데이터 분석과 인공지능(AI) 시장 소식을 주목해 왔던 여러분에게 지난 몇 년간 큰 변화가 있었습니다. 오픈 소스 언어의 등장으로 인해 기존 분석 기술이 압박을 받게 되었고 SAS와 같은 회사는 새로운 경쟁에 직면하게 되었습니다. 스타트업 역시 어려운 시기를 겪으며 현금을 소진하고 귀중한 교훈을 배우며 때로는 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾지 못한 채 살아가기도 합니다. 또한 생성 AI의 급속한 채택으로 인해 모든 사람들이 경쟁을 따라잡을 수 있을지 걱정하게 되었습니다. 전반적으로 데이터 분석 세계의 불확실성은 이전 어느 때보다 증가했습니다.
따라서 분석 파트너십을 장기적으로 생각하는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 선택한 기술이 시간의 시험을 견딜 수 있습니까? 입증된 실적이 있는 비즈니스를 선택하고 있습니까? 최대 규모의 비용은 얼마입니까? 상황이 어려워지면 팀은 어떻게 발전해야 합니까? 파트너가 나에게 도움을 줄 수 있습니까? 이는 파트너 결정을 분석할 때 항상 물어보는 중요한 질문이었지만, 오늘날 끊임없이 변화하는 환경에서는 미리 생각하는 것이 더욱 중요합니다.
기술 측면에서는 시장이 변화함에 따라 데이터 전달 워크플로에 참여하는 공급업체가 많을수록 위험이 커집니다. 따라서 조직은 전체 스펙트럼을 포괄하고 완전한 서비스를 제공할 수 있는 데이터 및 AI 기술 제공업체를 찾아야 합니다. 이러한 비즈니스는 처음부터 끝까지 작업을 완료하고 다음 서비스를 제공할 수 있어야 합니다.
● 데이터 준비
● 추출, 변환 및 로드(ETL)
● 자동화, 자동화된 예측 및 자동화된 기능 엔지니어링
● 생성적 AI 미세 조정
● 모델 개발
● 워크로드 조정
● 데이터 시각화
● 다중 언어 분석(Python, R, SQL 및 SAS 언어 포함)
또한 이러한 모든 도구가 다음에서 제공되는 경우 동일한 기술 파트너라면 더욱 자연스럽고 우아하게 엮일 가능성이 높습니다. 즉, 도구를 함께 엮는 데 절반의 시간을 소비할 필요가 없으며, 데이터 작업자가 여러 모자를 쓸 때 스스로 워크플로를 엮기 위해 도구에서 도구로 이동할 필요가 없습니다.
가장 중요한 것은 이 모든 것을 제공하고, 간소화된 워크플로우로 제공할 수 있으며, 더 나아가 전문적인 데이터 기술이 있든 없든 사람들을 지원하는 방식으로 제공할 수 있는 소프트웨어 파트너입니다. 이렇게 하면 데이터 팀이 모든 작업을 수행할 필요가 없습니다. 노코드 및 로우코드 도구를 사용하면 데이터 팀 외부 이해관계자가 데이터 팀 작업의 80%를 차지하는 작지만 중요한 작업을 처리할 수 있는 동시에 데이터 팀이 진지한 데이터 과학이 필요한 가장 어려운 프로젝트를 처리할 수 있습니다.
이상적으로는 동일한 파트너가 전체 서비스 패키지를 제공할 수 있습니다. 엔드투엔드, 원활한 통합, 코드 없음부터 코드 우선까지. 이는 마찰 없는 AI와 강력한 기술 파트너의 특징입니다.
그러나 기술은 전투의 절반에 불과합니다. 많은 조직이 뛰어난 기술을 보유하고 있지만 안정성이 부족합니다. 가장 중요한 것은 비즈니스 측면에서 데이터 분석 및 AI 요구 사항을 충족할 파트너를 찾을 때 리더와 조직이 입증된 결과와 안정성을 갖춘 파트너를 우선시해야 한다는 것입니다.
오늘날의 최첨단 조직에서는 데이터가 전부입니다. 불안정한 파트너로 인한 혼란과 잘못된 의사소통은 단기 및 장기적 성공을 위태롭게 하는 용납할 수 없는 지연입니다. 데이터 솔루션이 시간의 테스트를 견디기를 원한다면 데이터 공급자가 이를 갖고 있는지 확인하십시오.
또한, 심층적인 도메인 전문 지식과 세계적 수준의 고객 서비스에 대한 검증된 실적을 갖춘 조직과 협력하면 일상적인 불확실성을 최소화할 수 있습니다. 파트너는 단순한 공급업체가 아니라 파트너여야 합니다. 상황이 어려워질 때 누군가가 도와주길 원합니다.
마지막으로 시장 불확실성은 모든 사람이 가격과 가치에 대해 걱정하게 된다는 것을 의미합니다. 고객을 위해 특별히 설계된 비즈니스 모델과 라이선스 시스템을 갖춘 파트너에게 우선순위를 부여하세요.
위 내용은 현재 데이터 및 인공지능 시장의 불확실성에 대처할 수 있는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!