Was ist MLOps?
Daten und Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) können fast jeden Geschäftsprozesses basierend auf Fakten unterstützen. Viele Unternehmen befinden sich mitten in einer Phase der fachlichen Beurteilung der Algorithmen und technischer Erprobung der entsprechenden Technologien. MLOps beschreibt die Integration in den Geschäftsprozess, um den vollen Mehrwert jedes Algorithmus zu nutzen. Agilität bei der Umsetzung und Integration, kombiniert mit Nachvollziehbarkeit und Qualitätssicherung von Informationen, Algorithmen und Prozessen sind der Schlüssel, damit KI bzw. AI sein Potenzial entfalten kann.
Erfahren Sie, welche Vorteile KI-Plattformen haben und lernen Sie Cloud Pak for Data als KI-Plattform kennen.
Zentrale Herausforderungen für MLOps
Vertrauen in Daten und dem dahinterliegenden Prozess ist der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Dabei ergeben sich jedoch zahlreiche Herausforderungen für Unternehmen:
Stehen auch Sie vor ähnlichen Herausforderung? KI Plattformen unterstützen Sie bei der Bereitstellung dokumentierter, nachvollziehbarer Informationen und bei der Umsetzung von MLOps. Generieren Sie aus vertrauenswürdigen Daten intelligente KI-Prozesse und betten Sie diese in Geschäftsprozesse ein, um fundierte Entscheidungen treffen können. Wir unterstützen Sie dabei!
Vorteile einer KI Plattform:
Die Herausforderungen von MLOps im Umgang mit Daten und dem dahinterliegenden Prozess lassen sich mit einer KI Plattform bewältigen:
Operationalisierung von KI Prozessen
Mittels Künstlicher Intelligenz Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen ist schon ein großer Vorteil. Dieser Vorteil kann hundertfach potenziert werden, wenn der KI-Prozess in den eigentlichen operativen Prozess eingebettet wird und so ständig seinen Mehrwert liefern kann. Das wiederum verlangt vom KI-Prozess dessen eigene Operationalisierung: als Service, per REST-API, als Batch-Job muss KI verfügbar sein.
Bereitstellung und Überwachung von Services
Die Bereitstellung der KI-Services in der notwendigen Form muss agil, performant und nachvollziehbar sein. Es gelten die gleichen Anforderungen, wie für alle anderen geschäftskritischen Prozesse.
Langfristiges technisches und fachliches Monitoring (BIAS) der KI Modelle
KI-Prozesse unterliegen einem ständigen Lern- und Alterungsprozess, da der dahinterliegende Geschäftsprozess sich ebenfalls entwickelt. Ein Fortschreiten im operativen Prozess muss mit einer Evolution des KI-Prozesses begegnet werden und das möglichst automatisiert. Ebenso müssen möglicherweise unerwünschte Einflüsse („BIAS“) erkannt und dokumentiert werden.
Datenkatalogisierung/Governance
Eine zentrale Katalogisierung der Daten ermöglicht schnellere und agilere Entwicklung der KI-Prozesse. Wenn Herkunft und Bedeutung von Daten dokumentiert ist, kann die KI sicherer und zuverlässiger auch die richtigen Vorhersagen treffen.
Datenvirtualisierung
Bereitstellung von Daten für den KI-Prozess kann eine Herausforderung sein. Datenvirtualisierung kann helfen, indem Daten nicht physikalisch, sondern nur virtuell, aber voll dokumentiert und geschützt, dem KI-Prozess zur Verfügung gestellt werden.
In unseren Projekten analysieren wir anhand der Kundensituation die individuellen Anforderungen. Anschließend, auf Basis von technischen und fachlichen Anforderungen, schlagen wir die passende Architektur zur Erreichung der Ziele vor und setzen diese ggfls. auch um.
In der KI-Plattform wurde dank „AutoAI“ ein in Güte und Qualität ebenbürtiges Modell mit wenigen Klicks erstellt und in wenigen Minuten ein nutzbarer, überwachter KI-Prozesses erstellt. Mittels OpenScale wird dieser Prozess nun per KI auf Qualität, Drift und BIAS überwacht.
Marc BastienSoftware ArchitectTIMETOACTCloud Pak for Data als KI Plattform
Erfahrungen aus bisherigen Kundensituationen haben gezeigt, dass die von IBM angebotene Lösung „Cloud Pak for Data“ den KI-Prozess inkl. MLOps umfassend in allen Aspekten unterstützt. Grafisch stellt sich die Lösung und der Prozess so dar:
Marc Bastien, Software Architekt bei TIMETOACT, zeigt Ihnen anhand von Projektbeispielen unserer Kunden, wie mit IBM Cloud Pak for Data und strukturierter Anwendung von Data Science ungenutztes Potenzial in Prozessen identifiziert und genutzt wird.
Möchten Sie Praxisbeispiele aus seinen Projekten und die Einführung von Data Science in nahezu jeden Unternehmensprozess sehen? Nach Eingabe Ihrer E-Mail Adresse gelangen Sie zum kompletten Video.
Unsere Services:
Die Breite und gleichzeitige Tiefe in der Abdeckung aller analytischen Fragestellungen ist die Stärke der TIMETOACT. Erfahrung aus jahrzehntelanger Beratung und die enge Zusammenarbeit mit den führenden Technologieanbietern kommt jedem Projekt zugute. TIMETOACT ist seit Jahren immer führend in der Adaption neuer, moderner Lösungen der Technologieführer.