Бастер: современная аналитическая платформа для приложений обработки данных, основанных на ИИ
В современном мире, насыщенном данными, организации сталкиваются с большими и разнообразными наборами данных, требующими обширной очистки, преобразования и анализа для извлечения осмысленных выводов. Ручные процессы могут быть затратными по времени и подвержены ошибкам, что затрудняет получение своевременных и точных выводов. Большинство существующих интеграций ИИ в инструменты бизнес-аналитики (BI) приводят к плохим пользовательским впечатлениям. Основной проблемой является то, что эти инструменты изначально не были созданы с учетом ИИ, что приводит к неэффективности, нарушению панелей мониторинга и отсутствию возможностей самообслуживания. Эти потребности создали значительное препятствие для организаций для эффективного использования LLM в их аналитике.
Практические решения
Традиционные платформы аналитики обычно используют существующие инструменты BI для интеграции функций ИИ, часто «приклеивая» к ним советника по ИИ. Хотя это может внести новые функции, эти интеграции являются поверхностными и не решают более глубокие неэффективности. Исследователи представили открытый стек данных, основанный на ИИ, который развертывает большие языковые модели (LLM) в потоки данных.
Buster — современная аналитическая платформа, разработанная с нуля для решения этих проблем. Платформа направлена на предоставление организациям возможности создания мощных, встроенных в себя аналитических данных. Вместо использования существующих инструментов BI, Buster предлагает новый подход, используя передовые технологии, такие как Apache Iceberg, Starrocks и DuckDB, для более экономичного и доступного использования аналитики, основанной на ИИ.
Ключевые инновации
Платформа Buster сосредоточена на трех ключевых инновациях: обработка данных на основе ИИ, эффективное хранилище данных и автоматизированные рабочие процессы. В отличие от традиционных платформ, зависящих от дорогих и не гибких решений для хранения данных, Buster использует современные форматы хранения, такие как Apache Iceberg, и механизмы запросов, такие как Starrocks и DuckDB. Эти технологии обеспечивают более быстрое выполнение запросов и снижение затрат на хранение, что делает аналитику, основанную на ИИ, более масштабируемой для организаций любого размера.
Еще одной важной особенностью Buster являются его возможности по автоматическому восстановлению для непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD). По мере роста взаимодействия пользователей с LLM, организации сталкиваются с проблемами поддержания стабильности своих систем данных. Buster стремится автоматизировать процессы восстановления нарушенных панелей мониторинга и устранения медленных запросов. Путем использования ИИ для обнаружения неэффективностей и предоставления модельных предложений платформа помогает командам по данным поддерживать беспроблемные впечатления. Кроме того, Buster смещает фокус с создания традиционных панелей мониторинга на создание более продвинутых, встроенных в себя приложений по обработке данных, основанных на ИИ, что позволяет командам по данным предоставлять пользователям самообслуживание и аналитические впечатления по запросу.
В заключение, платформа Buster представляет собой значительный шаг в направлении революции в подходе к аналитике, основанной на ИИ. Ограничения текущих инструментов BI состоят в отсутствии ресурсов для обработки требований LLM и рабочих нагрузок ИИ. Инновационная платформа Buster сосредотачивается на экономичном хранилище данных, улучшенной производительности запросов и автоматизированных рабочих процессах CI/CD. Решая эти ключевые моменты, Buster дает командам по данным возможность создавать мощные, встроенные в себя пользовательские впечатления.
Тенденции ИИ в продажах и маркетинге
Если хотите развивать свою компанию с помощью ИИ и оставаться в числе лидеров, грамотно используйте Buster для приложений обработки данных, основанных на ИИ
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews
Попробуйте AI Sales Bot https://saile.ru/. Это AI ассистент для продаж, он помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru будущее уже здесь!
