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Una visione di successo
Per sfruttare con successo il valore dei dati, l'organizzazione deve sviluppare un framework ML scalabile che consenta di raggiungere i risultati di business, allineandosi al contempo alle migliori pratiche definite in questa strategia. AWS Tale struttura potrebbe aiutare l'organizzazione a raggiungere i seguenti obiettivi:
Un processo self-service per la creazione di un'infrastruttura standardizzata a livello di produzione per lo sviluppo di analisi avanzate, carichi di lavoro basati sulla scienza dei dati e un percorso di vita chiaro per tali carichi di lavoro DevOps-driven
Team dei casi d'uso che possono contare su una governance semplificata, che riduce il time-to-value e allo stesso tempo libera risorse tecniche preziose
Una libreria di data science per accedere e condividere modelli di ML riutilizzabili in grado di ridurre rapidamente i tempi di distribuzione end-to-end utilizzando modelli che possono essere perfezionati e condivisi con altri
Una libreria di riferimento per i dati su cloud (DataHub) che fornisce metadati su tutti i dati presenti su più data lake, velocizzando non solo la scoperta AWS dei dati ma anche i tempi di accesso ai dati necessari per addestrare i modelli
Un DevOps team dedicato formato per gestire la piattaforma e il toolkit sottostante, supportare lo sviluppo di nuove funzionalità e garantire la conformità continua ai controlli chiave
Real-life casi d'uso forniti agli account a livello di produzione
Un trasferimento di conoscenze tra il team di progetto e i team della linea di business ricevente (team spoke), che consente ai team aziendali di gestire autonomamente lo sviluppo continuo e il processo route-to-live
Completamento delle attività iniziali di coinvolgimento e adozione con un gruppo mirato di team aziendali
Centinaia di sessioni di AWS formazione in aula a supporto dell'adozione
