IBM公司正在嘗試使用與Trifacta Inc.共同開發(fā)的新數(shù)據(jù)準備工具來解決準備用于人工智能和機器學習模型訓練的數(shù)據(jù)的繁瑣且耗時的過程。

兩家公司指出，數(shù)據(jù)準備是構(gòu)建機器學習和預測模型的重要步驟。那是因為數(shù)據(jù)需要非常準確，否則模型將無效，但是問題是數(shù)據(jù)科學家最多可以將80%的時間花費在此任務上。

這是一個非常漫長的時間，可以更好地用于其他事情，這就是為什么IBM和Trifacta今天宣布推出其新的InfoSphere Advanced Data Preparation工具的原因，他們說這有助于加快流程。

借助InfoSphere，數(shù)據(jù)科學家可以將其原始數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為適合于機器學習模型的格式，同時使用其現(xiàn)有的數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫。

兩家公司表示，該工具旨在“格式化，構(gòu)造和豐富用于分析處理和標準報告的數(shù)據(jù)集”。它的工作原理是幫助用戶可視化數(shù)據(jù)準備過程，以便他們可以連續(xù)跟蹤數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并確保在格式化數(shù)據(jù)時不會發(fā)生錯誤。該過程也是完全自動化的，這意味著正式員工和數(shù)據(jù)科學家可以準備和豐富其數(shù)據(jù)以進行分析。

Trifacta首席執(zhí)行官亞當·威爾遜（Adam Wilson）表示，該公司與IBM合作創(chuàng)建了InfoSphere，此前該公司目睹了許多組織由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差和準備流程效率低下而難以開展AI計劃。

威爾遜說：“這項合作將使組織能夠在受管和集中管理的環(huán)境中加快自助服務分析的數(shù)據(jù)準備。”

Constellation Research Inc.分析師Doug Henschen告訴SiliconANGLE，與IBM的合作實際上是Trifacta的妙招，更不用說為IBM節(jié)省時間了，因為它可以帶來“最新的自助服務數(shù)據(jù)”向市場“準備能力”的速度比它自己完成的速度更快。

Henschen說：“我認為IBM明智地專注于建模生命周期的開發(fā)，部署，監(jiān)視和持續(xù)管理方面，并在可能的情況下開發(fā)自動化。” “為什么Trifacta很好地應對了準備挑戰(zhàn)？Trifacta在其云平臺上也與Google建立了重要的合作伙伴關系，因此這是著名合作伙伴對其能力的第二次認可。”