ハイブリッドクラウドを活用してビジネス全体に機械学習を取り入れよう

機械学習はもはや実験に関することではありません。多くの業界のリーディング企業は、機械学習（ML）への投資から劇的な成功をすでに見ており、ビジネス幹部の間ではデータサイエンス能力の構築が競争優位性を維持および拡張するために不可欠であるとのほぼ普遍的な合意があります。データサイエンティストの雇用は、2021年から2031年にかけて、すべての職業の平均よりもはるかに速い36％の成長が見込まれています。これからは、これらの初期的な成功をビジネス全体で拡大することです。企業は、ビジネス目標全体をサポートし、MLベースのプロセスとソリューションをビジネスが行うすべての場所に埋め込むために、データサイエンス能力を拡大しようとしています。最もデータ中心の業界の一部、例えば医薬品、金融、保険、航空宇宙などでは、大きな投資を行っています。彼らは、様々なバックグラウンドと専門知識を持つデータサイエンティストの強力なチームを編成して、ビジネスプロセスの中核にMLモデルを開発し配置することを目指しています。しかし、彼らは、組織内の地域的、組織的、そして技術的な分裂を横断してデータサイエンスプロジェクトを実行することに直面しています。データは、それを使用するためのツールとインフラがなければ無価値であり、両方が地域やビジネスユニット、クラウドとオンプレミスの環境に分散しています。ビジネスの成功に欠かせない、有効なツールやハードウェアが不足している場合が多いのです。 成功した企業は、ハイブリッドクラウド戦略を採用することで、これらの課題を克服しようとしています。ハイブリッドクラウドは、オンプレミスとクラウド環境を統合して使用するもので、マルチクラウドは、複数のクラウドプロバイダーからのクラウドオファリングの使用を指します。ハイブリッドクラウドアプローチにより、企業はすべての世界の最高のものを活用できます。クラウド環境の柔軟性、オンプレミスインフラのコストメリット、そしてどのクラウドベンダーや機械学習オペレーションツールを選択するかを選択できるベストオブブリードのツールやサービスを利用できます。データサイエンスにとってより重要なことは、ハイブリッドクラウドは、データが存在する場所であらゆる端から端までのツールとインフラを利用して、データ駆動価値を解放することができるようにします。これにより、異なる環境の固有の利点を仲介しながら、データの主権を保持し、ビジネスや組織の条件が変化した際に柔軟に進化することができます。