DataRobotのベンチマーク¶
DataRobotのクラウド製品は大規模なスケールを有し、米国では数千のデプロイと11Bの予測を管理し、EUでは数千のデプロイを管理しています。 ベンチマークに関して言えば、DataRobotは単一のテーブルあたり最大100GBのデータのスケーラブルな取込みを処理し、数千のモデルを並行して構築し、10,000以上のデプロイを実行し、数百億の予測を処理し、予測ジョブごとに最大1TBの予測を処理できます。 スケールは、DataRobotにとって問題ありません。
保険¶
ユースケース1¶
ブリュッセルに本社を置く大手多国籍保険会社は、不正行為の検出、保険金請求の処理、引受業務など、さまざまなユースケースでDataRobotをビジネス全体で使用しています。 モデル開発では、DataRobotプラットフォームで、エクスペリメント、モデルのテスト、および説明可能性チェックが、非常に積極的に行われています。 DataRobotを使用すると、これらのモデルをリスク管理プロセスでうまく活用でき、本番環境で多大な価値を実現できます。
概要/2023年
- プロジェクト数/エクスペリメント数：1,438
- 構築されたMLモデル数：29,410
- 実稼働中のモデル数：4,436
- 予測数：5億2,400万（月平均4,300万）
ユースケース2¶
別の多国籍保険会社は、EMEAと日本においてかなりの規模でDataRobotを使用しています。 DataRobotは、顧客維持のユースケース、リードスコアリング、およびビジネス全体での引受プラクティスのカギとなります。
概要/2023年
- プロジェクト数/エクスペリメント数：682
- 構築されたMLモデル数：31,720
- 実稼働中のモデル数 1456
- 予測数：8,804の予測リクエストからの2億5,800万の予測行
ユースケース3¶
ある大手再保険会社は、DataRobotがモデルの構築と予測の提供による摩擦を取り除く方法に感銘を受けています。 ユースケースには、未払い請求書の予測による延滞請求書回収の最適化および市場価格の予測が含まれ、競合他社が価格変更を実施した時期を判断するために、見積もりアグリゲータから見積もりを取得します。 DataRobotのマネージドSaaS製品を使用しているため、コンピューティングの可用性について考える必要がなく、157人のユーザーのデータサイエンスの結果に焦点を当てることができます。
概要/2023年
- プロジェクト数/エクスペリメント数：14,481
- 構築されたMLモデル数：177,475
- 予測数：DataRobotの高性能予測サーバーに19億9,100万件
ヘルスケア¶
世界的な製薬大手は、DataRobotを使用してビジネス効率を向上させています。 DataRobotを使用して、以下の操作を行います。
- 北米およびEMEAでの需要予測
- 米国での購買傾向を予測
- ITチケットの予測
- コンテンツの推奨を実行します。
概要
- プロジェクト数/エクスペリメント数：3000+ / 月
- 構築されたMLモデル数：30,000+ / 月
- 実稼働中のモデル数：150
- 予測数：四半期あたり3,000～7,000
製造¶
世界最大手の建材メーカーの1つが、DataRobotを使用しています。 世界中に2,000以上の工場があり、6万人以上の従業員を雇用しています。 製造工場60か所でモデルを本番環境にデプロイし、機器の故障を予測しています。キルン、ファン、縦型ローラーミル、粉砕機などです。DataRobot MLOpsの可能性を活用して、エアギャップ環境でプラットフォームの外にモデルをデプロイし、ポータブル予測サーバーコンテナを使用してオンプレミスのエッジデバイスにデプロイします。 その予測メンテナンスのユースケースは、生産ラインの停止を回避するために役立ちます（重要）。停止すると、重大な経済的損失につながるためです。
概要/2023年
- プロジェクト数/エクスペリメント数：1000+
- 構築されたMLモデル数：15,000+
- 実稼働中のモデル数：150
小売¶
ユースケース1¶
ある運送会社がDataRobotを活用して、複数部門のプラットフォーム上に170人以上のアクティブユーザーを抱え、輸送、サプライチェーン、運送事業を支援しています。 DataRobotを使用して、着信の予測と人員計画の改善、宅配センターでの盗難の可能性の予測、特定の国への荷物の総量の予測、および財務KPIの予測を行います。 彼らは、DataRobot上で構築されたエクスペリメントとモデルが、プラットフォーム外で構築された予測モデルよりも優れていることを目の当たりにしています。 主要なユースケースで、50%以上のエラー削減が行われています。 精度が向上したことで、月単位から週単位、さらには日単位の予測へと、きめ細かな内訳での予測が可能になりました。
概要/2023年
- 実稼働中のモデル数：200～250
ユースケース2¶
欧州最大のメディア企業の1社は、2018年からDataRobotを利用しています。彼らは、デプロイされたモデルを使用して、需要の最適化、ターゲットを絞った広告、およびコンテンツ管理を行っています。 最近では、オーディエンスのセグメンテーションと広告のターゲット化のための大規模なバッチ予測をサポートするために、予測環境を拡張しました。 チームは、DataRobot/Snowflakeの連携機能を活用して、計算負荷の高い予測パイプラインを維持し、毎週のスコアリングを期限内に完了しています。 DataRobotを使用すると、小規模なデータサイエンスチームは高い精度でより効率的な作業が可能となり、以前よりも迅速にモデルを稼働させ、最適化された在庫管理によって増分収益の増加を達成できます。
概要
- 実稼働中のモデル数：20+
- 予測数：毎週1億6,000万行以上