- Verstehen, welche Prozesse automatisiert werden müssen
Es wird immer schwieriger, Tatsachen im Hinblick auf maschinelles Lernen heute zu trennen. Bevor Sie sich für eine AI-Plattform entscheiden, müssen Sie prüfen, welche Probleme Sie lösen möchten. Die am einfachsten zu automatisierenden Prozesse sind diejenigen, die jeden Tag manuell ausgeführt werden und keine variable Ausgabe erfordern. Komplizierte Prozesse erfordern vor der Automatisierung eine weitere Prüfung. Während maschinelles Lernen definitiv zur Automatisierung einiger Prozesse beitragen kann, benötigen nicht alle Automatisierungsprobleme maschinelles Lernen.
- Ohne gute Daten beginnen
Das größte Problem, das beim maschinellen Lernen auftritt, beginnt mit einem Mangel an guten Daten. Während die Verbesserung von Algorithmen häufig die meiste Zeit in der KI beansprucht, ist die Datenqualität für die ordnungsgemäße Funktion der Algorithmen unerlässlich. Laute Daten, schmutzige Daten und unvollständige Daten sind Nachteile des idealen maschinellen Lernens. Die Lösung für dieses Problem ist, dass Sie sich Zeit nehmen, um Daten durch sorgfältige Datenverwaltung, Datenintegration und Datenanalyse auszuwerten und zu erfassen, bis Sie klare und saubere Daten erhalten. Sie sollten dies jedoch vorbereiten, bevor Sie überhaupt beginnen.
- Unzureichende Infrastruktur
Maschinelles Lernen erfordert große Mengen an Datenumwandlungsfähigkeiten. Legacy-Systeme können die Arbeitslast oft nicht bewältigen und knicken leider unter Druck. Sie sollten prüfen, ob Ihre Infrastruktur maschinelles Lernen beherrscht. Wenn dies nicht möglich ist, sollten Sie ein Upgrade durchführen, einschließlich Hardwarebeschleunigung und flexibler Speicherung.
- Implementierung
In Organisationen arbeiten oft Analytics-Engines mit, wenn sie sich für ein Upgrade auf maschinelles Lernen entscheiden. Die Integration neuerer maschineller Lernmethoden in bestehende Methoden ist eine komplizierte Aufgabe. Die korrekte Interpretation und Dokumentation zu pflegen, trägt wesentlich zur Erleichterung der Implementierung bei. Durch die Zusammenarbeit mit Implementierungspartnern können Sie die Implementierung mit Services wie Erkennung von Anomalien, Vorhersageanalyse und Ensemble-Modellierung erleichtern.
- Mangel an qualifizierten Ressourcen
Deep Analytics und Maschinelles Learning in ihrer derzeitigen Form sind immer noch neue Technologien. Daher gibt es einen Mangel an qualifizierten Ressourcen, die Sie einsetzen können, um analytische Inhalte für maschinelles Lernen zu verwalten und zu entwickeln. Datenwissenschaftler benötigen häufig eine Kombination aus Domänenerfahrung und fundierten Kenntnissen in Wissenschaft, Technologie und Mathematik. Um sie zu rekrutieren, müssen Sie viel Geld investieren, da diese Mitarbeiter häufig gefragt sind und ihren Wert kennen.
Sie können sich auch an Ihren Lieferanten wenden, um Hilfe bei der Personalbesetzung zu erhalten, da viele „Managed Service Provider“ einen qualifizierten Datenwissenschaftler bereithalten, der jederzeit einsatzbereit ist. ProV ist ein globales IT-Dienstleistungsunternehmen und Implementierungsspezialisten, das hochqualitative Implementierungs- und Anpassungsdienste bereitstellt, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen und sich schnell an Änderungen anzupassen. ProV bietet modernste verwaltete Robotics Process Automation (RPA) -Dienste sowie ServiceNow-ITOM-Services, die auf Maschinelles Learning basieren.
Laden Sie unser eBook herunter, um besser zu erfahren, was Sie bei einem Serviceausfall verlieren könnten und wie MSPs die Geschäftskontinuität gewährleisten können.
