Anuncio de los finalistas de 2022 para el Premio a la Democratización del Equipo de Datos

Anuncio de los finalistas de 2022 para el Premio a la Democratización del Equipo de Datos

  • Big Data
  • junio 22, 2022
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Los premios anuales Databricks Data Team Awards reconocen a los equipos de datos que aprovechan el poder de los datos y la IA para brindar soluciones a algunos de los problemas más difíciles del mundo.

Casi 250 equipos fueron nominados en seis categorías de cada industria, región y empresa, todos con historias impresionantes sobre su trabajo con datos e IA. En el período previo a la Cumbre de datos e inteligencia artificial, presentaremos a los finalistas en cada una de las categorías en los próximos días.

El Premio a la Democratización del Equipo de Datos reconoce a los equipos de datos que impulsan los CoE que ponen los datos en manos de usuarios empoderados en toda la organización, convirtiendo a cada equipo en un equipo de datos.

Conozca a los cinco finalistas de la categoría Premio a la democratización del equipo de datos:

Centros de Control y Prevención de Enfermedades
Los Centros para el Control de Enfermedades (CDC) han estado a la vanguardia, guiando a las comunidades, los gobiernos y los trabajadores de la salud en la respuesta a la pandemia de COVID-19. Durante ese tiempo, los datos y la IA han desempeñado un papel fundamental para brindar información rápida y salvar vidas en los Estados Unidos. Databricks Lakehouse ha permitido a los CDC democratizar los datos a escala mediante la ingesta de grandes cantidades de todo tipo de datos en la plataforma de análisis y visualización empresarial (EDAV) de los CDC. El paradigma de Lakehouse se implementó en los CDC para los datos de vacunas contra el COVID-19 provenientes de agencias estatales y federales (a una tasa de más de 5 millones de registros nuevos por día) y métricas de tasa de vacunación y mortalidad con ciudades, estados, la Casa Blanca y Estados Unidos divide al público en general para que pueda tomar decisiones mejor informadas a nivel local, regional y nacional. Esas decisiones incluyeron la reapertura de negocios, el cumplimiento de los requisitos de mascarillas, el cierre de escuelas y más. Al democratizar los datos y unificarlos con el análisis, han podido ofrecer muchos más casos de uso para educar a las personas de los Estados Unidos sobre las situaciones de salud actuales y proporcionar al gobierno y al público en general los conocimientos prácticos necesarios para lograr el más alto nivel de garantía de salud. salud en los EE.

Conde Nast
Condé Nast está a la vanguardia de la revolución de la publicación digital, brindando contenido en línea atractivo a millones de lectores de títulos icónicos como Vogue, The New Yorker, Vanity Fair y Wired. Con ese fin, el equipo de datos de Condé Nast aprovechó los datos y la IA para mejorar el rendimiento y el enriquecimiento del contenido, impulsar la innovación de procesos y aumentar los ingresos del mercado, todo impulsado por Lakehouse de Databrick. Lakehouse impulsa Evergreen, una plataforma unificada, desde equipos de datos hasta consumidores de datos, que aprovecha el aprendizaje automático y el análisis para descubrir información más rápida que amplía el alcance y el impacto de su contenido, y permite la toma de decisiones basada en datos para impulsar operaciones incluso a nivel mundial. Como resultado, Condé Nast pudo aumentar los ingresos en múltiples redes a través de la optimización predictiva de anuncios. Use SQL para impulsar tableros e informes para ayudar a los equipos a mejorar el volumen y el rendimiento de la sindicación; Unificar los conocimientos de rendimiento en todas sus marcas globales; y permitió que su división de video informara a escala global con una única fuente de verdad para el análisis. Con la ayuda de Databricks, Condé Nast ha fomentado una cultura en la que los datos son el lenguaje común y el núcleo de todo lo que hacen, lo que ayuda a mejorar el alcance y el impacto del contenido distintivo por el que la empresa es conocida.

corning incorporado
Corning, un innovador líder en ciencia de materiales, crea productos que transforman industrias y mejoran la vida de las personas. Dado que los datos y la IA siguen desempeñando un papel fundamental para que Corning amplíe su posición de liderazgo, se han centrado en aprovechar los datos en todas las áreas de su negocio. Corning ha creado un equipo de tecnología emergente dentro de la función de TI que aprovecha Lakehouse de Databrick. Data Lakehouse permite a los científicos, ingenieros y profesionales de Corning acceder a grandes cantidades de datos que respaldan muchos casos de uso en todos los negocios de Corning. Lakehouse permite a los equipos aprovechar los datos y la IA para el mantenimiento predictivo, la planificación predictiva de la demanda, el reconocimiento de imágenes y el análisis avanzado de la cadena de suministro para explorar e identificar métricas de valor comercial. Ya sean científicos de datos que buscan construir modelos avanzados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, o analistas que usan SQL para explorar datos y crear informes de BI para las partes interesadas del negocio, Corning continúa explorando nuevas formas de mejorar el uso/utilización de datos y empoderar a los usuarios en toda la organización.

brecha inc
Gap Inc. es una colección de marcas de estilo de vida impulsadas por un propósito, incluidas Old Navy, Gap, Banana Republic y Athleta, y la compañía de ropa especializada más grande de Estados Unidos. Usamos capacidades omnicanal para unir el mundo digital y las tiendas físicas para mejorar aún más la experiencia de compra de nuestros clientes. Para habilitar esto a escala, Gap Inc. ha rediseñado fundamentalmente su arquitectura de datos para que sea simple, segura y accesible. Mediante el uso de los principios de propiedad de datos federados, la arquitectura Kappa y el soporte de Lakehouse de Databrick, eliminaron los silos de datos y lograron coherencia en los modelos de ciencia de datos, análisis y BI. Con el COE de Gap Data Platform impulsando el gobierno de datos, la federación y el autoservicio, los equipos de Gap Inc. pueden calificar y publicar datos, buscar y solicitar acceso a datos, anotar y colaborar con pymes y pares y crear un entendimiento común de registros de obtención compartidos. Con un petabyte de datos de referencia y de clientes en Lakehouse y otros dominios en progreso, continúan reduciendo el tiempo y el costo de la información y la innovación en Gap Inc. y sus socios. Caso en cuestión: los equipos de ciencia de datos de Gap Inc. ahora tienen fácil acceso a metadatos y datos granulares calificados casi en tiempo real, además de una reducción de 40 veces en los tiempos de consulta y una reducción de 5 veces en la latencia de datos. Junto con una migración a la plataforma Databricks ML (almacén de funciones, MLflow, entrenamiento/puntuación distribuidos, integración con Lakehouse), los equipos lograron una reducción del 95 % de extremo a extremo en los modelos de producción más grandes y redujeron significativamente la complejidad general y el tiempo. al mercado.

El club de Sam
Sam’s Club brinda excelentes productos y ahorros a millones de miembros con su variedad de artículos altamente seleccionados. Es una empresa enorme que requiere un pronóstico de demanda ejemplar, optimización de la cadena de suministro y experiencia general de los miembros. Como uno de los primeros en adoptar la arquitectura Lakehouse, Sam’s Club creó Common Data Platform, un servicio de análisis interno que ha puesto el poder de todos sus datos en manos de más de 1600 usuarios activos mensuales. Con Databricks Lakehouse impulsando su plataforma de datos, los equipos han podido transformar los datos de miles de millones de transacciones y eventos en información procesable y modelos predictivos de aprendizaje automático. Estos modelos pueden proporcionar previsiones financieras más precisas, optimizar los precios, aumentar el compromiso con la entrega a domicilio, la recogida en la acera, Scan & Go™, luchar contra el fraude con tarjetas de crédito y pronosticar el suministro, lo que ha ayudado a reducir el desperdicio de alimentos.

Vea a los finalistas de los premios en las otras cinco categorías, levante una copa y celebre a estos increíbles equipos de datos durante una ceremonia de entrega de premios en Data and AI Summit el 29 de junio.



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