任何一直關注數(shù)據(jù)分析和人工智能(AI)市場新聞的人都知道，過去幾年發(fā)生了巨大的變化。開源語言的興起給SAS等基礎分析技術帶來了壓力。初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)燒光了現(xiàn)金并吸取了慘痛的教訓，有時甚至沒有實現(xiàn)可持續(xù)的商業(yè)模式。當然，生成式人工智能的快速采用，讓每個人都質疑他們是否正在盡一切努力跟上競爭的步伐。總而言之，數(shù)據(jù)分析中的不確定性從未如此之多。
因此，從長遠角度考慮建立的分析合作伙伴關系比以往任何時候都更加重要。選擇的技術是否經(jīng)得起時間的考驗？是否選擇具有良好業(yè)績記錄的企業(yè)？從最大規(guī)模來看，成本是怎樣的？隨著數(shù)據(jù)使用量的增長，團隊應該如何發(fā)展？當事情變得困難時。合作伙伴可以幫助我嗎？這些一直是分析合作伙伴決策中需要提出的重要問題，但在當今不斷變化的環(huán)境中，提前思考尤為重要。
在數(shù)據(jù)和人工智能技術中尋找什么
讓我們從技術方面開始。隨著市場發(fā)生如此大的變化，數(shù)據(jù)交付工作流程中的供應商越多意味著風險越大。組織需要尋找涵蓋所有范圍并可以從頭到尾完成工作的數(shù)據(jù)和人工智能技術。在技術方面，組織需要尋找提供一切服務的企業(yè)，包括：
● 數(shù)據(jù)準備
● 提取、轉換和加載(ETL)
● 自動化、自動預測和自動特征工程
● 生成式人工智能微調
● 模型開發(fā)
● 工作負載編排
● 數(shù)據(jù)可視化
● 多語言分析(包括Python、R、SQL和SAS語言)
此外，當所有這些工具均由同一技術合作伙伴提供時，它們很可能會更加自然和優(yōu)雅地編織在一起。這意味著不必花費一半的時間來拼湊工具，并且當數(shù)據(jù)工作者身兼數(shù)職時，他們不必從一個工具跳到另一個工具來嘗試自己拼湊工作流程。
最重要的是一個軟件合作伙伴，它可以提供所有這些東西，以簡化的工作流程提供它們，此外，以一種為擁有專業(yè)數(shù)據(jù)技能和不具備專業(yè)數(shù)據(jù)技能的人提供支持的方式提供這些東西。這樣，數(shù)據(jù)團隊就不必做所有事情。無代碼和低代碼工具使數(shù)據(jù)團隊之外的利益相關者能夠處理構成數(shù)據(jù)團隊80%工作的小而重要的任務，同時使數(shù)據(jù)團隊能夠騰出時間來處理需要認真數(shù)據(jù)科學的最艱巨的項目。
理想情況下，同一合作伙伴可以提供整個服務包。端到端、無縫集成、無代碼到代碼優(yōu)先。這些都是無摩擦人工智能和強大技術合作伙伴的標志。
在數(shù)據(jù)和人工智能業(yè)務方法中尋找什么
然而，技術只是成功的一半。許多組織擁有出色的技術，但缺乏穩(wěn)定性。最重要的是，在業(yè)務方面，在尋找合作伙伴來滿足其數(shù)據(jù)分析和人工智能需求時，領導者和組織必須優(yōu)先考慮那些具有經(jīng)過驗證的結果和穩(wěn)定性的企業(yè)。
對于當今的尖端組織來說，數(shù)據(jù)就是一切。不穩(wěn)定的合作伙伴造成的干擾和溝通不暢是不可接受的延誤，會危及短期和長期的成功。如果希望數(shù)據(jù)解決方案經(jīng)受住時間的考驗，請確保數(shù)據(jù)供應商經(jīng)受住了時間的考驗。
此外，可以通過與擁有深厚領域專業(yè)知識和世界級客戶服務良好記錄的組織合作，最大限度地減少日常中的不確定性。合作伙伴應該是合作伙伴，而不僅僅是供應商。當事情變得充滿挑戰(zhàn)時，希望有人在身邊提供幫助。
最后，市場的不確定性意味著每個人都會擔心定價和價值。優(yōu)先考慮商業(yè)模式和許可系統(tǒng)專為客戶設計的合作伙伴。
