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Gezielte Geschäftsergebnisse
Das wichtigste Geschäftsergebnis ist die Einführung optimierter Prozesse, mit denen die Daten Ihrer Organisation in Geschäftswerte umgewandelt werden können. Insbesondere kann Ihnen diese Strategie dabei helfen, die folgenden zielgerichteten Geschäftsergebnisse zu erzielen:
Skalieren Sie die Funktionen für Machine Learning und Betrieb (MLOps) in Ihrer gesamten Organisation und entwickeln Sie eine ML-Plattform, die Hunderte von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren bei der Ausführung von ML-Workflows in Ihrer Organisation unterstützt.
Implementieren Sie eine skalierbare, sichere, kosteneffiziente und nachhaltige Infrastrukturbereitstellung, indem Sie mit Amazon SageMaker AI eine AWS Service Catalog auf Abruf verwaltete Infrastruktur einrichten.
Standardisieren Sie den Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess für ML-Modelle in mehreren Teams.
Reduzieren Sie die technische Belastung vorhandener Modelle und erstellen Sie wiederverwendbare Artefakte, um die zukünftige Modellentwicklung zu beschleunigen.
Reduzieren Sie die Zeit von der Idee bis zur Wertschöpfung bei Anwendungsfällen für Daten und Analysen auf 12 bis 16 Wochen.
Reduzieren Sie die Erstellungszeit für ML-Anwendungsfallumgebungen auf 1–2 Tage.
Wenn Sie den Einsatz von erweiterter Analytik im Unternehmen skalieren, kann es zu lange dauern, ML-Modelle und -Lösungen zu entwickeln und für die Produktion freizugeben. Durch die Partnerschaft mit erhalten Sie Beratung und Unterstützung AWS, die Ihnen helfen können, schnell eine moderne, sichere, skalierbare und nachhaltige Self-Service-Plattform für die Entwicklung und Produktion von ML-based Services zur Unterstützung Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden zu entwerfen, aufzubauen und einzuführen. AWS Professional Services
Die Zusammenarbeit bietet Folgendes:
Ein föderierter DevOps-driven Self-Service-Ansatz für Infrastruktur und Anwendungscode mit einem klaren Weg zur Implementierung, der die Bereitstellungszeiten von Wochen auf Minuten reduzieren kann
Eine sichere, kontrollierte Umgebung mit Vorlagen zur Beschleunigung von Innovationen mithilfe von ML-Modellen und Erkenntnissen, die branchenweit bewährte Verfahren und bankweit gemeinsam genutzte Artefakte nutzen
Die Möglichkeit, in Ihrer Organisation einfacher und einheitlicher auf Daten zuzugreifen und diese gemeinsam zu nutzen
Ein modernes Toolset, das auf einer auf Abruf verwalteten Architektur basiert und die Rechenanforderungen minimieren, Kosten senken und eine nachhaltige ML-Entwicklung und einen nachhaltigen Betrieb ermöglichen kann. Gleichzeitig bietet es die Flexibilität, neue AWS Produkte und Services zu integrieren, um aktuelle Anwendungsfälle und Compliance-Anforderungen zu erfüllen
Unterstützung bei der Einführung, Einbindung und dem Training, die es den Teams für Datenwissenschaft und Technik in Ihrer gesamten Organisation ermöglicht, selbstständig zu arbeiten und ML-Produkte organisationsweit zu skalieren
