Mehrere hervorragende Methoden zum Aufbau von Plattformen für maschinelles Lernen in der Cloud

​Übersetzer |.Bugatti

Rezensent |.Die meisten Menschen sind mit wichtigen Technologieplattformen wie iOS, Windows und AWS vertraut. Bei einer Plattform handelt es sich im Wesentlichen um eine Reihe von Technologien, die als Grundlage für den Aufbau, den Beitrag zu, das Experimentieren mit und die Erweiterung anderer Anwendungen dienen. Sie bringen viele der fortschrittlichen technologischen Fähigkeiten und innovativen Kundenerlebnisse von heute mit.

Um mit dem Umfang und der Komplexität der technologischen Möglichkeiten Schritt zu halten, die durch Big Data, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglicht werden, entwickeln viele Unternehmen komplexe interne Plattformen. Tatsächlich prognostiziert Gartner, dass Cloud-native Plattformen bis 2025 die Grundlage für mehr als 95 % aller neuen digitalen Initiativen bilden werden, gegenüber weniger als 40 % im Jahr 2021.

Meiner Erfahrung nach sind Unternehmenstechnologieplattformen transformativ: Sie ermöglichen funktionsübergreifenden Teams, schnell zu testen, zu starten und zu lernen, Duplikate zu reduzieren, Funktionen zu standardisieren und ein durchgängig integriertes Erlebnis zu bieten. Kurz gesagt, sie tragen dazu bei, Technologie in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

1. Die Entwicklung von Unternehmensplattformen

Viele Unternehmen werden immer besser darin, erstklassige Kundenerlebnisse zu bieten, indem sie Cloud-native Plattformen wie Kubernetes nutzen, die die schwere Arbeit von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen übernehmen können. Capital One ist das erste Finanzinstitut in den Vereinigten Staaten, das vollständig in die Cloud investiert. Die Fähigkeit, die Architektur der Datenumgebung neu zu gestalten, ist für die Konsolidierung seiner cloudbasierten Plattformfunktionen unerlässlich. Mit dieser soliden Grundlage ist Capital One besser in der Lage, Big Data zu nutzen, um neue maschinelle Lernfunktionen auf seinen Unternehmensplattformen aufzubauen, um neue, aussagekräftigere Kundenerlebnisse zu beschleunigen, zu verbessern und bereitzustellen.

Ein Großteil der Arbeit von Capital One in diesem Bereich hat zu bedeutenden Ergebnissen für das Unternehmen und die Kunden geführt. Die Betrugsentscheidungsplattform des Unternehmens wurde beispielsweise von Grund auf entwickelt, um komplexe Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Durch die Nutzung großer Datenmengen und die Möglichkeit, Modelle innerhalb von Tagen statt Monaten zu aktualisieren, trägt die Plattform dazu bei, Millionen von Kunden vor Kreditkartenbetrug zu schützen und kann von den verschiedenen Stakeholdern des Unternehmens genutzt werden.

Basierend auf meiner Erfahrung in der Leitung von Teams zur Bereitstellung von Unternehmenstechnologieplattformen sind hier die wichtigsten Lektionen und Best Practices, die ich dabei gelernt habe:

• Alles beginnt mit Teams: Bilden Sie abteilungsübergreifende Teams aus den besten Leuten, auch wenn es Ihre Arbeit zunächst ausbremst. Größere Teams sind nicht immer besser! Das Team muss mindestens aus Produktmanagern, Ingenieuren und Designern bestehen. Besetzen Sie diese Funktionen mit Leuten, die die Benutzer der Plattform wirklich verstehen. Wenn Sie beispielsweise eine Plattform aufbauen, die hauptsächlich von Datenwissenschaftlern genutzt wird, stellen Sie einen Produktmanager ein, der ein ehemaliger Datenwissenschaftler ist, oder fügen Sie dem Führungsteam einen Datenwissenschaftler hinzu. Wenn Ihr Team aus Mitarbeitern mehrerer Abteilungen besteht, stellen Sie sicher, dass Sie ein gemeinsames Ziel haben.
• Definieren Sie zunächst klar den Endzustand: Bevor Sie mit dem Bau beginnen, nehmen Sie sich die Zeit, die Architektur und den Plan für den Endzustand klar zu definieren und Ihre Ziele iterativ zu erreichen. Stellen Sie sicher, dass die Architektur von Anfang an auf Self-Service und Mitarbeit ausgelegt ist. Besser noch: Entwerfen Sie Ihre Plattform unter der Annahme, dass Sie sie auf Benutzer außerhalb Ihrer Organisation oder Geschäftseinheit ausweiten. Gehen Sie außerdem davon aus, dass Sie im Laufe der Zeit, wenn sich die Technologie verändert, in der Lage sein möchten, Komponenten auszutauschen.
• Schätzen Sie, wie lange es Ihrer Meinung nach dauern wird, und verdoppeln Sie es dann: Wichtig ist, dass Sie sich die Zeit nehmen, alle Fähigkeiten zu erarbeiten, die Sie von Anfang an aufbauen müssen, und dann in jeden Teil den entsprechenden Aufwand investieren. Sobald das technische Team dies mit der Geschwindigkeit kombiniert und abschätzt, wie lange es dauern wird, jedes Feature zu erstellen, erhöhen Sie die Puffermenge um 50 %. Nach meiner Erfahrung ist diese Schätzung ziemlich genau.
• Konzentrieren Sie sich auf Geschäftsergebnisse: Der Aufbau einer großartigen Plattform kann lange dauern. Es ist wichtig, Ihre Arbeit so zu ordnen, dass der Geschäftswert kontinuierlich realisiert wird. Dies motiviert das Team, schafft Glaubwürdigkeit und schafft einen positiven Kreislauf.
• Streben Sie nach Transparenz und stärken Sie die Kommunikation: Kommunizieren Sie Entscheidungen, Fortschritte und Roadmap frei mit den Stakeholdern. Klären Sie neben der Klärung der anstehenden Arbeiten auch, was derzeit keine Priorität hat. Schreiben Sie eine gute Dokumentation, um andere zu ermutigen, Beiträge zu leisten und der Plattform einfach beizutreten.
• Klein anfangen: Selbst in den besten Test- und Qualitätssicherungsumgebungen (QS) können Probleme übersehen werden, die erst nach der Bereitstellung in der Produktion sichtbar werden. Bei größeren Änderungen, die deutliche Auswirkungen auf die Kunden haben, beginnen Sie immer mit einer kleinen Gruppe und erweitern Sie dann den Anwendungsbereich, nachdem Sie festgestellt haben, dass sie in einer kleinen Produktionsumgebung wirksam sind.
• Seien Sie radikal transparent und kommunizieren Sie übermäßig: Teilen Sie Entscheidungen, Fortschritte und Roadmap frei mit den Stakeholdern. Klären Sie nicht nur, was Sie tun, sondern auch, was Sie derzeit nicht priorisieren. Investieren Sie in eine Dokumentation, die es einfach macht, Beiträge zu leisten und der Plattform beizutreten.
• Klein anfangen: Selbst in den besten Test- und Qualitätssicherungsumgebungen können einige Probleme übersehen werden, die erst in der Produktion entdeckt werden. Bei großen Veränderungen, die bedeutende Auswirkungen auf den Kunden haben, beginnen Sie immer mit einer kleinen Gruppe von Menschen und steigern Sie sie dann schrittweise, wenn Sie sehen, dass sich in der Produktion in kleinem Maßstab etwas tut. Setzen Sie Mitarbeiter nach Möglichkeit nur für die Erstpopulation ein, wenn sich Änderungen auf externe Kunden auswirken.
• Achten Sie auf eine ordnungsgemäße Verwaltung: Plattformbesitzer sollten auf die Plattformleistung achten. Alle Probleme sollten durch Kontrollmechanismen und automatisierte Warnungen aufgedeckt werden. Ausnahmen sollten schnell bearbeitet werden. Der Ursachenanalyse und den Änderungen sollte Vorrang eingeräumt werden, um ein erneutes Auftreten von Problemen zu verhindern. Wenn es keine Probleme gibt, feiern Sie angemessen, damit das Team weiß, dass es geschätzt wird.
• Wenn es zu schön scheint, um wahr zu sein ... Ausnahmeüberwachung ist eine großartige Möglichkeit, um sicherzustellen, dass die Ausführung mit der Absicht übereinstimmt. Das Ziel sind oft null Ausnahmen. Beispielsweise sollte die Verzögerung 200 Millisekunden nicht überschreiten. Wenn im Ausnahmebericht keine Ausnahmen angezeigt werden, stimmt wahrscheinlich etwas mit Ihrer Überwachung nicht. Erzwingen Sie immer eine Ausnahme, um sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß ausgelöst wird. Ich verstehe das sehr gut.
• Ein glückliches Team ist ein produktives Team. Feiern Sie Erfolge, loben Sie Teammitglieder, wenn sie gute Leistungen erbringen, und schaffen Sie ein Umfeld der inneren Erfüllung. Messen Sie regelmäßig die Zufriedenheit Ihres Teams und geben Sie Ihrem Team die Möglichkeit, darüber zu diskutieren, was es glücklicher machen würde, und es selbst auszuprobieren, um Bereiche der Unzufriedenheit anzugehen.

Wenn ein Team über eine starke Kultur verfügt, die stark durch die richtige Plattformtechnologie unterstützt wird, sind die Möglichkeiten endlos. Durch die Kombination cloudnativer Plattformen mit großen Datenmengen können Unternehmen neuere, innovativere Produkte und Erfahrungen besser vorantreiben und damit experimentieren. Wenn diese Erfahrungen es Endbenutzern und Kunden ermöglichen, das Produkt oder die Dienstleistung, die sie benötigen, zum richtigen Zeitpunkt zu erhalten, macht das einen großen Unterschied.

Originallink: https://venturebeat.com/ai/best-practices-for-building-machine-learning-platforms-on-the-cloud/

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