データおよび人工知能市場における現在の不確実性に対処する方法は何でしょうか?

データ分析と人工知能 (AI) 市場のニュースに注目している人にとって、ここ数年で大きな変化がありました。オープンソース言語の台頭により、従来の分析技術に圧力がかかり、SAS のような企業は新たな競争に直面する必要がありました。スタートアップ企業もまた、持続可能なビジネス モデルを見つけることさえできないまま、資金を使い果たし、貴重な教訓を学ぶという困難な時期を経験します。さらに、生成 AI の急速な導入により、競争に追いつくことができるかどうかを誰もが心配しています。全体として、データ分析の世界における不確実性はかつてないほど増大しています。

したがって、長期的な視点を念頭に置いて分析パートナーシップを構築することがこれまで以上に重要です。選択したテクノロジーは時の試練に耐えられますか? 実績のあるビジネスを選択していますか? 最大規模でのコストはいくらですか? データ使用量の増加に伴いチームはどのように進化する必要がありますか? 状況が困難になったとき。パートナーは私を助けてくれますか? これらはパートナーの決定を分析する際に常に尋ねるべき重要な質問でしたが、今日の変化し続ける環境では、先を見据えて考えることがさらに重要です。

データと AI テクノロジーに注目すべきもの

テクノロジー面では、市場の変化に伴い、データ配信ワークフローに関与するベンダーが増えるほど、リスクが増大します。したがって、組織はスペクトル全体をカバーし、完全なサービスを提供できるデータおよび AI テクノロジーのプロバイダーを探す必要があります。このような企業は、最初から最後まで仕事を完了し、次のサービスを提供できる必要があります:

#● データ準備

## 抽出、変換、ロード (ETL)

● 自動化、自動予測および自動化された特徴エンジニアリング

##● 生成 AI の微調整

##● モデル開発

##● ワークロード オーケストレーション

##● データの視覚化

● 多言語分析 (Python、R、SQL、SAS 言語を含む)

さらに、これらすべてのツールが同じテクノロジー パートナーによって提供されている場合、それらはより統合される可能性が高くなります。ナチュラルかつエレガントに。これは、ツールをまとめるのに時間の半分が費やされないことを意味し、データ ワーカーが複数の役割を果たしている場合でも、自分でワークフローをまとめるためにツールからツールへと飛び回る必要がありません。

最も重要なことは、これらすべてを提供し、合理化されたワークフローで提供し、さらに、専門的なデータ スキルを持つ人々とこれらを提供できない人々をサポートする方法で提供できるソフトウェア パートナーです。もの。こうすることで、データ チームがすべてを行う必要がなくなります。ノーコードおよびローコード ツールを使用すると、データ チーム以外の関係者がデータ チームの作業の 80% を占める小さいながらも重要なタスクを処理できるようになり、同時にデータ チームが本格的なデータ サイエンスを必要とする最も困難なプロジェクトに取り組むことができるようになります。

同じパートナーがサービス パッケージ全体を提供できるのが理想的です。エンドツーエンド、シームレスな統合、ノーコードからコードファーストへ。これらは、摩擦のない AI と強力なテクノロジー パートナーの特徴です。

データと AI のビジネス アプローチで何を探すべきか

ただし、テクノロジーは戦いの半分にすぎません。多くの組織は優れたテクノロジーを持っていますが、安定性に欠けています。最も重要なことは、ビジネス面で、データ分析と AI のニーズを満たすパートナーを探す場合、リーダーや組織は実績と安定性が証明されたパートナーを優先する必要があるということです。

今日の最先端の組織にとって、データがすべてです。不安定なパートナーによって引き起こされる中断や誤解は、短期的および長期的な成功を危険にさらす許容できない遅延です。データ ソリューションが時の試練に耐えられるようにしたい場合は、データ プロバイダーがそれを備えていることを確認してください。

さらに、深い専門知識と世界クラスの顧客サービスの実績を持つ組織と提携することで、日々の不確実性を最小限に抑えることができます。パートナーは単なるサプライヤーではなく、パートナーであるべきです。物事が困難になったとき、誰かに助けてもらいたいと思うでしょう。

最後に、市場の不確実性は、誰もが価格と価値について心配していることを意味します。ビジネス モデルとライセンス システムが顧客向けに特別に設計されているパートナーを優先します。

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