unterschiedlichen Bereichen des medizinischen Gesundheitssystems erhalten und dort identifizierte Probleme mit neuartigen Lösungen beseitigen helfen.
„Machine und Deep Learning sind die neuen Herausforderungen im Bereich Analytics. Diese Technologien sind entscheidend dafür, dass wir zukünftig automatisiert Einblicke in die Daten der weltweit zentralen IT-Systeme und Cloud Services erhalten“, sagt Rob Thomas, General Manager IBM Analytics. “IBM Machine Learning nutzt eine zentrale Komponente unserer Watson Technologie dafür, dass ML dort verstärkt zum Einsatz kommt, wo die Mehrzahl der weltweiten Unternehmensdaten liegen. Wenn Kunden sehen, dass sich diese Investition in ihren firmeninternen Cloud-Umgebungen auszahlt, werden sie auch anfangen, diese Technologie in hybriden und offenen Clouds einzusetzen.“
Ein einzelner z Systems Mainframe kann pro Tag bis zu 2.5 Milliarden Transkationen durchführen. IBM Machine Learning for z/OS hilft dabei, diese Daten zu analysieren, ohne sie auf eine andere Plattform migrieren zu müssen. Das reduziert nicht nur die bisher unvermeidlichen Latenzzeiten, sondern auch die Sicherheitsrisiken bei der Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, um sie auf einer entsprechenden Plattform analysieren zu können.
