7 Best Practices zum Ausrollen
von Data Products

In diesem Whitepaper zeigen wir auf, aus welchen Gründen derzeit so viele Data Science Projekte in der Bereitstellungsphase scheitern. Als Bereitstellung definieren wir dabei den Moment, in dem ein Machbarkeitsnachweis oder ein Pilotprojekt zu einem Datenprodukt wird, das in den Geschäftsbetrieb integriert werden soll. Wir haben uns verschiedene Varianten der technischen Bereitstellung von Data Science Projekten angesehen und dabei fünf grundlegende Herausforderungen ausgemacht.

Inhalt des Whitepapers

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Intro | Mangement Summery

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Wieso ist uns das so wichtig?
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Was bedeutet es ein Data Science Projekt auszurollen?
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Deep Dive: Technisches Ausrollen von ML Modellen
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Warum ist es so schwierig, mit Data Science Projekten Mehrwerte zu schaffen?
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Lösungen und Best Practices
Ausrollen von Data Products_Whitepaper

Ihre Mehrwerte

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Einzigartig

Erhalten Sie einen Einblick in die Erkenntnisse aus der Produktivsetzung von über 1.000 Data & AI Projekten aus den letzten 7 Jahren.

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Innovativ

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind disruptive Technologien. Mit unseren Data Products können Sie die Gesellschaft revolutionieren.

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