Die Anwendung des Kunden.
KI als Service. Eine vollständig verwaltete KI-Infrastruktur.
Scalytics Connect ist eine datenschutzkonforme Plattform für föderiertes Lernen und agentenbasierte KI, die Unternehmen ermöglicht, KI-Modelle dezentral zu trainieren, ohne sensible Daten zentralisieren zu müssen. Sie unterstützt dabei die Einhaltung von Datenschutzverordnungen wie der DSGVO und bietet gleichzeitig Skalierbarkeit und Transparenz.
Scalytics Connect findet Anwendung in verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und öffentliche Dienste. Beispielsweise können Einzelhändler durch die Plattform personalisierte Kundenerlebnisse schaffen, ohne die Privatsphäre der Kunden zu gefährden.
Einblicke in die datenschutzkonforme KI-Plattform von Scalytics:
Projektziel und Herausforderungen:
Ziel war die Implementierung einer umfassenden, hochgradig privaten KI-Lösung mit voller Kontrolle über Datenflüsse, Infrastruktur und Modellverarbeitung – ohne Kompromisse bei Skalierbarkeit oder Leistung.
Anforderungen:
Erfüllung strenger Anforderungen hinsichtlich DSGVO, Datenhoheit und Betriebssicherheit.
Warum Scalytics auf Cloud&Heat setzt:
Ausschlaggebend waren die technische Flexibilität, der Zugriff auf moderne GPU-Infrastruktur sowie die Fokussierung auf Sicherheit, Datenschutz und persönliche Betreuung.
Über Scalytics:
Scalytics wurde von zwei promovierten Wissenschaftlern und zwei ehemaligen Big-Data-Experten von Cloudera gegründet, die überall dasselbe Problem sahen: Dezentrale Daten sicher zu verwalten ist schwierig, und der alte Ansatz, alles zu zentralisieren, funktioniert einfach nicht. Datensilos, fragmentierte Systeme und veraltete Paradigmen bremsen Innovationen und machen es nahezu unmöglich, großartige KI zu entwickeln.
Scalytics hat Scalytics Connect entwickelt, um das zu ändern. Es ist ein unternehmensgerechtes Framework für unsupervised Federated Learning und nachverfolgbare (zukünftig erklärbare) KI, das Daten systemübergreifend zugänglich macht, ohne Kontrolle, Sicherheit oder Transparenz zu gefährden.