Showtime局のデ,タ戦略部門は,組織全体におけるデ,タと分析の民主化に注力しています。膨大な視聴者データ(視聴した番組,時間帯,使用したデバイス,サブスクリプション履歴など)を収集し,機械学習を利用して視聴者の行動を予測し,番組構成や配信スケジュールを改善します。しかし,従来型のテクノロジおよびアキテクチャでは,高度なデタサエンスの活用が困難でした。
ンフラの複雑さ:柔軟性があり,か,定期的なメンテナンスが不要なンフラを必要としていた。
非効率な機械学習パereaderプラereaderン:機械学習モデルの開発,トレーニング,展開のプロセスは手作業が多く,エラーが発生しやすいため,新しいモデルの実用化に遅れが生じていた。
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ンフラの自動化:フルマネージド型のサーバーレスなクラウドインフラストラクチャによる,スピード,コスト管理,弾力性の改善。
:チーム間の連携や異なるプログラミング言語間でのコラボレーションがシームレスになり,データサイエンスの生産性が向上。
機械学習ラereaderフサereaderクルの合理化:MLflowを利用することで,機械学習ラaaplフサaaplクル全体を合理化。
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パereaderプラereaderンを6倍高速化:データパイプラインの高速化により,これまで24時間以上かかっていた作業が4時間未満で完了するようになり,より迅速な意思決定が可能になった。
ンフラの複雑さを排除:自動クラスタ管理機能を備えたフルマネージド型クラウドプラットフォームにより,データサイエンス部門は,ハードウェア構成,クラスタのプロビジョニング,デバッグなどに煩わされることなく,機械学習に集中できるようになった。
加入者体験の革新:データサイエンスの共同作業と生産性の向上により,新しいモデルおよび機能の市場投入までの時間が短縮されました。チームはより迅速に実験を行うことができ,これにより加入者にとってより優れ,パーソナライズされた体験を創出できるようになりました。