任何一直關(guān)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(chǔ)分析技術(shù)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(xùn)，有時甚至沒有實現(xiàn)可持續(xù)的商業(yè)模式。當(dāng)然，生成式人工智能的快速采用，讓每個人都質(zhì)疑他們是否正在盡一切努力跟上競爭的步伐?？偠灾?，數(shù)據(jù)分析中的不確定性從未如此之多。

因此，從長遠(yuǎn)角度考慮建立的分析合作伙伴關(guān)系比以往任何時候都更加重要。選擇的技術(shù)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?wèi)?yīng)該如何發(fā)展?當(dāng)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(dāng)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(shù)中尋找什么

讓我們從技術(shù)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(yīng)商越多意味著風(fēng)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(shù)。在技術(shù)方面，組織需要尋找提供一切服務(wù)的企業(yè)，包括：

● 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

● 提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)

● 自動化、自動預(yù)測和自動特征工程

● 生成式人工智能微調(diào)

● 模型開發(fā)

● 工作負(fù)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(dāng)所有這些工具均由同一技術(shù)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(dāng)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(guān)者能夠處理構(gòu)成數(shù)據(jù)團隊80%工作的小而重要的任務(wù)，同時使數(shù)據(jù)團隊能夠騰出時間來處理需要認(rèn)真數(shù)據(jù)科學(xué)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(wù)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(shù)合作伙伴的標(biāo)志。

在數(shù)據(jù)和人工智能業(yè)務(wù)方法中尋找什么

然而，技術(shù)只是成功的一半。許多組織擁有出色的技術(shù)，但缺乏穩(wěn)定性。最重要的是，在業(yè)務(wù)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(lǐng)導(dǎo)者和組織必須優(yōu)先考慮那些具有經(jīng)過驗證的結(jié)果和穩(wěn)定性的企業(yè)。

對于當(dāng)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(yīng)商經(jīng)受住了時間的考驗。

此外，可以通過與擁有深厚領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和世界級客戶服務(wù)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(yīng)該是合作伙伴，而不僅僅是供應(yīng)商。當(dāng)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(dān)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(shè)計的合作伙伴。