5. Vom Proof of Concept zum Regelbetrieb

In den letzten Jahren und Jahrzehnten hat sich im Bereich von maschinellem Lernen sehr viel getan und diese Methoden sind heute jedem Unternehmen zugänglich. In Kap. 3 habe ich Konzepte wie den Machine Learning Feature Store, die Data-Science-Plattform sowie das Thema MLOps, also den Betrieb von KI- und ML-Systemen, eingeführt. An dieser Stelle möchte ich das vertiefen. Es handelt sich um Themenbereiche, die neu sind und in denen aktuell enorme Entwicklungen stattfinden. Daher fällt es Unternehmen häufig schwer, mit diesen rasanten Entwicklungszyklen mitzuhalten. In diesem Kap. 5 erfahren Sie deshalb, welche Herausforderungen in Data Science und Machine-Learning-Projekten auf Sie zukommen können und wie Sie eine Struktur für den Erfolg Ihrer Projekte schaffen. Einbinden möchte ich dies in die Frage: Make oder Buy? Auslagern und externe Angebote nutzen oder eigene technische Voraussetzungen schaffen? Verstehen Sie die folgenden Seiten als Entscheidungshilfe.