Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen und AI-Plattformen

Wie & warum sie kritisch sind für die heutigen Unternehmen

 

cover-why-DS-ML-AI-PlatformsUnternehmens-AI steht momentan an der Spitze des Hypes, da es eine fundamentale Veränderung in den Unternehmen hervorruft. Die demokratisierte Nutzung von Daten in der gesamten Organisation hat die meisten davon erfolgreich gemacht.

Doch wie können die Anderen da mithalten?

 

Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen und AI-Plattformen. Dieser White Paper beinhaltet:

1. Einen Überblick über den Stand des aktuellen Markts.

2. Warum Firmen Datenplattformen benötigen.

3. Warum gutes Recruiting und offene Quellen alleine die Lücke nicht schließen können.

4. Schlüsselelemente, nach denen man bei Datenplattform-Technologien Ausschau halten sollte.

Bekommen Sie hier den kostenlosen White Paper

Über den Autor

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Florian Douetteau
Chief Executive Officer | Dataiku

Florian ist der Chief Executive Officer von Dataiku, der Plattform, die einen demokratisierten Zugang zur Datenwissenschaft ermöglicht und die den Unternehmen die Möglichkeit bietet, ihren eigenen Pfad zu AI zu entwickeln. Die Firma hat 145 Millionen $ aufgebracht und spornte mehr als 100 große Unternehmen an, ihren Weg zu Enterprise AI zu beginnen.


Florian begann mit 20 Jahren, in der startup-Welt zu arbeiten und hat seitdem nicht mehr aufgehört. Er liebt kreatives Schreiben (siehe AI Musings), mit echten und künstlichen Sprachen zu spielen, genauso wie Brett- oder Computerspiele, wo er immer noch die Chance hat, bei seinen Kindern als Gewinner dazustehen. Genauso ist er Paris stark angebunden, da er dort geboren wurde, aufgewachsen ist, liebte und lebt. Florian investiert in Firmen und hilft ihnen und tech - Gründern mit einem kleinen Beitrag für ein wachsendes Pariser tech-Ökosystem.

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New call-to-action predictive analytics and ML

Im White Paper enthalten

Im Wesentlichen sind Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen (ML) und AI-Plattformen Mittel, die Enterprise AI ermöglichen und die den Menschen in der Organisation erlauben:

  • Daten zu nutzen, um voraussagende Analyse-Lösungen (oder ML) zu produzieren.
  • Transparenz und Wiederholbarkeit im Team und bei einem Projekt zu erreichen.
  • Zugang zu allen Daten und die Zusammenarbeit bei Datenprojekten an einem zentralen Ort (z.B. Kollaboration und Steuerung)

Letztendlich sind Datenwissenschaft, ML und AI-Plattformen schnell vergänglich. Das bedeutet, dass Zeitersparnisse in allen Bereichen des Prozesses (vom Anschluss von Daten bis hin zum Entwickeln von ML-Modellen und Einsatz) nötig sind. Dennoch geht es auch darum, die Hindernisse beim Start in AI zu minimieren und den sofortigen Beginn zu ermöglichen - ohne jahrelanges Warten, dass die Welt von AI klarer wird (weil - Vorsicht, spoiler-Gefahr - : das könnte eventuell niemals passieren).

Der Beginn der AI-Reise kann im ersten Moment einschüchternd wirken. Doch dieser White Paper wird darüber aufschlüsseln, wie Datenwissenschaft und ML-Plattformen diesen Prozess vereinfachen können.

Why DS, ML, and AI Platforms - without cover

Open Source: Kritisch, aber nicht genug

Es steht nicht in Frage, dass open source-Technologien in der Datenwissenschaft und beim Maschinellen Lernen hoch im Trend liegen und von Organisationen adoptiert werden müssen, um dynamisch und zukunftsorientiert zu sein.

Die Datenwissenschafts-Algorithmen und Architektur sind dem, was open sourced wurde, nur sechs Monate voraus. Und dabei spielt es keine Rolle, ob es von den Firmen direkt, durch originale Entwicklung oder umgekehrtes Engineering gemacht wurde.

Zusätzlich zu den technologischen Entwicklungen, erleichtert das Nutzen von open sources, die Einstellung und den Aufbau eines Team. Zudem, sind zukünftige Datenwissenschaftler daran interessiert, ihre Fähigkeiten mit diesen zukunftsorientierten Technologien zu erweitern, da der Fakt besteht, dass die Lernkurve geringer ausfällt, wenn sie immer wieder mit denselben geliebten Mitteln arbeiten, anstatt gezwungen sind, ein komplett neues (und meist weniger innovatives) System zu erlernen.

Es ist wichtig, sich vor Augen zu halten, dass das Mithalten an dem schnellen Wandel für Unternehmen schwierig ist. Die neuesten Innovationen sind meistens hoch technisch, sodass ohne jegliche Aufmachung oder Abstraktion, es schwierig ist, Jeden in der Organisation zu behalten und die Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Datenwissenschafts- und ML-Plattformen haben den Vorteil, dass sie sofort und leicht anwendbar sind, sodass die Teams anfangen können, Daten von Tag eins zu analysieren. Das kluge Auswählen dieser Plattformen (das beinhaltet solche, die flexibel sind und für den kontinuierlichen Gebrauch von open sources geeignet sind) kann den beiden Welten in der Organisation das Beste erlauben: topaktuelle open source-Technologien und zugängliche, regierbare Kontrolle über Datenprojekte.

Lesen Sie mehr darüber im kompletten White Paper

Die Realität ist, dass im Zeitalter von AI, jegliche Unternehmensgrößen ohne Datenwissenschaft, ML und AI-Plattformen nicht arbeiten können. Denn diese tools helfen dabei, das höchste Level in den Datenkompetenzen zu erreichen, damit das Datenwissenschafts-Team den größtmöglichen Effekt erzeugen kann.

 

Worauf warten Sie noch? Laden Sie sich jetzt den White Paper herunter, um mehr zu erfahren.

 

Why DS, ML, and AI Platforms - without cover (1)