Un expert en science de données discute de l'importance des stratégies d'hybride cloud en matière de machine learning pour les entreprises.

Les entreprises ont déjà investi dans le machine learning (ML), et il est clair que la création de capacités en science des données est essentielle pour maintenir et étendre leur avantage concurrentiel. Cependant, pour réussir, les entreprises doivent être en mesure de développer les succès initiaux dans l'ensemble de l'entreprise et d'intégrer les processus et les solutions basés sur le ML partout où l'entreprise opère. C'est là que les défis commencent. Les entreprises les plus centrées sur les données investissent dans des équipes de scientifiques de données pour développer et placer des modèles de ML au cœur de leurs processus commerciaux. Cependant, ils se heurtent souvent à des défis tels que l'accès aux données, la fragmentation des outils et de l'infrastructure, et la difficulté à armer les scientifiques de données de matériel et d'outils efficaces pour utiliser les données. C'est là que les stratégies d'hybride cloud entrent en jeu. L'hybride cloud permet aux entreprises de tirer parti de la flexibilité des environnements cloud, des avantages économiques de l'infrastructure sur site et de la possibilité de sélectionner les meilleurs outils et services de chaque fournisseur cloud. Plus important encore pour la science des données, l'hybride cloud permet aux équipes de tirer parti de l'ensemble complet d'outils et d'infrastructures nécessaires pour débloquer la valeur basée sur les données partout où elles se trouvent. En fin de compte, l'hybride cloud permet aux entreprises d'arbitrer les avantages inhérents de différents environnements tout en préservant la souveraineté des données et en offrant la flexibilité nécessaire pour s'adapter aux conditions commerciales et organisationnelles changeantes. Pour les entreprises qui cherchent à réussir dans le domaine du ML, l'hybride cloud est donc une stratégie essentielle pour tisser le ML dans chaque partie de leur entreprise.