Operationalizing Analytics

The Challenges

• Putting models into production involves multiple manual steps and processes.
• Without a structured process for coordinating resources across analytics, IT and the business, it's impossible to deliver relevant, interactive, automated decisions at scale.
• The lack of proper monitoring and governance of AI assets reduces transparency and trust.

분석 기술 실용화

당면 과제

기업들은 분석 팀, IT 부서, 그리고 일선 부서의 리소스를 조율할 수 있는 구조화된 프로세스가 제대로 갖춰져 있지 않은 탓에 분석 기술을 실용화하는 데 흔히들 어려움을 겪습니다.

The Benefits

• Seamlessly move to production by deploying SAS or open source models in batch, streaming, cloud or edge devices.
• Execute on the best decision every time with explainable outcomes and complete visibility of the analytics life cycle.
• Ensure transparency with centralized governance and monitoring of all analytics assets – including open source.

• 수동 프로세스가 확장성을 저해합니다.
  
• 모델 성능을 자동으로 모니터링할 수 없습니다.
  
• 프로덕션 단계에서 데이터 특성을 수작업으로 다시 제작해야 합니다.
• 통합 기술이 부재하여 탐색 작업과 배포 작업을 각기 따로 수행해야 못합니다.
• 모델을 배포하려면 다른 언어로 직접 재코딩해야 합니다.
  
• 모델이 너무 복잡하여 대규모로 사용할 수 없습니다.
• 모델의 품질이 저하되는 경우에도 모델 재교육이 거의 이뤄지지 않습니다.
  
• 거버넌스와 문서화 작업의 부재로 인해 재작업이 불가피합니다.