組織は、データを実行可能な洞察に変換するために、データサイエンティスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアのチームに依存して います。この変換は、データとAIライフサイクルと呼ばれるプロセスを通じて実現されます。このプロセスには、データの管理と準備から、 AIモデルの作成と最適化、さらには展開とモニタリングに至るまでの一連の工程が含まれます。データとAIライフサイクルは、企業の重要 な業務プロセスの一部として定着していますが、その各段階でデータ&AIチームは、時間、複雑性、リソースの課題に直面しています。この ライフサイクル全体を通じて生産性を向上できる組織は、意思決定の迅速化、コストの削減、さらなるイノベーションなど、大きなメリットを 実現できるでしょう。