Suchergebnisse von 20 Sekunden runter auf 1 Sekunde
Seit der Einführung von Elastic benötigen die Kunden von Labelbox für Suchen in unstrukturierten Daten nur noch einen Bruchteil der Zeit, die sie in der vorherigen Suchlösung warten mussten.
Beschleunigtes Geschäftswachstum
Die Verbesserung der Suche durch Elastic, sowohl was Geschwindigkeit als auch was Funktionsumfang anbelangt, hat Labelbox zusätzliches Geschäft gebracht.
Ausbau der Position als Vorreiter der KI-Revolution
Labelbox nutzt Elastic, um schnell zu skalieren und so der Datennachfrage gerecht zu werden und um neue Plugins für Kunden hinzuzufügen, die von der KI-Revolution profitieren möchten.
Das Magazin „Forbes“ hat Labelbox 2022 in seine „AI 50“-Liste der vielversprechendsten privaten AI-Unternehmen aufgenommen und dies damit begründet, dass das Unternehmen zukunftsträchtige Geschäftsanwendungen und Visionen zu bieten hat.
Führende KI-Plattform transformiert mit Elasticsearch eine ihrer Flagship-Lösungen und steigert ihren Umsatz.
Wohin man auch schaut – die künstliche Intelligenz (KI) macht Schlagzeilen. Für Unternehmen bedeutet das, dass sie für die Entwicklung und das Training von KI-Software riesige Mengen gelabelter Daten aufbereiten müssen. Dies ist ein zeitaufwendiger und kostenintensiver Prozess, der KI-Projekte nur allzu oft ausbremst. Labelbox hat eine Antwort auf dieses Problem: eine individuell anpassbare KI-Plattform, mit der sich die Qualität des Trainings von Daten und die Modell-Performance verbessern lassen und die die KI-Teams in die Lage versetzt, die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zu beschleunigen und zu rationalisieren.
Der Erfolg von Labelbox, das Unternehmen wie Procter & Gamble, Genentech und Walmart zu seinen Kunden zählt, basiert auf der Flexibilität seiner Software, die sich in die meisten gängigen Data Warehouses oder in die kundeneigenen Datenspeicher integrieren lässt. Weitere wichtige Merkmale sind die Automatisierung und die Analysetools der Plattform, mit denen Unternehmen in Echtzeit nachvollziehen können, wie es um ihre Labeling-Prozesse steht.
Eins der beliebtesten Tools ist Labelbox Catalog, das unstrukturierte Daten durchsucht und analysiert, um die Performance von Trainingsmodellen zu verbessern. Vor der Bereitstellung von Elastic nutzte Catalog eine PostgreSQL-Datenbank, was die Erstellung von Filtern für genauere Ergebnisse erschwerte. Die Suchvorgänge waren zudem recht langsam: Manchmal gab es die Antwort erst nach 20 Sekunden.
Labelbox wurde Anfang 2018 mit dem Ziel gegründet, Unternehmen bei der Entwicklung von KI-Lösungen zu unterstützen, die die nächste Generation von Produkten und Dienstleistungen vorantreiben werden.
Starqualität bei Search und Analytics
Das bewegte Matthew Chambers, Principal Engineer bei Labelbox, dazu, nach einer besseren Lösung zu fahnden. Bevor er zu Labelbox kam, arbeitete er in den Teams für visuelle Effekte bei Sony und Weta Digital. Dort hatte er bereits Elasticsearch kennengelernt und kannte daher dessen Potenzial, die Geschwindigkeits- und Genauigkeitsprobleme von Labelbox zu lösen.
„Die Menge der Daten, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, wächst alle paar Jahre um das Zehnfache. Wir wussten, dass Elasticsearch hochgradig skalierbar ist und mit unseren Anforderungen mitwachsen kann“, so Chambers. Auch die Möglichkeit, schnell und einfach Plugins zu erstellen, und die große Zahl von Suchfunktionen, die die Elastic-Plattform bietet, sprachen für Elastic.
Bei den anderen Technologien, die wir uns angeschaut haben, hatte keine alle Elemente an Bord, die wir benötigten. Von der Skalierbarkeit bis hin zur Suche – Elastic war die naheliegende Wahl.
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Chambers entschied auch, Elasticsearch auf Elastic Cloud bereitzustellen. „Wie Elastic Cloud auf Google Cloud läuft, ist einfach phänomenal. Wenn ich einen neuen Cluster benötige, reicht ein einziger Klick auf eine Schaltfläche. Durch die Reduzierung des DevOps-Aufwands beim Bereitstellen konnten wir das Projekt deutlich vor dem geplanten Termin abschließen“, erinnert er sich.
Chambers würdigt auch die Rolle, die das Elastic Support-Team bei der Bereitstellung gespielt hat. „Wenn wir Fragen zum Hinzufügen eines neuen Features haben oder wenn wir ein Problem beim Deployment lösen müssen, hilft es immer, eine Expertenmeinung vom Elastic Support-Team einzuholen. Die Expertise von Elastic Consulting hat ebenfalls zur Beschleunigung des Projekts beigetragen.“
Mehr Geschäftswachstum dank neu zum Leben erweckter Lösung
Die Bereitstellung von Elasticsearch auf Google Cloud hat die Lösung Catalog zu neuem Leben erweckt. Die Kunden können jetzt komplexe Suchvorgänge ausführen, und ausgeklügelte Analysen unterstützen sie beim Auswählen der Daten, die gelabelt werden sollen. Die Suchzeiten haben sich auf ungefähr eine Sekunde reduziert.
„Elastic hat die Funktionsweise von Catalog komplett verändert“, so David Mok, Head of Content and Partnerships bei Labelbox.
Ein Luxuseinzelhändler benötigt für eine Marketingkampagne Bilder von Schals. Um den Prozess zu beschleunigen, nutzte er Labelbox. „Zunächst einmal kann der Kunde schnell alle Bilder isolieren, auf denen Schals zu sehen sind. Nachdem er die Auswahl so eingegrenzt hat, kann er nach bestimmten Farben oder Settings suchen, um auf diese Weise hochpersonalisierte Kampagnen zu erstellen. Mit Elasticsearch auf Google Cloud ist es unglaublich einfach, maßgeschneiderte Filter zu erstellen und diese Detailtiefe zu erreichen“, so Mok.
Die Reaktion der Kunden spricht für sich. Seit der Implementierung von Elastic verzeichnet Labelbox einen deutlichen Anstieg bei den Nutzungszahlen von Catalog. „Die Kunden laden im Vergleich zu vorher riesige Datenmengen hoch. Außerdem bitten sie uns, weiter Filter zu implementieren und zusätzliche Arten von Daten zu ingestieren. Das Interesse ist durch die Decke gegangen“, freut sich Chambers.
Dank der schnelleren und umfangreicheren Suche konnten wir unser Geschäft mit einigen unserer größten Kunden ausbauen. Catalog mit Elasticsearch im Hintergrund hat sich zu einem wichtigen Faktor unserer Wachstumsstrategie und unserer Vertriebs- und Marketingaktivitäten entwickelt.
Für die Zukunft liegt die Priorität von Chambers darin, mit den Kundenanforderungen Schritt zu halten. „Wir haben neue Projekte in der Pipeline, bei denen wir Elasticsearch einsetzen wollen, weil es in der Lage ist, die Datenmenge zu bewältigen, die wir indexieren müssen.“
Labelbox ist sich bewusst, dass die gigantische Nachfrage nach KI unmittelbar bessere Technologien und eine größere Expertise bei denjenigen erfordern wird, die in der Praxis damit umgehen müssen.
Mok ist sich sicher, dass Teams, denen es gelingt, das Maximale aus ihrem einzigartigen geistigen Eigentum und ihren Unternehmensdaten herauszuholen, mit der Zeit bei der Nutzung von KI wesentlich erfolgreicher sein werden. „Unsere Mission ist es, Menschen durch neue Innovationen dabei zu helfen, das Potenzial der KI besser zu nutzen. Daher und angesichts der Vielfalt an Einsatzmöglichkeiten von Elasticsearch wird jedes neu entwickelte Feature dazu beitragen, dass wir Elasticsearch mehr und mehr einsetzen werden.“
Labelbox sieht auch größere Chancen, genauere Trainingsmodelle zu entwickeln. „Mit Elasticsearch können Teams ihre Daten besser verstehen, visualisieren und organisieren. So können unsere Kunden die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz nutzen und in einer Zeit gigantischer technologischer Umwälzungen relevant bleiben“, so Chambers.
Elastic trägt aber vor allem dazu bei, dass Labelbox bei einer der größten technologischen Revolutionen der Geschichte eine entscheidende Rolle spielt. „Im Bereich KI zu arbeiten ist aufregend. Das Entstehen einer Technologie, die unser Leben völlig verändert, ist etwas, was man nur einmal in seiner Generation erlebt. Wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit mit Elastic und Google Cloud bei der Gestaltung der KI-Welt der Zukunft“, so Chambers.
