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Eine Erfolgsvision
Um den Wert Ihrer Daten erfolgreich auszuschöpfen, muss Ihr Unternehmen ein skalierbares ML-Framework entwickeln, das Ihre Geschäftsergebnisse erzielt und gleichzeitig die in dieser Strategie definierten AWS Best Practices berücksichtigt. Ein solcher Rahmen könnte Ihrer Organisation helfen, Folgendes zu erreichen:
Ein Self-Service-Prozess zur Schaffung einer standardisierten Infrastruktur auf Produktionsebene für die Entwicklung fortschrittlicher Analysen und datenwissenschaftlicher Workloads sowie eine klare Vorgehensweise, mit diesen Workloads umzugehen DevOps-driven
Anwendungsfallteams, die von einer optimierten Unternehmensführung profitieren können, was die Zeit bis zur Wertschöpfung reduziert und gleichzeitig wertvolle technische Ressourcen freisetzt
Eine datenwissenschaftliche Bibliothek für den Zugriff auf und die gemeinsame Nutzung von wiederverwendbaren ML-Vorlagen, die die Durchlaufzeiten durch die Verwendung von Vorlagen, die verfeinert und mit anderen geteilt werden können, schnell reduzieren können
Eine Cloud-Datenreferenzbibliothek (DataHub), die Metadaten zu allen Daten bereitstellt, die sich in mehreren Data Lakes befinden. Dadurch wird nicht nur die AWS Datenerkennung beschleunigt, sondern auch der Zugriff auf die Daten beschleunigt, die für das Trainieren von Modellen erforderlich sind
Ein engagiertes DevOps Team, das geschult wurde, um die Plattform und das zugrunde liegende Toolkit zu verwalten, die Entwicklung neuer Funktionen zu unterstützen und die kontinuierliche Einhaltung wichtiger Kontrollen sicherzustellen
Real-life Anwendungsfälle, die an Kunden auf Produktionsebene weitergegeben werden
Ein Wissenstransfer zwischen dem Projektteam und den Teams der beteiligten Geschäftsbereiche (Spoke-Teams), der es den Geschäftsteams ermöglicht, die Weiterentwicklung und den Route-to-Live-Prozess selbst zu verwalten
Abschluss der ersten Aktivitäten zur Zusammenarbeit und Einführung mit einer gezielten Gruppe von Geschäftsteams
Hunderte von AWS Präsenzschulungen wurden durchgeführt, um die Einführung zu unterstützen
