Tradicionalmente, el aprendizaje automático comienza con el análisis de datos, se cruza con las estadísticas y la ingeniería, y luego vuelve al análisis de datos. Cada transición puede implicar cambios en los miembros del equipo, las prioridades y los enfoques, lo que puede ralentizar o detener por completo el impulso del desarrollo. La disparidad en las tecnologías de los equipos, así como los silos de datos dispersos, también crean complejidad, aumentan los costos y dificultan el desarrollo de IA y ML.
Solución: Adopte una estrategia unificada de datos e IA.
Administre los datos y la IA como un solo sistema en lugar de pensar en ellos como entidades separadas. Al mismo tiempo, proteja la libertad de elección para que las personas puedan mezclar y combinar componentes y procesos.
Al proporcionar una plataforma holística para el desarrollo de IA y ML, las organizaciones pueden eliminar gran parte de la complejidad y la inercia que proviene de herramientas, procesos y estrategias dispares. Esto se debe a que los ingenieros de datos, los analistas de datos, los científicos de datos, los analistas comerciales y los ingenieros de aprendizaje automático utilizan una sola superficie de ciencia de datos para:
- Minimizar el cambio de contexto.
- Acceder a los mismos datos en tiempo real, asegurando la actualización, reduciendo los silos, mitigando el movimiento de datos, minimizando los requisitos administrativos y reduciendo los costos.
- Simplificar el desarrollo de modelos, características, aplicaciones y visualizaciones de IA y ML.
- Compartir y reutilizar artefactos y flujos de trabajo.
- Integrar herramientas y flujos de trabajo de MLOps, lo que reduce la fricción entre los científicos de datos y los equipos de TI.
- Ofrecer a las personas y los equipos opciones y flexibilidad en marcos de aprendizaje automático, instancias de implementación y procesadores informáticos.
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