通过数据科学和机器学习进行创新、差异化和现代化.
| 最常见的挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 手动设置接口以与对等体协作并连接到数据源和基础设施 | 提供选择使用首选的接口，如Rstudio, Python或Jupyter，同时提供数据团队中的每个人都可以协作的公共工作空间 |
| 协调操作系统之间的特定依赖关系, 编程语言, 和图书馆建立模型. | 通过保持从一个环境到另一个环境的依赖关系的完整性来解决代码可移植性问题，还可以进行版本控制 |
| 通过电子邮件或slack进行的效率低下的临时协作方法 | 允许对对等体的代码、数据和元数据进行持续的协作和治理搜索 |
| 部署企业范围的机器学习解决方案需要应用程序快速扩展，以适应使用或数据的可变性 | 在根据工作负载SLA和性能要求优化成本的同时，增加计算能力以满足需求，并在使用量自动下降时减少计算能力. |
数据科学家可以更快地构建、部署和迭代他们的模型
开发人员现在可以跳过步骤并使用
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