Il machine learning non riguarda più gli esperimenti. L'obiettivo ora è di far crescere questi successi iniziali al di là delle parti specifiche dell'azienda in cui sono emersi inizialmente. Le imprese di successo stanno imparando a superare queste sfide abbracciando le strategie Hybrid-Cloud.

Il machine learning non riguarda più gli esperimenti. La maggior parte delle aziende leader del settore ha già visto successi drammatici dai loro investimenti in machine learning (ML), e c'è un accordo quasi universale tra i dirigenti aziendali che la creazione di capacità di scienza dei dati è vitale per mantenere ed estendere il proprio vantaggio competitivo. L'obiettivo ora è di far crescere questi successi iniziali al di là delle parti specifiche dell'azienda in cui sono emersi inizialmente. Le imprese stanno cercando di scalare le loro capacità di scienza dei dati per supportare l'intera gamma dei loro obiettivi aziendali e incorporare processi e soluzioni basati su ML ovunque l'azienda faccia affari. Le aziende all'avanguardia nei settori più centrati sui dati, tra cui farmaceutica, finanza, assicurazioni, aerospaziale e altri, stanno investendo pesantemente in questo campo. Stanno assemblando formidabili team di scienziati dei dati con esperienze e background diversi per sviluppare e collocare modelli di ML al centro di qualsiasi processo aziendale possibile. Tuttavia, spesso si scontrano con le sfide dell'esecuzione di progetti di scienza dei dati tra le divisioni regionali, organizzative e tecnologiche che abbondano in ogni organizzazione. I dati sono inutili senza gli strumenti e l'infrastruttura per usarli, e entrambi sono frammentati in regioni e unità aziendali, oltre che in ambienti cloud e on-premises. Ma le aziende di successo stanno imparando a superare queste sfide abbracciando le strategie Hybrid-Cloud. L'uso di Hybrid-Cloud, l'uso integrato di ambienti on-premises e cloud, consente alle aziende di sfruttare il meglio di entrambi i mondi. Possono approfittare della flessibilità degli ambienti cloud, dei vantaggi economici dell'infrastruttura on-premises e della capacità di selezionare strumenti e servizi di punta da qualsiasi fornitore cloud e strumentazione di operazioni di apprendimento automatico. Più importantemente per la scienza dei dati, Hybrid-Cloud consente ai team di sfruttare l'insieme completo di strumenti e infrastrutture necessari per sbloccare il valore basato sui dati ovunque i loro dati risiedano. Consentendo loro di arbitrare i vantaggi intrinseci di diversi ambienti mentre preservano la sovranità dei dati e forniscono la flessibilità per evolversi mentre cambiano le condizioni aziendali e organizzative. In conclusione, se vuoi far crescere la tua attività e rimanere competitivo nel mercato in continua evoluzione di oggi, Hybrid-Cloud è la soluzione ideale per integrare l'apprendimento automatico in ogni parte della tua attività. Non rimanere indietro, abbraccia la strategia Hybrid-Cloud oggi stesso per ottenere i massimi vantaggi per il tuo business.