数据科学在实践操作中会伴随着各种挑战。 不仅存在数据分散、数据科学技能短缺的挑战，还需要从诸多工具、实践和框架中做出选择并按照严格的 IT 标准进行训练和部署。 模糊不清的准确性和难以审计的预测，也使得实施机器学习 (ML) 模型面临挑战。
采用 IBM 数据科学工具和解决方案，您可以通过以下功能加速 AI 驱动的创新：
- 智能 Data Fabric 架构
- 简化的 ModelOps 生命周期
- 通过灵活部署运行任何 AI 模型的能力
- 值得信赖、可解释的 AI
换言之，您不但能够在任何云上运行数据科学模型，还可以逐渐建立对 AI 结果的信任。 此外，您还能够通过 ModelOps 管理和治理 AI 生命周期，通过预防性分析 优化业务决策，以及通过可视化建模 工具加速实现价值成果。
可扩展的集成式数据科学平台，具有涵盖整个 AI 和 ML 生命周期的各项功能
预测和优化技术，助力完善决策制定机制
实施 AI 模型并同步执行开发运维 (DevOps)，加快实现投资回报率
通过开放、灵活的架构，实现 AI 生命周期的自动化，加速实现价值成果。
通过完全集成的数据和 AI 平台，跨越任何云端收集、组织和分析数据。
利用这一领先的可视化数据科学和机器学习工具，加速实现价值成果。
通过一系列产品获取预防性分析能力，以优化决策机制。
了解在多云数据和 AI 平台上使用开源数据科学可获得哪些优势。
了解在 AI 领域快速成长的领导者如何在其行业中脱颖而出。
了解企业如何利用 IBM Decision Optimization 软件轻松应用预防性分析。
了解数据科学的定义、生命周期和相关工具。
深入研究和学习亟需的数据科学技能，使用真实的示例代码构建解决方案，并在 IBM Developer 上与全球开发者社区沟通交流。
本指南将帮助您了解现代预测分析的态势，确定发展和加强使用 AI 的机会，帮助数据科学团队和业务利益相关方快速交付价值成果。