AWS의 Palantir Hyperauto와 함께 확장 가능하고 빠른 ERP 분석

데이터 수집 및 준비는 많은 비율의 데이터 과학자를 설명합니다’시간, 알고리즘 설계, 알고리즘 테스트 및 기계 학습과 같은 고 부가가치 활동에 대한 대역폭이 적습니다.

Palantir는 데이터 분석의 AWS입니다?

월스트리트.

이 회사는 최근 파운드리 사용을 강화하기위한 인증 프로그램을 도입했습니다.

NYSE : PLTR

Palantir 기술

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Palantir는 민간 부문에 침투 할 것으로 보이는 Amazon의 청사진에서 페이지를 빌리고 있습니다.

기업이 자신이하는 모든 일에 대한 데이터에 점점 더 의존하고 있다는 것은 비즈니스 세계의 누구에게나 놀라운 일이 아닙니다. IDC에 따르면 조직 데이터의 80% 이상이 2025 년까지 구조화되지 않을 것입니다. 이는 고객 기록 또는 중요한 법률 문서가 다른 시스템에서 사일링되어 기존 데이터 솔루션에 대한 과제를 제시한다는 것을 의미합니다.

결과적으로 관리 ~할 수 있었다 사내 솔루션을 구축하려는 고비용 컨설턴트와 함께 몇 년을 보내십시오. 다행스럽게도, Palantir 기술 (PLTR -0.53%) SAAS (Software-as-A-Service) 플랫폼을 개발합니다. 경쟁과 달리 Foundry는 통합 플랫폼의 일부로 여러 기능을 제공합니다. 이를 통해 이질적인 기술과 함께 발생하는 위험을 방지하고 데이터 이력, 보안 및 개인 정보가 보호되는 완벽한 경험을 보장합니다.

아마존 (amzn 1.98%)는 또한 조직 내 의사 결정자에게 데이터가 더욱 중요 해지고 있음을 인정했습니다. Amazon이 집계 및 저장 데이터가 문제가 될 것이라고 확인한 것처럼 Palantir는 회사가 더 많은 고객을 확보하고 새로운 운영 체제에 투자함에 따라이 데이터를 통일하고 해석하는 것이 점점 어려워지고 있음을 확인했습니다.

이미지 출처 : 게티 이미지.

오늘날 Palantir는 어디에 있습니까??

2020 년 9 월 IPO에 이어 Palantir는 많은 미디어 보도를 받았습니다. 심지어 간단히 밈 주식이되었고 2021 년 1 월까지 IPO 가격에서 250% 이상 급등했습니다.

2021 년 내내 Palantir는 투자자들이 사업에 대한 더 나은 이해를 형성하기 시작하면서 천천히 지구로 돌아 왔습니다. Palantir는 2021 년 3 분기에 3 억 9,300 만 달러의 매출을 기록했으며 전년 대비 36% 성장, 총 고객 203 명을 나타 냈습니다. 이 수준의 성장은 인상적이지만, 회사는 월스트리트가 정부 계약에 크게 의존한다는 비판을 받았으며, 일부는 Palantir가 의미있는 방식으로 민간 부문으로 확장하기 위해 고군분투 할까봐 두려워합니다. 이에 비해 경쟁 소프트웨어 분석 플랫폼 눈송이 5,400 명 이상의 고객, 173%의 순수익 보유 및 연간 연간 110%의 매출 성장이 10 월에 종료되었습니다. 2021 년 31.

Snowflake와 Palantir는 2021 년 마지막 달 동안 많은 매도를 경험했지만 Snowflake. 향후 4 년 동안 매년 30%의 매출 성장을 겪음에도 불구하고, Palantir가 동료에 비해 성장하는 속도와 민간 부문을 침투하는 경로는 합법적 인 투자자 우려를 유지합니다.

인증이 중요한 이유는 무엇입니까??

회사가 더 많은 고객을 인수함에 따라 기존 제품 기능을 연마하는 데 사용할 수있는 더 많은 데이터를 수집합니다. 2000 년대 초반에 Amazon은 데이터가 회사의 중요한 기둥이 될 것이며 실제 서버는 가상화되어야한다는 것을 이해했습니다. 이 동적은 클라우드 컴퓨팅이라고합니다. 클라우드 컴퓨팅은 비즈니스에 물리적 서버보다 유연성과 확장 성을 더할 수 있으며 종종 비용 효율적인 솔루션입니다.

2006 년 Amazon은 Amazon Web Services (AWS)라는 클라우드 호스팅 솔루션을 도입하여 서버 가상화를 해결하기위한 첫 번째 진전을 이루었습니다. 아마도 더 혁신적인 것은 방법 Amazon 은이 제품을 상업화했습니다. Amazon은 인증 프로그램을 도입하여 시장에서 인식을 주도했습니다. 기업은 점점 더 많은 후보자가 디지털 광고, CRM (Customer Management) 및 데이터 분석과 같은 영역에서 전문가가되도록 요구하고 있기 때문에 인증은 고용주가 이러한 소프트웨어 제품에 정통한 팀이 필요하기 때문에 직원 기반의 표준을 가질 수 있도록합니다.

공중 보건 기관은 이미 Foundry를 활용하여 COVID-19의 스프레드 추적 및 분석 및 병원 및 의료 공급 제조업체와의 조정을 포함하여 전력 대응 워크 플로우에 통합 된 데이터 카탈로그를 생성하고 있습니다. 또한 Palantir는 금융 기관에서 자금 세탁과 같은 범죄와 싸우는 데 사용됩니다. 중요한 비즈니스 운영에 사용되는 파운드리를 보는 것이 고무적이지만, 사용 사례는 성장할 여지가 훨씬 더 많다고 주장 할 수 있습니다 가로질러 이들 조직은 하나의 구체적인 문제와 싸우기보다는.

1 월 중순, Palantir는 Foundry의 인증 프로그램을 출시 할 것이라고 발표했습니다. 인증 프로그램은 Palantir 고객이 소프트웨어에서 가치를 잠금 해제하도록 지원하기위한 지속적인 노력의 중요한 단계입니다. 이 회사는 보도 자료에서 “인증 프로그램을 통해 Palantir는 접근 방식의 생산물을 가속화하고 확장하고 있다고 언급했습니다.”이것은 Palantir가 네트워크 효과를 생성하려고한다는 것을 의미합니다 이내에 인증 프로그램을 통해 회사. 더 많은 전문가들이 파운드리 소프트웨어에 능숙함에 따라이 플랫폼은 글로벌 운영의 패브릭에 더욱 악화 될 수 있습니다.

사실상 AWS 또는 Foundry와 같은 도구는 수직으로 통합 될 수 있습니다 가로질러 회사의 다른 제품 그룹 및 기능. 이 방법론은 Amazon이 수백만 명의 고객에게 AWS를 판매하여 500 억 달러의 런율 수익 사업으로 성장시키는 데 도움이되었습니다. 이에 비해 Palantir는 $ 1의 수익 만 안내했습니다.Calendar 2021의 경우 50 억이지만 Palantir는 민간 부문 성장에 침투하려는 AWS Blueprint를 복제하려고합니다. AWS가 클라우드의 시장 리더가 된 것처럼 Palantir는 빅 데이터의 중앙 운영 체제를 구축 할 수있는 큰 기회를 가지고 있습니다.

이것이 Palantir에 어떻게 도움이됩니까??

Amazon은 AWS 인증 프로그램을 사용하여 시장에서 더 많은 인식을 창출했습니다. 결과적으로 모든 규모의 비즈니스의 고통을 배우고 해당 조직을위한 수많은 응용 프로그램을 만들 수있었습니다. Foundry의 주요 목표는 조직 내에서 사용 사례가 복합하기 시작하는 데 큰 영향을 미칠 것입니다. 사실상 파운드리는 인공 지능과 기계 학습이 회사의 주류가되기 때문에 데이터의 중추 신경계가되고 백본이 될 것입니다. Palantir는 하나의 특정 유스 케이스를 위해 하나의 조직에 Foundry를 하나의 조직에 판매하는 대신 회사 전체의 다른 기능에서 더 많은 사람들이 인증을 받으면 소프트웨어 사용을 가속화하고 확장 할 수 있습니다. 인증 프로그램은 Palantir의 미래 사업의 유리한 운전자가 될 수 있습니다. 특히 회사가 정부 부문을 넘어서 성장하려고함으로써 주식의 장기 모멘텀을 불러 일으 킵니다.

Amazon 자회사 인 Whole Foods Market의 CEO 인 John Mackey는 Motley Fool의 회원입니다’S 이사회. Adam Spatacco는 Palantir Technologies와 Amazon의 주식을 소유하고 있습니다. Motley Fool은 Amazon, Palantir Technologies Inc를 소유하고 추천합니다., 및 Snowflake Inc. Motley Fool에는 공개 정책이 있습니다.

AWS의 Palantir Hyperauto와 함께 확장 가능하고 빠른 ERP 분석

그것’S 데이터는 현대 기관에서 이용할 수있는 가장 중요한 자원이라는 비밀이 아닙니다. 많은 사람들이 스페이드에 있습니다 : 구조화, 비 구조화, 거래, 지리 공간, 몇 가지 이름을 지정합니다.

과제는 반드시 데이터를 생성, 카탈로그 작성 또는 저장하는 것이 아니라 운영하는 것입니다. Palantir Foundry. 그것은 시간이 지남에 따라 복합 값을 만들기 위해 작문과 학습 루프를 활용하여 작업과 함께 분석을 융합합니다.

프레스 문제에 대한 데이터를 운영하는 첫 번째 단계는 통합입니다. 데이터 통합은 일반적으로 시간이 많이 걸리고 수동으로 집약적이며 종종 기본 데이터 구조에 대한 전문 지식이 필요합니다.

Palantir Hyperauto는 Palantir를 활용합니다’이 문제를 해결하기위한 S SDDI (Software 정의 데이터 통합) 기술-엔지니어가 단일 새로운 코드 라인을 작성할 필요없이 소스 시스템의 파이프 라인 구축.

대규모 조직에서 일반적으로 발견되는 이러한 소스 시스템 중 하나는 ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템입니다. 조직은 종종 합병 및 인수로 인해 다양한 버전으로 여러 개의 ERP 시스템을 실행하고 있습니다.

Palantir Hyperauto는 SDDI를 사용하여 데이터 수집, 변환 및 모델링을 자동화합니다. 주요 비즈니스 테마에 대한 즉각적인 360도 조회를 제공합니다 : 판매 비용 (COG), 재고, 식물, 창고, 제품 등. 동적을 가능하게합니다 “만약” 판매를 늘리고 제품 믹스 최적화 및 비용 절감을위한 기회를 식별하기위한 시나리오 테스트. 그 후 Foundry는 지속적인 학습을 위해 소스 시스템에 다시 글을 씁니다.

2021 년 3 월, Palantir는 Foundry ERP Suite (현재 HyperAuto와 함께 포장)를 공개하여 Amazon Web Services (AWS) 고객의 비용 절감을 제공했습니다. 이 게시물에서는 SAP에 중점을 둔 솔루션의 개요를 제공하고 AWS에서 Running이 확장 가능성을 전달하는 방법을 설명합니다.

Palantir와 AWS

Palantir, AWS 자격을 갖춘 소프트웨어 오퍼링을 갖춘 AWS 파트너는 조직이 데이터, 결정 및 운영을 통합 할 수있는 소프트웨어를 구축합니다.

AWS에 배포 된 Palantir Foundry는 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon EC2 Auto Scaling, Elastic Load Balancing (ELB), Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 및 AWS Key Management Service (AWS KMS)와 같은 핵심 서비스를 활용합니다.

AWS는 또한 5,000 명 이상의 SAP 고객 및 수백 개의 파트너를위한 선택 및 혁신 플랫폼입니다. Foundry ERP Suite는 SAP ERP Central 구성 요소 및 S/4HANA의 대부분의 버전을 지원합니다. AWS에서 SAP 워크로드를 실행하는 고객은 파운드리에 데이터를 수집 할 때 향상된 대기 시간의 혜택을 누릴 수 있습니다.

Palantir Hyperauto 개요

Palantir Hyperauto에는 소스 시스템 커넥터, 소스 데이터 탐색기 및 자동화 된 파이프 라인 생성기의 세 가지 핵심 구성 요소가 있습니다. 구체적인 모범을 보이려면’S SAP 데이터 작업 렌즈를 통해 이러한 각 구성 요소를 검사하십시오.

Diskover Limited와 제휴하여 개발 된 SAP 인증 커넥터는 Saint (SAP 애드온 설치 도구)를 사용하여 설치됩니다. 설정되면 사용자가 구성 할 수 있습니다 “동기화” SAP ECC 또는 S/4HANA, BW (Business Warehouse) 및 SLT (SAP Landscape Transformation Replication Server)에서 데이터를 안전하게 가져 오려면.

SAP 시스템에 대한 쓰기 기능은 SAP의 원격 기능 모듈을 사용하여 달성됩니다.

SAP ERP 용 Palantir Hyperauto 소스 탐색기는 SAP 시스템의 내용을 검사하고 몇 번의 클릭으로 특정 사용 사례 또는 워크 플로우를위한 대량 생성 데이터 추출물을 검사하는 직관적 인 인터페이스를 제공합니다. 소스 시스템 메타 데이터를 활용하여 SAP 전문 지식의 필요성을 제거합니다.

인터페이스 내에서 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다

• SAP 모듈 (예 : 재료 관리 또는 판매 배포)을 원활하게 찾아보고 드릴 다운하여 모든 관련 공통 개체 (예 : 자료, 공급 업체 또는 구매 주문) 및 ERP 테이블을 발견하십시오.
• 주어진 테이블의 스키마를 검사하고 추출하기 전에 데이터를 더 잘 이해하려면 레코드 세트를 미리보십시오.
• 포괄적 인 검색 기능을 사용하여 사전 정의 된 모듈 외부의 다른 SAP 테이블을 찾으십시오.

그림 1 – SAP ERP 용 Palantir Hyperauto 소스 탐색기.

Palantir Hyperauto 자동 파이프 라인 생성기는 SAP 데이터를 사용 가능한 형태로 처리하고 변환 할 수있는 완전하고 효율적인 파이프 라인을 생성합니다. 또한 사전 정의 된 속성 및 관계로 완성 된 일련의 객체 유형 (자료, 고객 및 판매 주문과 같은 실제 개념에 매핑)을 동적으로 생성합니다.

Foundry Data Lineage Module에 표시됩니다 그림 2 아래에서 사용자는 소스에서 대상으로 변환을 표현할 수 있습니다. 왼쪽의 갈색 상자는 SAP 데이터 추출물입니다. 중간의 녹색 상자는 자동으로 구성된 데이터 파이프 라인입니다. 오른쪽의 검은 색과 노란색 상자는 객체 유형입니다.

그림 2 – 자동으로 생성 된 데이터 파이프 라인의 계통.

건축 및 확장 성

대기업은 일반적으로 수백만 또는 수십억의 기록을 가진 여러 ERP 시스템을 보유하고 있습니다. 이러한 분석에 대한 이러한 데이터를 처리하는 데는 고도의 확장 가능한 컴퓨팅 전력이 필요한 탈피, 매핑 및 중복 제거와 같은 작업이 포함됩니다.

또한 기업은 공급망 가시성을 향상시키기 위해 공급 업체 및/또는 고객의 데이터에 점점 더 의존하고 있으며, 이로 인해 데이터 규모가 더욱 높아집니다.

이 모든 것은 확장 할 수있는 아키텍처가 필요합니다. Palantir Hyperauto (AWS에서 실행되는 Foundry로 강력한 Palantir Hyperauto).

2017 년 Palantir는 Rubix 프로젝트를 시작하여 Spark 및 기타 분산 컴퓨팅 프레임 워크를위한 안전하고 확장 가능하며 지능적 인 스케줄링 및 실행 엔진을 만들었습니다. Rubix는 Spark-on-Kubernetes 사양에 따라 두 가지 중요한 요구 사항을 충족시키기 위해 구현되었습니다. (1) 사용자 저술 코드가있는 다중 테넌트 보안 및 (2) 예측 가능한 성능.

여러 AWS 지역에 배치 된 Rubix는 수십에서 수천 개의 노드에서 다양한 크기와 스케일 클러스터를 관리하며 각 Amazon EC2 인스턴스가 48-72 시간마다 재활용되는 임시 인프라에서 실행되도록 설계되었습니다.

Rubix 엔진의 설계는 다음과 같은 이점을 도입했습니다

• 새로 패치 된 아마존 머신 이미지 (AMIS)가 48-72 시간 재활용으로 자동으로 배포되면서 보안 자세가 향상되며 장기간의 맬웨어 공격은 주기적으로 파괴 된 EC2 인스턴스에 의존 할 수 없습니다.
• 다중 인스턴스 유형으로 자동 스케일링 그룹을 채택하여 EC2 인스턴스의 용량 최적화.

Rubix 프로젝트에 대한 자세한 설명은 다음 리소스를 참조하십시오

• Kubernetes의 스파크 스케줄링
• 임시 인프라에서 Kubernetes를 실행합니다

그림 3 – Palantir Foundry Architecture.

다른 데이터와 통합

Palantir는 회사 이후 소스 시스템의 데이터를 통합하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다’2004 년에 시작되었습니다. 먼저 고담과 함께 파운드리와 함께.

오늘날 Palantir Foundry는 SAAS (Software-as-A-Service) 응용 프로그램, 온 프레미스 애플리케이션 및 기타 AWS 서비스를 포함하여 200 개 이상의 다양한 소스 시스템에 대한 커넥터를 보유하고 있습니다. 예를 들어, Foundry는 AWS IoT Services, Amazon Kinesis, Amazon S3, Amazon RDS 등에서 데이터를 수집 할 수 있습니다.

Foundry ERP 제품군과 함께이 커넥터는 Palantir가 조직의 모든 데이터 자산에 대한 전체적인 관점을 빠르게 구성 할 수 있도록합니다. 예를 들어 SAP 데이터를 IoT 데이터와 통합하여 광범위한 사용 케이스를 지원합니다.

비즈니스 사용 사례

Palantir Foundry는 중장비 제조 분야의 글로벌 업계 선두 주자 인 Doosan Infracore에서 제품 개발에서 생산에서 판매에서 품질 유지 보수에 이르기까지 가치 사슬의 데이터를 통합하여 데이터 기반을 만드는 데 사용됩니다.

이 데이터 재단은 신제품 개발, 공급망 관리 및 애프터 마켓 및 제품 지원과 같은 영역에서 워크 플로우를 제공합니다.

응용 프로그램

Foundry의 통합 데이터 모델을 통해 고객은 Amazon Sagemaker와 같은 AWS 서비스를 활용하여 기계 학습 모델을 구축하고 해당 모델을 Foundry에 다시 통합 할 수 있습니다.

파운드리에서는 고객이 공급망 탄력성, 탄소 발자국 모니터링, 제조 품질, 자금 세탁 방지 및 유틸리티 용 자산 360과 같은 특정 비즈니스 사용 사례에 대해 데이터 모델에 힘 입어 사전 구축 된 템플릿을 신속하게 배포 할 수 있습니다.

그림 4 – Palantir Foundry Archetypes.

결론

이 게시물에서 우리는 Palantir Hyperauto가 고도로 확장 가능한 아키텍처를 제공하는 AWS의 Foundry에 의해 강력한 방법을 조사했습니다

HyperAuto는 소프트웨어 정의 방식으로 데이터를 통합하기 때문에 기존 데이터 분석의 진입에 대한 기술적 장벽을 제거하고 비즈니스 사용자, IT 및 운영자에게 협력적인 진실 소스에서 일할 수 있도록 권한을 부여합니다.

가장 중요한 것은 기업이 몇 달, 몇 년이 아닌 몇 시간 또는 며칠 내에 운영을 개선 할 수있게하는 것입니다.

Palantir – AWS 파트너 스포트라이트

Palantir는 AWS 파트너입니다 조직이 데이터, 결정 및 운영을 통합 할 수있는 소프트웨어를 구축합니다.

*이미 Palantir와 함께 일했습니다? 파트너를 평가하십시오

*AWS 파트너를 검토하려면 프로젝트에서 직접 협력 한 고객이어야합니다.

Palantir Foundry가 고객이 AI 기반 의사 결정 응용 프로그램을 구축하고 배포하는 데 도움이되는 방법

Andrew Higgins, Forward Deployed Engineer – Palantir
Thomas Powell, Forward Deployed Engineer – Palantir
Mehmet Bakkaloglu, sr. 솔루션 아키텍트 – AWS
Zach Green, Solutions Architect – AWS

Palantir

더 나은 결정을 내리기 위해 데이터를 활용하는 것은 최적의 비즈니스 결과를 추진하는 데 중요합니다. Palantir 조직이 가장 귀중한 자산 중 하나에서 최대 가치를 빠르게 추출 할 수 있도록합니다.

오늘날 그 어느 때보 다 산업 전역의 조직은 인공 지능 (AI) 및 MACHERELY SOLUSS (ML) 솔루션을 찾고 있습니다. 그러나 운영의 현실은 복잡하고 비용이 많이들 수 있습니다.

실제로 Gartner는 여전히 조직 내에서 개발 된 기존 AI 및 ML 프로젝트의 85%가 잘못된 결과를 제공 할 것이라고 예측합니다. 모델이 성공적으로 개발 된 후에도 종종 일관되고 장기적인 비즈니스 가치를 생성하는 운영 도구보다는 실험으로 남아 있습니다.

여러 가지 이유가있을 수 있습니다

• 엔드 투 엔드 모델 개발 프로세스는 사일로에 존재합니다. 주제 전문가에서 제거됩니다.
• 정적 일회성 데이터로 뒷받침되는 모델은 빠르게 부실하고 부정확합니다.
• 문서화, 프로세스 및 구조가없는 팀간에 모델 핸드 오프가 발생합니다.
• 모델은 레거시 시스템 및 사용자 인터페이스에 단편적인 방식으로 배포됩니다.
• 모델 개발은 실제 비즈니스 결과에 책임을지지 않는 통찰력이나 실험을 얻는 일회성 프로세스였습니다.

Palantir Foundry AI의 실제 응용 프로그램을 해결합니다. 실험실에서 작동하는 방식이 아닙니다. 효과적인 AI는 기관의 표현 인 신뢰할 수있는 데이터 재단 없이는 불가능합니다’S 결정 및 모든 결정에서 배우는 인프라.

Foundry는 이러한 요구를 충족시키는 엔드 투 엔드, 모듈 식 및 상호 운용 가능한 플랫폼을 제공합니다. 그것’이 모듈 식적이고 상호 운용 가능한 접근법’파운드리의 중심부에’AWS (Amazon Web Services) AI 및 ML 도구와의 최신 통합.

이 게시물에서는 Palantir Foundry 및 Amazon Sagemaker와 더 나은 AI 기반 결정을 내리는 과정을 설명합니다.

Palantir Foundry에 대해

AWS에 배포 된 Foundry는 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 및 AWS Key Management Service (AWS KMS)와 같은 많은 서비스를 사용합니다.

Palantir와 AWS 간의 협력은 세계에서 중요한 운영을 강화하는 데 도움이됩니다’주요 조직 – 임상 연구 가속화 및 전력 공급망의 안전성 및 신뢰성 향상에 이르기까지.

다음은 AWS가 뒷받침하는 Palantir Foundry가 파워하는 혁신적인 작품의 몇 가지 예입니다

• 사노피, 세계 중 하나’S의 주요 제약 회사는 Foundry를 사용하여 Real World Evidence (RWE) 연구를위한 플랫폼의 일부로 핵심 데이터 인프라와 분석 플랫폼을 제공하여 2020 Gartner Healthcare and Life Sciences이 작업에 대한 혁신 상을 수상했습니다.
• u.에스. 국립 보건원 Foundry를 활용하여 공개 및 내부 연구 데이터를 하나의 안전한 인터페이스로 결합하십시오. 고 처리량 스크리닝, 유전체학 및 기타 생물학적 데이터는 플랫폼에 통합되어 국립 암 연구소 (National Cancer Institute) 및 국립 번역 과학의 팀의 연구를 발전시킵니다.
• BP 그리고 Palantir는 BP가 2050 년 또는 더 빨리 Net Zero Company가되기위한 야심을 향해 노력하고 세계가 Net Zero에 도달하도록 돕기 위해 파트너십을 확장했습니다. BP’Palantir가 구동하는 S Digital Twin Applications는 이미 상당한 가치를 제공했습니다. 이제 BP를 가속화하기 위해 이러한 응용 프로그램을 적용 할 기회가 있습니다’새로운 야망, 풍력 발전 단지 최적화, 전기 충전 네트워크, 태양열 생성 및 BP의 다른 측면의 성취도 지원’S NET ZERO AIMS.

Foundry가 발전함에 따라 팀은 고객이 각 플랫폼 내에서 서비스를 활용하는 방법을 계속 배우고 기술 스택을 향상시키는 더 엄격한 통합 기회를 찾았습니다.

최근 몇 달 동안 Palantir’S 소프트웨어 개발 팀은 AWS와 긴밀히 협력하여 이러한 엄격한 통합을 시장에 출시하여 Application LifeCycle의 모든 계층에서 AWS 데이터 과학 도구와 깊은 통합을 가능하게했습니다. 초점은 Amazon Sagemaker를 Foundry와 통합하는 데 중점을 두었습니다’S 데이터 통합 ​​및 의사 결정 모듈.

솔루션 개요

허락하다’S는 Foundry와 AWS 간의 최신 통합을 탐색하고 데이터 준비에서 모델 운영에 이르기까지 AI 라이프 사이클의 모든 단계에서 공통 데이터 및 AI 과제를 극복하기 위해 조직이 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다.

1. 데이터 준비 : Foundry로 데이터를 신속하게 준비하십시오’S 데이터 연결, 추출, 변환,로드 (ETL) 및 데이터 분기 기능을 한 다음 Amazon Sagemaker Studio Notebook 에서이 데이터를 데이터 분석하고 모델을 개발합니다.
2. 모델 개발 : 기술 및 비 기술적 사용자 모두에게 Amazon Sagemaker Studio Notebooks 및 No-Code 모델 개발을위한 Amazon Sagemaker Autopilot을 통해 의미있는 ML 모델을 개발할 수 있도록 권한을 부여하십시오.
3. 모델 통합 : Amazon Sagemaker 엔드 포인트, Amazon Sagemaker Autopilot 및 AWS AI 서비스의 모델 통합. 이것은 Foundry의 혜택입니다’S가 풍부한 배포 인프라, 모니터링, 건강 검사 및 온톨로지 통합.
4. 모델 운영 : Foundry Application Builder 및 Foundry Simulation Engine에서 Amazon Sagemaker 모델을 사용하여 전원 운영 애플리케이션 및 피드백 루프 및 모델 재교육을 통해 장기 조직 가치를 생성하는 워크 플로우.

다음 다이어그램은 솔루션의 다양한 통합 지점을 보여줍니다.

그림 1 – 통합 아키텍처.

데이터 준비

새 모델을 훈련시키기 전에 관련 기본 데이터 소스에 연결하고 사용할 데이터를 준비해야합니다.

데이터 수집 및 준비는 많은 비율의 데이터 과학자를 설명합니다’시간, 알고리즘 설계, 알고리즘 테스트 및 기계 학습과 같은 고 부가가치 활동에 대한 대역폭이 적습니다.

주조’S 기술 및 양방향 해외 데이터 커넥터 (Amazon S3, Amazon SQS 및 Amazon RDS와 같은 AWS 서비스 포함).

주조’S 데이터 통합 ​​기능은 조직이 소스 데이터를 Palantir로 대표하는 기업의 디지털 트윈으로 변환 할 수 있도록 도와줍니다’독특한 시맨틱 모델, the “존재론.”

온톨로지는 모든 기본 데이터를 공장, 제품 및 고객과 같은 비즈니스의 실제 구성 요소를 반영하는 객체로 제공합니다. 모델에 대한 선별, 검증, 연결 및 재사용 가능한 프레임 워크 역할을하면서 새로운 모델의 AI 라이프 사이클을 크게 가속화합니다.

온톨로지는 운영 애플리케이션을 뒷받침하는 데 사용되며 이러한 데이터 객체를 뒷받침하는 통합 테이블은 ML 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다.

모델 개발

Foundry는 모델 개발에 개방적이고 상호 운용 가능한 접근 방식을 가지고있어 사용자가 Foundry에서 기본적으로 모델을 구현할 수 있습니다’S 코드 통합 문서 또는 선택한 타사 응용 프로그램.

Foundry의 핵심 원칙 중 하나는 데이터 과학자와 비즈니스 사용자 (또는 기타 비 데이터 과학 전문가)가 데이터 및 모델을 공동으로 활용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록하는 것입니다.

주제 전문가가되는 기술 사용자는 ML 툴킷, No-Code 모델 개발 응용 프로그램 및 Foundry를 보완하고 가속화하는 Box Out-of-out AI 서비스에 의해 권한을 부여받습니다’데이터 과학자를위한 엔드 투 엔드 AI 모델링 도구의 전체 제품군.

AWS를 통해 Amazon Sagemaker Studio Notebook의 Foundry의 데이터를 사용하려는 사용자는 Amazon Athena Federated Query를 활용하는 Foundry와 Amazon Athena 간의 새로운 통합을 통해 그렇게 할 수 있습니다.

Amazon Sagemaker Athena SQL 통합을 사용하여 사용자는 큐 레이트 된 데이터 자산을 Foundry에서 직접 노트북으로 쿼리하는 효율적인 방법을 가지고 있으며, 이후 모델 개발에 전환하고 사용할 수 있습니다. Amazon Athena는 여러 추가 AWS 응용 프로그램 및 서비스에 대한 연합 연결을 제공합니다.

이 아키텍처는 특히 연결을 신속하게 구성 할 수 있고 추가 동기화 또는 관리가 필요하지 않기 때문에 임시 또는 대화식 쿼리가있는 데이터 과학 워크 플로우에 사용되는 데이터 세트에 특히 유용합니다.

그림 2 – Amazon Sagemaker의 파운드리 데이터 액세스.

보다 자동화 된 접근 방식을 찾는 사용자를 위해 Amazon Sagemaker Autopilot은 ML 모델 구축의 무거운 리프팅을 제거하고 데이터를 기반으로 최고의 ML 모델을 자동으로 빌드, 트레이닝 및 조정하는 데 도움이됩니다.

Foundry와 Autopilot 간의 통합을 통해 사용자는 온톨로지의 데이터에서 직접 파운드리에서 사용자 인터페이스를 통해 자동 조종 장치 작업을 시작할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 코드없이 클릭 문제로 모델을 교육, 평가 및 배치하는 방법을 제공합니다.

모델 통합

Amazon Sagemaker 엔드 포인트 (Amazon Textract, Amazon Translate 및 Amazon Lookout 및 Amazon Lookout)를 통해 배포 된 모델은 이제 Foundry ML에 연결하고 기본 Foundry 모델과 동일한 방식으로 Palantir 온톨로지 객체에 연결할 수 있습니다.

사용자는 단순히 서비스 내부를 탐색하여 Amazon Sagemaker 엔드 포인트를 선택하고 모델을 선택합니다. 이것은 Amazon Sagemaker 엔드 포인트와의 연결을 나타내는 Foundry에서 새로운 모델을 만듭니다.

그림 3 – Palantir Foundry’S 모델링 목표 라이브러리.

Amazon Sagemaker 모델 및 AWS AI 서비스는 이제 Foundry의 일류 시민이며, 기본 파운드리 모델과 동일한 배포 인프라, 모니터링, 건강 검사를 통해 혜택을 볼 수 있습니다.

이 모델을 작동시키기 전의 마지막 단계는이 모델을 온톨로지에 통합하는 것입니다. 모델의 입력 및 출력 매개 변수는 온톨로지의 데이터 속성에 단순히 바인딩됩니다. 이것은 이러한 속성 관계를 통해 함께 연결된 연결된 모델의 웹을 생성합니다.

기본 온톨로지 통합은 Amazon Sagemaker 모델을 공동으로 공동으로, 광범위한 조직 워크 플로우, 시뮬레이션 또는 최종 사용자가 응용 프로그램을 향한 최종 사용자를 위해 활용하여 유용성과 조직의 영향을 증폭시킬 수 있습니다.

그림 4 – Palantir Foundry’S ML 툴링.

모델 운영

여기에서 Amazon Sagemaker 모델은 Palantir 운영 애플리케이션에 통합되어 Foundry의 최종 사용자 워크 플로에 전원을 공급하는 데 사용될 수 있습니다.

이것은 많은 AI 및 ML 프로젝트 가이 게시물의 시작 부분에서 설명한 이유 때문에 실패 할 수있는 시점입니다. 그러나 파운드리에서는 모델이 온톨로지에 통합되면 모든 사용자는 단순히 모델 출력을 소비하여 운영 응용 프로그램 및 워크 플로에 통합 할 수 있습니다.

이 사용자는 모델이 작동하는 주제에 친숙 할 것입니다’모델 개발 방법에 대한 전문가가되어야합니다. 모델을 불러 오는 방법에 대한 전문가가 될 필요도 없습니다.

Foundry Simulation Engine은 모든 데이터로드 및 모델 오케스트레이션을 처리합니다. Amazon Sagemaker와의 통합은 두 플랫폼과 모델 호출 간의 데이터의 핸드 오프를 투명하게 관리합니다.

파운드리 시뮬레이션 엔진을 사용하면 사용자가 실행할 수 있습니다 “만약” 가정 된 입력 및 출력으로 이러한 모델에 대한 시뮬레이션을 통해 올바른 작업 과정을 알리십시오. 모든 결정과 그것이 취한 맥락은 온톨로지에 다시 쓰여질 것이며, 해당되는 경우 원래 데이터 소스.

이 피드백 루프는 모델 재교육을 가능하게하며 플랫폼은 시간이 지남에 따라 결정 및 권장 사항을 지속적으로 개선 할 수 있도록합니다.

그림 5 – Palantir Foundry’S 정점 시뮬레이션 엔진.

결론

새로운 통합 지점 Palantir Foundry Amazon Sagemaker는 사용자가 최신 커넥 티드 기업의 의사 결정에 힘을 발휘할 수있는 AI를 개발, 통합 및 운영 할 수 있습니다.

조직이 AI 기반 의사 결정 응용 프로그램을 구축하고 배포하는 데 도움이 되려면 Palantir에 문의하십시오.

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Palantir – AWS 파트너 스포트라이트

Palantir 조직이 가장 귀중한 자산 중 하나에서 최대 가치를 빠르게 추출 할 수 있도록합니다. Palantir Foundry는 AI의 실제 응용 프로그램을 해결하고 실험실에서 작동하는 방식이 아닙니다.

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*AWS 파트너를 검토하려면 프로젝트에서 직접 협력 한 고객이어야합니다.

Palantir Foundry

Palantir Foundry는 조직이 데이터, 결정 및 운영을 효과적으로 통합 할 수있는 소프트웨어 플랫폼입니다.

Palantir Foundry는 조직이 데이터, 결정 및 운영을 효과적으로 통합 할 수있는 소프트웨어 플랫폼입니다.

Palantir Foundry

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Palantir는 AWS가 서버에 대한 데이터를 데이터를 데이터에 데이터를 데이터로 데이터화해야합니다

Palantir Technologies Inc. (NYSE : PLTR)는 소프트웨어 자산의 인상적인 포트폴리오를 보유한 150 억 달러 규모의 회사입니다. 회사의 주가는 2021 년 초 초 이후 거의 80% 하락했습니다. 그러나 이러한 주식 약점에도 불구하고 우리는 회사가 상당한 주주 수익을 주도하기위한 성장 계획을 계속 실행하는 것을 보았습니다.

Palantir의 Q3 2022 결과

Palantir는 2022 년 3 분기에 모든 실린더를 계속 발사했습니다.

이 회사는 3Q 2022에서 22% Yoy를 4 억 7,800 만 달러로 성장 시켰습니다. 그것은 또한 당신을 성장시킬 수있었습니다.에스. 국가의 경제가 전 세계의 다른 많은 경제보다 우수함에 따라 31%의 수익이 훨씬 빠릅니다. 유.에스. 수익은 회사의 연간 수입의 절반 이상을 계속 구성합니다.

회사의 강점은 고객 계정 증가, 정부 사업은 TTM 수익으로 10 억 달러를 능가하며 강한 U를 통해 볼 수 있습니다.에스. 상업 수익. 회사가 신규 고객을 유치하여 기존 고객의 수익을 늘리는 것까지 강력한 파이프 라인을 보유하고 있기 때문에 폐쇄 된 거래 수가 증가하는 것이 필수적입니다.

분기까지 회사의 지속적인 성과는 미래의 현금 흐름과 수익을 주도하는 데 도움이됩니다.

Palantir의 고객 가치

하루가 끝나면 Palantir의 논문의 필수 중요성은 고객에게 얼마나 많은 가치를 창출 할 수 있는지입니다.

Amazon (AMZN) Amazon Web Services ( “AWS”)가 성능이 우수한 이유가 궁금한 때가있었습니다. Netflix (NFLX)와 같은 엄청나게 강력한 기술 인력을 보유한 회사는 본질적으로 전체 비즈니스를 AWS로 옮겼습니다. 그것은 AWS의 기능을 현지에서 복제하는 자본과 기술 전문 지식을 모두 가지고 있음에도 불구하고 AWS 가격은 기본 비용을 증가시킬 것임을 의미했습니다.

그러나 다른 많은 이점이 있음이 밝혀졌습니다. 서버 요구 사항은 크게 다릅니다. 피크 사용에 액세스하는 동안 사용량을 동적으로 지불하는 능력은 개발중인 새로운 서비스의 지원과 마찬가지로 매우 중요합니다. 우리의 관점에서 Palantir에서도 같은 종류의 극적인 변화가 보이고 있으며 지금은 초기 게임입니다.

대량의 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 능력을 유지하는 것은 엄청나게 비싸다. 유용한 방식으로 해석하는 것도 매우 복잡합니다. 시너지 효과를 달성 할 수없는 개별 회사의 경우 반드시 그만한 가치는 없으며 Palantir가. 이것은 스위스 RE에서 이미 9 자리 USD 충격과 회사의 35%가이를 사용하여.

Palantir의 재무 성과

재정적으로 Palantir는 분기의 연간 매출이 거의 20 억 달러를 기록하면서 엄청나게 잘 수행되었습니다.

Palantir는 2020 년에 비해 상업용 고객 수를 실질적으로 성장 시켰으며, 상위 20 명당 평균 수익은 4 천 8 백만 달러로 증가했습니다. 이는 회사가 모든 의미에서 어떻게 성장하고 있는지, 고객 당 평균 수익과 고객 수는 크게 증가합니다. 이로 인해 전체 수익이 훨씬 빠릅니다.

회사에는 $ 4가 있습니다.남은 거래 가치는 10 억, $ 1.연말에 남아있는 성과 의무가 40 억, 둘 다 크게 yoy. 동시에, 총 마진은 80%로 엄청나게 높은 상태로 유지되어 회사의 높은 마진 소프트웨어 사업과 이익을 얻는 지속적인 능력을 보여줍니다.

더 중요한 것은이 회사는 분기에 거의 4 천만 달러의 무료 현금 흐름 ( “FCF”)을 획득하여 성장 기간 동안 이익을 계속 유지하면서 $ 2를 유지하는 동시에.40 억 순 현금 포지션. 회사는 현재 1% FCF 수율로 거래 중입니다.순 현금 2%, 회사의 성장률을 고려할 때 상대적으로 강합니다.

Palantir의 주주 반환 잠재력

Palantir.

2022 회계 연도에 회사는 $ 1을 기대하고 있습니다.운영으로 인한 수입은 90 억 달러, 3 억 8,500 만 달러. 4Q 2022의 경우 분기 별 소득에 대한 회사의 기대는 거의 5 억 5 천만 달러 또는 약 5% QOQ입니다. 우리는 회사가 현금 흐름에 대한 강한 마진을 유지하면서 적극적으로 수익을 계속 증가시킬 것으로 기대합니다.

이 회사는 1% FCF 수확량을 보유하고 있으며 성장률을 고려할 때 내년 말까지 2%에 도달 할 것으로 예상합니다. 우리는 그 수준을지나 지속적인 성장을 기대하며, 이는 주주 수익을 올릴 수있는 수준에 도달 할 수있는 능력을 제공합니다.

논문 위험

우리의 논문에 가장 큰 위험은 Palantir의 미래 성공이 지속적인 빠른 성장에 기초한다는 것입니다. 위에서 언급했듯이 회사는 1% FCF 수확량에 불과하므로 FCF의 경로가없는 경로없이 투자가 좋지 않습니다. 우리는 회사가 편안하게 그렇게 할 수 있다고 기대하지만, 수익을 추진하는 능력은 훨씬 더 나빠질 것입니다.

결론

Palantir는 인상적인 기술 자산 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 우리는 Palantir의 인상적인 자산 포트폴리오의 결과로 추세가 계속 될 것으로 기대합니다. 이 회사는 매년 약 20 억 달러로 수익을 급격히 증가 시켰습니다.

동시에 회사는 강한 마진을 계속 유지합니다. 현재는 1% FCF 수확량이며 회사가 실질적으로 앞으로 확장 할 수있을 것으로 기대합니다. 이러한 지속적인 성능은 Palantir Technologies Inc입니다. 장기적으로 투자자들에게 잘 보상 해야하는 귀중한 투자.

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