對於一直關注數據分析和人工智慧（AI）市場新聞的人來說，過去幾年發生了巨大的變化。開源語言的興起給傳統的分析技術帶來了壓力，像SAS這樣的公司必須面對新的競爭。新創公司也經歷了艱難的時期，它們燒光了現金，並從中吸取了寶貴的教訓，有時甚至沒有找到可持續的商業模式。此外，生成式人工智慧的快速普及讓每個人都感到自己是否能跟上競爭步伐的擔憂。總的來說，數據分析領域的不確定性前所未有地增加。
因此，從長遠角度考慮建立的分析夥伴關係比以往任何時候都更加重要。所選的技術是否經得起時間的考驗?是否選擇具有良好業績記錄的企業?從最大規模來看，成本是怎樣的?隨著數據使用量的增長，團隊應該如何發展?當事情變得困難時。合作夥伴可以幫助我嗎?這些一直是分析合作夥伴決策中需要提出的重要問題，但在當今不斷變化的環境中，提前思考尤為重要。
在技術方面，隨著市場的變化，資料交付工作流程中涉及的供應商越多，風險也越大。因此，組織需要尋找一家能夠涵蓋所有範圍、提供完整服務的數據和人工智慧技術供應商。這樣的企業應該能夠從頭到尾完成工作，並提供以下服務：
● 資料準備
#● 提取、轉換和載入(ETL)
● 自動化、自動預測與自動特徵工程
● 生成式人工智慧微調
●模型開發
● 工作負載編排
##●●資料視覺化 ###################################################################################################### #● 多語言分析(包括Python、R、SQL和SAS語言)######此外，當所有這些工具均由同一技術合作夥伴提供時，它們很可能會更加自然和優雅地編織在一起。這意味著不必花費一半的時間來拼湊工具，當資料工作者身兼數職時，他們不必從一個工具跳到另一個工具來嘗試自己拼湊工作流程。 ######最重要的是一個軟體合作夥伴，它可以提供所有這些東西，以簡化的工作流程提供它們，此外，以一種為擁有專業數據技能和不具備專業數據技能的人提供支持的方式提供這些東西。這樣，數據團隊就不必做所有事情。無程式碼和低程式碼工具使資料團隊以外的利害關係人能夠處理構成資料團隊80%工作的小而重要的任務，同時使資料團隊能夠騰出時間來處理需要認真資料科學的最艱鉅的專案。 ######理想情況下，同一合作夥伴可以提供整個服務包。端到端、無縫整合、無程式碼到程式碼優先。這些都是無摩擦人工智慧和強大技術合作夥伴的標誌。 ######在資料和人工智慧業務方法中尋找什麼######然而，技術只是成功的一半。許多組織擁有出色的技術，但缺乏穩定性。最重要的是，在業務方面，在尋找合作夥伴來滿足其資料分析和人工智慧需求時，領導者和組織必須優先考慮那些具有經過驗證的結果和穩定性的企業。 ######對於當今的尖端組織來說，資料就是一切。不穩定的合作夥伴造成的干擾和溝通不良是不可接受的延誤，會危及短期和長期的成功。如果希望數據解決方案經受住時間的考驗，請確保數據供應商經受住了時間的考驗。 ######此外，可以透過與擁有深厚領域專業知識和世界級客戶服務良好記錄的組織合作，最大限度地減少日常中的不確定性。合作夥伴應該是合作夥伴，而不僅僅是供應商。當事情變得充滿挑戰時，希望有人在身邊提供幫助。 ######最後，市場的不確定性意味著每個人都會擔心定價和價值。優先考慮商業模式和授權系統專為客戶設計的合作夥伴。 ###以上是應對當下數據和人工智慧市場的不確定性的方法是什麼？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
