Hoy en día, muchas de las organizaciones están implementado estrategias de desarrollo de modelos analíticos, que, en ocasiones, implican el uso de técnicas avanzadas de Machine Learning. Además, existen diferentes retos relacionados al procesamiento de datos y al despliegue de los modelos en ecosistemas complejos dentro de la organización, algunos de ellos involucran la interacción con sistemas operacionales o procesamiento en tiempo real.

Las posibilidades y el valor potencial de la analítica son infinitas, razón por la cual las empresas han invertido en la última década en personas, datos, procesos y tecnología, esta inversión ha traído ciertos retos y resultados.

De acuerdo con el estudio de Algorithmia, que tiene por nombre “2020 State of Enterprise Machine Learning”, algunos de los retos más importantes que enfrentan las compañías en la implementación de modelos son los siguientes:

• 55% de las compañías no habrán publicado un solo modelo en un año.
• ·solo el 13% de los modelos desarrollados pasarán a un entorno productivo.

Los equipos de desarrollo de modelos y de aplicaciones enfrentan retos similares que se convierten en largos ciclos de implementación, clientes insatisfechos y pérdida de negocio para las organizaciones por la demora de la obtención de los resultados de los desarrollos.

Para responder a estos desafíos y conocer más de los beneficios que se pueden obtener con nuestra plataforma, acompáñenos al SAS Viya Tour: La última milla, despliegue del modelo, en donde hablaremos de las ventajas de negocio y tecnológicas correspondientes a las fases de monitoreo y despliegue de los modelos en el ciclo de vida analítico. 

Síganos en nuestros canales sociales: