Zephyrnet-logo

ADV-dia's: architectuur, producten en totale eigendomskosten van de toonaangevende machine learning-stacks

Datum:

Klik op om de On-Demand-opname van deze presentatie te bekijken HIER >>

Over het webinar

Organisaties hebben tegenwoordig behoefte aan een breed scala aan enterprise data cloud-services met belangrijke datafunctionaliteit om applicaties te moderniseren en machine learning te gebruiken. Ze hebben een uitgebreid platform nodig dat is ontworpen om tegemoet te komen aan veelzijdige behoeften door multifunctioneel databeheer en analyse aan te bieden om de meest urgente data- en analytische uitdagingen van de onderneming op een gestroomlijnde manier op te lossen.

In deze op onderzoek gebaseerde sessie bespreek ik wat de componenten zijn in meerdere moderne enterprise analytics-stacks (dwz toegewijde rekenkracht, opslag, data-integratie, streaming, enz.) en richt ik me op de totale eigendomskosten.

De kosten van een complete machine learning-infrastructuur voor de eerste moderne use-case bij een middelgrote tot grote onderneming zullen ergens tussen de $ 3 miljoen en $ 22 miljoen bedragen. Verkrijg dit datapunt terwijl u de volgende stappen zet op uw reis naar het hoogste uitgaven- en rendementsitem voor de meeste bedrijven in de komende jaren.

Over de spreker

Willem MacKnight

Voorzitter, McKnight Consulting Group

William McKnight heeft veel van 's werelds bekendste organisaties geadviseerd. Zijn strategieën vormen het informatiemanagementplan voor toonaangevende bedrijven in tal van industrieën. Hij is een productief auteur en een populaire keynotespreker en trainer. Hij heeft tientallen benchmarks uitgevoerd op toonaangevende database-, datameer-, streaming- en data-integratieproducten. William is de nummer 1 wereldwijde influencer op het gebied van datawarehousing en master data management, en hij leidt McKnight Consulting Group, die tweemaal op de Inc. 5000-lijst is geplaatst.

Deze presentatie wordt u aangeboden in samenwerking met:

ADV
spot_img

Laatste intelligentie

spot_img