Unisys lança Machine-Learning-as-a-Service

Disponível como parte da Unisys Analytics Platform, o novo serviço combina uma biblioteca de algoritmos de machine learning com um conjunto de metodologias e processos testados que além de analisar, extraem detalhes e insights dos dados dos clientes para gerar relatórios prescritivos – análise de dados que prevêem negócios e condições operacionais futuras, com a recomendação de ações para facilitar o apoio na tomada de decisões.

“A oferta de Machine-Learning-as-a-Service da Unisys não facilita apenas a análise preditiva, como auxilia as organizações a transformar e otimizar os seus processos de negócio. Com uma combinação única de uma equipa de cientistas de dados e o conhecimento em setores específicos, a Unisys oferece uma visão única sobre os negócios dos seus clientes e sobre como o data analytics pode transformá-los e levá-los a novos patamares de sucesso”, afirma Dr. Rod Fontecilla, Vice-Presidente e Líder Global de Data Analytics da Unisys. “Com a solução de Machine-Learning-as-a-Service, podemos disponibilizar aos nossos clientes uma plataforma escalável executada na nuvem ou localmente para garantir visibilidade e eficácia aos negócios.”

A oferta de Machine-Learning-as-a-Service da Unisys impulsiona os princípios do desenvolvimento ágil para ajudar os clientes a compreender e trabalhar os seus dados. A iniciativa tem início com uma fase de prova de conceito, na qual os cientistas de dados da Unisys trabalham em conjunto com os profissionais especializados dos clientes para identificar os dados disponíveis e traçar uma compreensão geral das necessidades e objetivos de negócios. A partir dessa colaboração, a Unisys implementa algoritmos de Machine Learning para analisar os dados do cliente e, então, desenvolver modelos avançados de data analytics para a antecipação de resultados.

Após a prova de conceito, segue-se a fase de produção em que é dado continuidade ao processo de desenvolvimento ágil para expandir e formalizar a estrutura analítica, ao mesmo tempo em que se aproveitam conjuntos de dados adicionais e modelos preditivos para continuar a monitorizar e refinar a exatidão e a integridade dos modelos e dos seus resultados.

“Esse processo dinâmico e interativo ajuda os clientes a usarem os primeiros insights para levantar novas questões e, com isso, fazerem previsões a partir dos seus dados com pouco investimento”, explica o responsável da Unisys. “Isso assegura uma maneira rápida e confiável aos clientes de testarem a solução antes de promoverem investimentos significativos”, acrescenta o executivo.