Die Datenwissenschaft hat ihre Herausforderungen. Dazu gehören fragmentierte Daten, wenig verfügbares datenwissenschaftliches Know-how und verschiedene Tools, Praktiken und Frameworks, die zur Auswahl stehen. Außerdem gelten strenge IT-Standards in Bezug auf Schulung und Bereitstellung. Auch die Operationalisierung von ML-Modellen mit unklarer Genauigkeit und schwer überprüfbaren Vorhersagen ist nicht gerade einfach.
Mithilfe von IBM Tools und Lösungen für die Datenwissenschaft können Sie KI-gesteuerte Innovation beschleunigen, und zwar mit:
- einer intelligenten Data Fabric
- einem vereinfachten ModelOps-Lebenszyklus
- der Fähigkeit, jedes KI-Modell mit flexibler Bereitstellung auszuführen
- vertrauenswürdiger und erklärbarer KI
Mit anderen Worten: Sie können Datenwissenschaftsmodelle auf jeder Cloud operationalisieren, während Sie Vertrauen in KI-Ergebnisse fördern. Außerdem können Sie den KI-Lebenszyklus mit ModelOps organisieren und lenken, Geschäftsentscheidungen mittels Vorhersageanalyse optimieren und die Zeit bis zur Wertschöpfung mithilfe von visuellen Modellierungstools beschleunigen.
Skalierbare, integrierte Plattform für Datenwissenschaft mit Funktionalitäten für den vollständigen KI- und ML-Lebenszyklus
Bessere Entscheidungsfindung durch Vorhersage- und Optimierungstechnologien
Schnellere Rendite durch die Operationalisierung von KI-Modellen, die auf DevOps ausgerichtet sind
Vereinen Sie die für Entscheidungen nötigen Informationen auf einer Multicloud-Plattform mit Entscheidungsoptimierung, visueller Modellierung und Open-Source-Tools für die Datenwissenschaft.
Nutzen Sie erklärbare KI- und Modell-Überwachung, um die Vertrauensbeziehung in Ihre Modellentscheidungen zu stärken und das Risiko systematischer KI-Fehler und Betrug zu mindern.