品牌时光机-品牌案例《企业如何打破分析和AI屏障，实现数字化转型？》

随着数字化时代到来，许多企业都在寻求更好的方法来实现数字化转型，尤其在疫情之后，更多企业看到了分析和AI的力量。为提高效率并获取竞争优势，企业纷纷加快分析和AI的部署及应用。然而，在此过程中，各种问题也随之产生，对企业发快速发展形成阻碍。今天，就让我们拿起清扫障碍的利器，冲破阻碍加速发展！

方法：更广泛地应用数据科学实践

将计算转移到数据所在地并进行建模，让更多的数据进入云端。同时，将评分转移到终端但也要确保在这些平台上端到端的可视性。
应用自动化和技术民主化工具。使用低码或无码用户界面来简化模型和决策的开发和执行，使得从开发人员到数据公民每个人都能进行协作。

案例

COPD 基金会的使命是预防COPD（慢性阻塞性肺疾病），改善患者生活并阻止病情恶化。基金会拥有近50,000名社区成员，可以从这些COPD患者手中获得第一手洞察，从而更好地服务于这个群体。我们不妨看一看COPD 基金会借助SAS进行分析和AI 的应用，如何对庞大的数据进行分析，并获得了怎样的效果。

COPD 基金会在AWS 上运行SAS，当涉及到实施支持软件的基础架构时，提供了可扩展性，让基金会更高效地分析大量非结构化数据。其次，在云环境中实现冗余部署，在需要时就有更多的服务可用，保证工作顺利进行。COPD 基金会选择SAS来处理COPD 360 social 上回复产生的文本数据，大量非结构化数据得到有效分析，基金会能够快速确定模式并创建报告，顺利推进社区推广和支持。

方法：评估当前的ModelOps 流程

评估分析和AI带来的价值。美国全球管理咨询公司麦肯锡公司表示，各行各业有尚未实现的分析和高级AI价值在9万亿美元至15万亿美元之间。这在很大程度上是因为未能很好地定义用例，将模型成功投入生产。
采用ModelOps。这样企业可以实现持续的迭代改进，使模型能够快速适应客户行为、需求等变化。让企业能够极快进入并推动发展的最后一步，实现快速运营模型从而更快地创造商业价值。
使用云同步计算需求与发展需要。不同的计算模式需要不同的资源，有些需要大规模并行处理，有些需要 CPU 或 GPU。使用云能够比其他方式更经济高效地利用各种资源，确保分析平台能够支持所有这些模式，不必来回转换不同的工作集。

方法：商业智能转移至云端

优先对云原生技术进行评估。如果投资未涉及云原生技术，就应该继续评估新兴技术，并拨正航向。如果涉及，则可以设立定期检查点并进行评估。
考虑多云。领先的组织采用混合云方法，结合私有云和公有云架构，获得逐渐起步、重新训练员工并最大限度地利用各种技术的优势。
利用现代化方法。可以直接迁移到虚拟机，但要考虑能充分利用容器和 Kubernetes 等现代化服务的技术，从而实现快速、高效、可扩展的云部署。

案例

体育特许经营公司AEG Sports 公司以各种方式利用分析技术来解决新的业务挑战并制定行动建议。通过SAS Viya，结合多种数据来源，包括票务、合作伙伴关系等，对数据进行快速分析，将洞察部署到个性化营销通讯中。此外，AEG Sports 公司在疫情爆发之前将分析平台从本地迁移到 Microsoft Azure，在上面运行SAS Viya获得了极高的灵活性，在出现新的统计程序和可视化时，能为变化做好准备。并且云定价模式让企业对总成本有了更清晰的了解，避免了可能需要几个月完成并产生隐形成本的硬件和软件变化，有效提高效率，降低了成本。

方法：接受检查

简化数据管理。为提高分析价值，应该用更少的时间处理数据，更多的时间审视数据。寻找利用 AI 来解释和协助数据转换的解决方案，减少对 IT 的依赖，并缩短将高质量数据输入模型的时间。
利用治理来减少技术债务。当企业为了加快交付速度而故意走捷径时，就会产生债务。企业应对所有用例应用严格治理，帮助减少技术债务。通过规范流程和控制模型代码，消除无记录的临时流程，并使它们更加稳定、容易重复和说明，这样债务便可以得到更好的管理。