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Résultats commerciaux ciblés
Le principal résultat métier est d'adopter des processus optimisés capables de transformer les données de votre organisation en valeur métier. Plus précisément, cette stratégie peut vous aider à atteindre les résultats métier ciblés suivants :
Développez les capacités d'apprentissage automatique et d'opérations (MLOps) au sein de votre organisation et développez une plateforme de machine learning pour aider des centaines de data scientists et d'ingénieurs de données à exécuter des flux de travail ML dans votre organisation.
Mettez en œuvre un déploiement d'infrastructure évolutif, sécurisé, rentable et durable en créant une infrastructure gérée à la demande avec Amazon SageMaker. AWS Service Catalog
Normaliser le processus de développement et de déploiement du modèle de ML entre plusieurs équipes.
Réduire la dette technique des modèles existants et créer des artefacts réutilisables pour accélérer le développement des futurs modèles.
Réduisez idea-to-value le temps consacré aux cas d'utilisation des données et de l'analytique à 12 à 16 semaines.
Réduire le délai de création des environnements de cas d'utilisation du ML à 1 ou 2 jours.
Lorsque vous mettez à l'échelle l'utilisation d'analytique avancée dans l'entreprise, le développement et la mise en production de modèles et de solutions de machine learning peuvent prendre trop de temps. En vous associant à AWS, vous bénéficiez de conseils et d'une assistance qui peuvent vous aider à concevoir, créer et lancer rapidement une plateforme en libre-service moderne, sécurisée, évolutive et durable pour le développement et la production de services basés sur le ML afin de soutenir votre entreprise et vos clients.AWS Les services professionnels
La collaboration offre les avantages suivants :
Une approche fédérée, en libre-service et DevOps pilotée pour l'infrastructure et le code des applications, avec un itinéraire clair vers la mise en service qui peut réduire les délais de déploiement de plusieurs semaines à quelques minutes
Un environnement sécurisé, contrôlé et modélisé pour accélérer l'innovation grâce à des modèles de machine learning et à des informations qui utilisent les bonnes pratiques du secteur et des artefacts partagés à l'échelle de la banque
La possibilité d'accéder aux données et de les partager plus facilement et de manière plus cohérente au sein de votre organisation
Un ensemble d'outils moderne basé sur une architecture gérée à la demande qui permet de minimiser les besoins informatiques, de réduire les coûts et de permettre un développement et des opérations de machine learning durables, avec la flexibilité nécessaire pour intégrer de nouveaux AWS produits et services afin de répondre aux exigences de conformité et de cas d'utilisation continues
Soutien à l'adoption, à l'engagement et à la formation qui permet aux équipes de science des données et d'ingénierie de votre organisation d'être autonomes et de mettre à l'échelle les produits de ML dans toute votre organisation
