如何用混合云机器学习策略实现人工智能转型

机器学习不再是实验性的。许多领先企业已经从他们对机器学习的投资中看到了巨大的成功。业务高层普遍认为，建立数据科学能力对于保持和扩展竞争优势至关重要。美国劳工统计局对数据科学职业领域增长的预测表明：从2021年到2031年，数据科学家的就业将增长36%，远高于所有职业的平均增长率。 现在的目标是将这些初步成功扩展到业务的所有部分。公司正在寻求扩大其数据科学能力，以支持其整个业务目标，并在公司业务的各个方面嵌入基于机器学习的流程和解决方案。最注重数据的行业，包括制药、金融、保险、航空航天等，正在大力投资。他们正在组建庞大的数据科学家团队，具有不同的背景和专业知识，以尽可能地将机器学习模型放置在尽可能多的业务流程的核心位置。 但是，大多数情况下，他们会遇到在各个地区、组织和技术部门执行数据科学项目的挑战。数据没有有效的工具和基础设施来使用，这些都分散在区域和业务部门以及云和本地环境中。即使分析师和数据科学家克服了获取其他业务部门数据的障碍，他们很快就会发现他们缺乏有效的工具和硬件来利用这些数据。这最多会导致生产力低下、延迟数周以及由于次优硬件、昂贵的数据存储和不必要的数据传输而导致显着更高的成本。在最坏的情况下，这会导致项目失败，或者根本无法启动项目。 成功的企业正在学习通过采用混合云策略来克服这些挑战。混合云——本地和云环境的集成使用——还包括多云，即使用多个云提供商的云服务。混合云方法使企业能够利用所有世界最好的地方。他们可以利用云环境的灵活性、本地基础设施的成本优势以及从任何云供应商和机器学习运营工具中选择最佳工具和服务的能力。更重要的是，对于数据科学而言，混合云使团队能够利用解锁数据驱动价值所需的一整套工具和基础设施，无论数据位于何处。 它使他们能够仲裁不同环境的固有优势，同时保护数据主权并提供灵活性以随着业务和组织条件的变化而发展。 使用混合云将机器学习编织到您业务的每个部分中 虽然许多组织尝试从零开始构建数据科学能力，但这并不是必要的。通过采用混合云策略，企业可以迅速扩大其机器学习能力，将其扩展到整个企业。混合云是实现这一目标的最佳方式，因为它提供了最佳的工具和服务，使您能够更快地实现业务目标。混合云是实现人工智能转型的未来。