Low-Code-Data-Science-Plattformen: 3 Dinge, die IT-Führungskräfte wissen sollten

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Low-Code-Data-Science-Plattformen: 3 Dinge, die IT-Führungskräfte wissen sollten

Unternehmen aller Branchen wenden sich Daten und Analysen zu, um geschäftliche Herausforderungen zu meistern. EIN Umfrage von New Vantage Partners fanden heraus, dass 91 Prozent der Unternehmen in KI investiert haben. Dieselbe Studie ergab jedoch, dass nur 26 Prozent dieser Unternehmen KI in der weit verbreiteten Produktion einsetzen.

Unternehmen haben Schwierigkeiten, geschäftliche Herausforderungen mit KI zu lösen. Sie stellen fest, dass das Erstellen von Anwendungen für maschinelles Lernen (ML) Zeit braucht und teure Wartung und Fachkräfte erfordert, die knapp sind. Führer sagen das vorbei 70 % der Data-Science-Projekte berichten über minimale oder keine Auswirkungen auf das Geschäft.

So können Low-Code-ML-Plattformen helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen.

Low-Code ist ein Softwareentwicklungsansatz, der eine visuelle Benutzeroberfläche nutzt, um Anwendungen anstelle der traditionellen Handcodierung zu erstellen. Jahrzehntelang haben Entwickler Anwendungen erstellt, indem sie Tausende von Codezeilen von Grund auf neu geschrieben haben, oft rund um die Uhr.

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Das Erstellen von Softwarelösungen mit Low-Code liegt irgendwo im Kontinuum zwischen der Programmierung von Grund auf neu und dem Kauf von der Stange. Es bringt das Beste aus beiden Welten, indem es Flexibilität und Time-to-Market in Einklang bringt.

Eine Low-Code-Entwicklungsplattform (LCDP) gilt aufgrund ihres visuellen Ansatzes als schneller zu erstellen, kostengünstig in der Wartung und entwicklerfreundlich.

Low-Code-Tools stärken Unternehmen, indem sie die Softwareentwicklung demokratisieren. Heute kann jeder mit einem geschäftlichen Interesse und grundlegenden Technologiekenntnissen eine App mit Low-Code-Technologie erstellen. Entsprechend Gärtner, bis 2024 werden mehr als 65 Prozent aller App-Entwicklungen auf Low-Code basieren. Weltweit ist der Low-Code-Markt projiziert bis 2030 187 Milliarden US-Dollar erreichen.

Kann Low-Code KI-Lösungen beschleunigen?

Weltweit ist der ML-Markt projiziert bis 2029 209 Milliarden US-Dollar erreichen, bei einer kumulierten Wachstumsrate von 38,8 Prozent. Machine Learning Operations (MLOps) ist eine Reihe von Praktiken, die in den letzten Jahren ins Rampenlicht gerückt sind. Durch die Rationalisierung des Softwarebetriebs und die Vereinfachung der Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschafts- und Entwicklungsteams hilft MLOps beim Aufbau von KI-Lösungen auf Produktionsniveau.

Im Wesentlichen liefert MLOps die Ware durch drei Praktiken: Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD) und Continuous Training (CT).

CI befasst sich mit der automatischen Erstellung und Integration von Code von mehreren Mitwirkenden in eine einzige Anwendung. CD ist die Praxis, Qualitätsprodukte kontinuierlich und vorhersehbar an die Produktion zu liefern. CT stellt die Überwachung und Neuschulung des ML-Modells mithilfe neuer Daten sicher, wenn die Modellleistung nachzulassen beginnt.

Warum fällt es Unternehmen schwer, mit ML Werte aufzubauen, zu skalieren und zu liefern? Es gibt drei zentrale Herausforderungen:

  • Lange Zykluszeit: Das Erstellen robuster KI-Modelle im Unternehmensmaßstab braucht Zeit. 80 % der Unternehmen sagen, dass sie sechs Monate gebraucht haben, um ein KI-Modell zu erstellen.
  • Modelldrift: Mit kontinuierlichen Veränderungen des externen Marktes, der Geschäftsdynamik und der grundlegenden Daten neigen Modelle dazu, schnell veraltet zu sein. Modelldrift führt zu einem Rückgang der Genauigkeit und schlechten Geschäftsentscheidungen.
  • Talentmangel: Data-Science-Praktiker, die geschäftliche Herausforderungen durch den Einsatz von KI lösen können, sind Mangelware. VentureBeat ist der Meinung, dass der Mangel an Fähigkeiten einer der Hauptgründe für die langsame Einführung von KI ist.

Eine Low-Code-Methodik geht diese Herausforderungen an, indem sie einen visuellen, automatisierten Ansatz für MLOps bietet. Es trägt dazu bei, die Markteinführung zu beschleunigen, ermöglicht eine effiziente Modellpflege und demokratisiert die datenwissenschaftliche Entwicklung, indem es Qualifikationsbarrieren senkt.

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Wie Low-Code-Data-Science-Plattformen die MLOps-Herausforderungen angehen

Es gibt drei Möglichkeiten, wie eine Low-Code-Plattform die Hindernisse angeht, mit denen die meisten Data-Science-Teams konfrontiert sind:

1. Schnellere Markteinführung

Low-Code-Plattformen können die Entwicklung beschleunigen, indem sie wiederverwendbare Komponenten anbieten, die während des gesamten ML-Lebenszyklus benötigt werden – Datenkonnektoren, Datenhandler, Backend-/Frontend-Entwicklungsmodule, ML-Algorithmen, Visualisierungs-Widgets sowie Verwaltungs- und Sicherheitsmodule.

Durch die Bereitstellung einer gebrauchsfertigen Bibliothek in einem Drag-and-Drop-Ansatz ermöglicht es Entwicklern, schnell zu erstellen und Fehler zu beheben. Dies erleichtert dem Data-Science-Team die Zusammenarbeit, Iteration und Optimierung, bis die geschäftliche Herausforderung gelöst ist.

2. Einfachere Modellwartung und verbesserte Governance

Wenn trainierte ML-Algorithmen Gefahr laufen, veraltet zu sein, noch bevor sie live gehen, bieten Low-Code-Tools effiziente Möglichkeiten, sie auf dem neuesten Stand zu halten. Sie machen es einfach, Modelle kontinuierlich zu überwachen, Modellverschlechterungen zu erkennen und durch zentralisierte Governance automatisch Maßnahmen zu ergreifen.

Low-Code-ML-Plattformen helfen bei der Erkennung von Modellabweichungen, indem sie triggerbasierte Warnungen kennzeichnen. Sie bieten Mechanismen zum erneuten Trainieren von Modellen bei definierten Schwellenwerten und zum dynamischen Austauschen von Modellen basierend auf der Leistung. Durch die Operationalisierung der MLOps-Praktiken von CI-CD-CT helfen Low-Code-ML-Plattformen bei der Bewältigung von Modellwartungsproblemen.

3. Überbrückung der Qualifikationslücke

Jedes Unternehmen, ob groß oder klein, hat Mühe, Data-Science-Talente zu finden, zu engagieren und zu halten. Durch das Angebot einer intuitiven Drag-and-Drop-Oberfläche überwinden Low-Code-Plattformen die Barrieren für die Entwicklung von Data Science.

Mit Low-Code-Plattformen ist es einfach, ein internes Softwareentwicklungsteam für ML-Anforderungen umzuschulen. Wiederverwendbare Komponenten in einem wiederholbaren Workflow machen es weniger umständlich, Wissen über KI-Anwendungen zu behalten oder bei Neueinstellungen zu pflegen. Dies führt zu niedrigeren Kosten für Schulungen und ML-Entwicklung.

Der Kühlketten-Logistikanbieter United States Cold Storage (USCS) hat sich zum Ziel gesetzt, die Lagerdurchlaufzeiten zu verkürzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und hohe Strafen zu vermeiden. Sie setzten auf Low-Code-ML-Plattformen, um eine zu entwickeln automatisierter Terminplaner. USCS rief Data-Science-Experten hinzu, um die eigentliche Ursache dieser Verzögerung zu ermitteln – ein manuelles Terminplanungssystem. Sie verwendeten Low-Code-Tools, um innerhalb eines Quartals einen Predictive Scheduler zu erstellen.

Nachdem die Lösung in einem Lager getestet wurde, wurde sie in 26 Lagern in den USA produziert. Dies führte zu einer 16-prozentigen Reduzierung der Lagerdurchlaufzeiten und zu Einsparungen von 300.000 $ in einem Quartal. Die Low-Code-Plattform ermöglichte es dem USCS-Team, die Lösung schnell und in großem Umfang mit minimalen Anforderungen an das Technologiepersonal zu erstellen und bereitzustellen.

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Setzen Sie auf Low-Code-Data-Science-Plattformen, um die Gesamtbetriebskosten zu senken

Unternehmen beginnen oft mit der Entwicklung von Low-Code-Datenwissenschaften, indem sie Technologieplattformen evaluieren. Das kann verheerend sein. Der beste Ausgangspunkt für die Low-Code-Reise ist, mit organisatorischen Prioritäten zu beginnen und die kurz- und langfristigen Geschäftsanforderungen zu verstehen.

Bewerten Sie Low-Code-Plattformen, indem Sie die Ausrichtung an der Technologiestrategie, Architektur und Roadmap des Unternehmens überprüfen. Treffen Sie Ihre Wahl auf der Grundlage der Gesamtbetriebskosten, indem Sie die Ausgaben für Tools, Personal und Prozessänderungen in den Bau- und Wartungsphasen berücksichtigen.

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