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Obiettivi aziendali specifici
Il principale risultato aziendale è l'adozione di processi ottimizzati in grado di trasformare i dati dell'organizzazione in valore aziendale. Nello specifico, questa strategia può aiutarti a raggiungere i seguenti obiettivi aziendali specifici:
Dimensiona le funzionalità di machine learning e operazioni (MLOP) in tutta l'organizzazione e sviluppa una piattaforma di ML per supportare centinaia di data scientist e data engineer nell'esecuzione dei flussi di lavoro ML nella tua organizzazione.
Implementa un'implementazione di infrastruttura scalabile, sicura, economica e sostenibile utilizzando AWS Service Catalog per creare un'infrastruttura gestita su richiesta con Amazon AI. SageMaker
Standardizza il processo di sviluppo e implementazione del modello di ML tra più team.
Riduci il debito tecnico dei modelli esistenti e crea artefatti riutilizzabili per accelerare lo sviluppo di modelli futuri.
Riduci il tempo di conversione dall'idea al valore per i casi d'uso di dati e analisi fino a 12-16 settimane.
Riduci il tempo di creazione per gli ambienti dei casi d'uso del ML a 1-2 giorni.
Quando si dimensiona l'uso dell'analisi avanzata in azienda, lo sviluppo e il rilascio di modelli e soluzioni ML in produzione possono richiedere troppo tempo. Collaborando con AWS, riceverai indicazioni e supporto che possono aiutarti a progettare, creare e lanciare rapidamente una piattaforma self-service moderna, sicura, scalabile e sostenibile per lo sviluppo e la produzione ML-based di servizi a supporto della tua azienda e dei tuoi clienti. AWS I servizi professionali
La collaborazione prevede quanto segue:
Un DevOps-driven approccio federato e self-service per l'infrastruttura e il codice applicativo, con un percorso chiaro che può ridurre i tempi di implementazione da settimane a minuti
Un ambiente sicuro, controllato e basato su modelli per accelerare l'innovazione con modelli e approfondimenti di machine learning che utilizzano le best practice del settore e artefatti condivisi a livello bancario
La capacità di accedere e condividere i dati in modo più semplice e coerente all'interno dell'organizzazione
Un set di strumenti moderno basato su un'architettura gestita su richiesta in grado di ridurre al minimo i requisiti di elaborazione, ridurre i costi e consentire lo sviluppo e le operazioni di machine learning sostenibili, con la flessibilità necessaria per integrare nuovi AWS prodotti e servizi per soddisfare i continui casi d'uso e i requisiti di conformità
Supporto all'adozione, al coinvolgimento e alla formazione che consente ai team di data science e data engineering di essere autosufficienti e di dimensionare i prodotti di ML in tutta l'organizzazione
