Vom Prototypen zur Lösung

Vom Labor in die Praxis

Ein Prototyp ist schnell gebaut. Er entsteht unter idealisierten Laborbedingungen: Alle Daten sind verfügbar, Sonderfälle bleiben unbeachtet, potenzielle Kunden oder Nutzer sind außen vor. Ein ML-Projekt macht aber nur Sinn, wenn es im produktiven Umfeld echten Mehrwert generiert und von allen Betroffenen akzeptiert wird. Schon vor der Entwicklung eines PoCs sollte deshalb geklärt werden, welche Ziele im Praxiseinsatz angestrebt werden. Welche Hürden sind auf dem Weg zu erwarten und wie hoch werden sie voraussichtlich sein? Es lohnt sich unter Umständen, für die Beantwortung dieser Fragen und eine fundierte Business Case Betrachtung einen externen Spezialisten hinzuzuziehen. Fest steht, dass Data Science klassisches Software-Geschäft ist. Dessen Komplexität erfordert das Wissen einer ganze Reihe von Experten: Business- und IT-Consultants, Cloudentwickler, Big-Data-Experten, Softwareentwickler und mehr. Gelingt dieses Zusammenspiel der verschiedenen Akteure, dann hat das ML-Projekt gute Erfolgschancen. Bei Ergebnis winken spannende, innovative Produkte und Kunden, die von disruptiven neuen Methoden begeistert sind.

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