Datengetriebene Geschäftsmodelle mit MLOps

Machine Learning Operations (MLOps) ermöglicht Unternehmen, Künstliche Intelligenz effizient in jedes Produkt und jeden Service zu integrieren. So wie DevOps die Produktivität von Softwareentwicklern gesteigert hat, erlaubt MLOps die schnellere Entwicklung und einen nachhaltigeren Betrieb ML-basierter Lösungen. Warum ist MLOps wichtig für Ihr datengetriebenes Unternehmen? Und was bedeutet MLOps in der Praxis?

1. Geschäftsmodelle der Zukunft sind datengetrieben

Jedes Geschäftsmodell, jedes Produkt, jeder Service kann durch Erkenntnisse aus Daten optimiert werden. Diese Optimierung entscheidet darüber, wer sich am Markt durchsetzt. Datengetrieben werden insbesondere Preis und Qualität der Services verbessert und Produkte attraktiver gemacht. Indem den Kunden passgenauere und auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Lösungen und Produkte angeboten werden, wird die Konkurrenzfähigkeit erhöht.

2. Maschinelles Lernen ermöglicht datengetriebene Produkte und Services

Die von Maschinellem Lernen (ML) erkannten Muster in Daten ermöglichen eine Vielzahl von Anwendungen. Services und Produkte, die in der Vergangenheit zu personal- oder kostenintensiv waren, werden machbar. Entscheidungen, die heute Fachkräfte binden, können mit ML-Verfahren automatisiert werden, zum Beispiel die Erkennung und Extraktion von Informationen zu Anliegen von Kund:innen. Auch die Bearbeitung von komplexen Sachverhalten kann durch ML unterstützt werden, indem Referenzmaterial semantisch auffindbar gemacht wird. Informationen, die in menschlich nicht zu erfassenden Datensätzen vorhanden sind, können verwendet werden, um bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen.

3. Datengetriebene Produkte und Services erfordern ML in allen Aspekten

Um das volle Potenzial der Unternehmensdaten auszuschöpfen, muss ML in immer kleinteiligere Entscheidungen eingreifen und umfassend in operative Prozesse integriert werden. Dabei bringt jede durch ML getroffene Entscheidung eine kleine Effizienzsteigerung. In Summe entstehen hochgradig automatisierte und optimierte Geschäftsmodelle. Zudem müssen Prozesse und Produkte so gestaltet werden, dass nutzbare Daten anfallen und der vielfältige Einsatz von ML ermöglicht wird.

4. Unternehmen müssen eine Vielzahl von ML-Services umsetzen können

Die Anwendung von ML in allen Aspekten der Unternehmensprodukte erfordert die Umsetzung einer Vielzahl von ML-Services, die in alle Produkte und Prozesse des Unternehmens integriert werden müssen. Da diese Services fachliche und technische Betreuung benötigen, kommt es hier leicht zu Ressourcenengpässen. Der Overhead für jeden neuen ML-Service muss gering gehalten werden – sowohl in der Entwicklung als auch im Betrieb. Dies erfordert einen hohen Grad an Standardisierung und Automatisierung, der im ML-Bereich häufig noch nicht vorhanden ist.

5. MLOps ist das Paradigma, um ML effizient im Unternehmen umzusetzen

MLOps bildet die technologische und organisatorische Basis, um ML in alle Produkte und Services eines Unternehmens zu integrieren. So wie DevOps und Agile die Entwicklung von Software verschlankt und beschleunigt haben, verschlankt und standardisiert MLOps die Entwicklung und Bereitstellung von ML-basierten Services und ermöglicht so die nächste Generation von datengetriebenen Geschäftsmodellen.

ASPEKTE VON MLOPS: EIN AUSZUG

Was bedeutet MLOps in der Praxis?

Kleine, agile Data Science Teams entwickeln auf einer zentralen ML-Plattform, eigenständig ML-Services. Ideal ist hierbei die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Machine Learning Engineers und Product Owner aus dem Fachbereich. Der Austausch von Informationen zwischen den Bereichen wird durch standardisierte Schnittstellen ermöglicht. Hier erweist sich ein API-First-Ansatz als beste Lösung für das Unternehmen. Die Data Science Teams sind sowohl technisch als auch prozessual befähigt, ML-Services für Fachbereiche eigenständig bereitzustellen.

Nach der Inbetriebnahme eines ML-Service bleiben die Data Science Teams fachlich für den Service verantwortlich und haben die Möglichkeit, die Services zu überwachen und weiterzuentwickeln. Dies ist auch unabhängig von Release-Zyklen der sonstigen Applikationen der Fachbereiche möglich. Da sich alle operativen Daten regelmäßig verändern, ist die schnelle und regelmäßige Aktualisierung der ML-Modelle ein wesentliches Erfolgskriterium.

Durch einen hohen Automatisierungsgrad kann der Aufwand für Überwachung und Integration neuer Daten möglichst gering gehalten werden. Die zentrale Plattform unterstützt die Teams dabei von Anfang an, vollautomatisierte Abläufe umzusetzen. Container-Technologien und Versionskontrollsysteme stellen die Reproduzierbarkeit und Auditfähigkeit sicher, die für einen zuverlässigen Betrieb notwendig sind.

MLOps erfordert einen Wandel in allen Bereichen: Technologien, Prozesse, Menschen. Die Vielzahl an ML-Plattformen und sonstigen Tools zeigen, dass das Thema MLOps oft auf seine rein technologischen Aspekte reduziert wird. Dies greift in der Praxis zu kurz und führt nicht zu dem gewünschten Erfolg.

Nächste Schritte

Comma Soft bringt die langjährige Erfahrung aus zahlreichen Projekten bei DAX- und großen Mittelstandskunden mit und unterstützt Strategie, Konzeption und Umsetzung von ML- und MLOps-Projekten. Wir begleiten unsere Kunden beim Assessment der aktuellen Ansätze, MLServices im Unternehmen zu entwickeln und in die eigenen Produkte zu integrieren. Gemeinsam erstellen wir eine maßgeschneiderte Gap-Analyse, die die individuellen Anforderungen des jeweiligen Unternehmens berücksichtigt.

Wir unterstützen bei der Auswahl von neuen und bei der Konfiguration bestehender Tools für MLOps, bereiten zusammen Trainings zur Etablierung von Best Practices vor und führen diese durch. Als Sparrings-Partner in den ersten Projekten mit MLOps gestalten wir zusammen mit der IT und den Fachbereichen Prozesse, die eine schnelle und sichere Integration von ML in Produkte und Services ermöglichen.

Wenn Sie mehr zu MLOps und den Einsatzmöglichkeiten in Ihrem Unternehmen erfahren möchten, kontaktieren Sie gerne Dr. Lars Flöer.

Lead Consultant Artificial Intelligence
Dr. rer. nat. Astrophysik
Diplom-Physiker

Kontaktieren Sie uns!

Lars verantwortet bei Comma Soft den Schwerpunktbereich künstliche Intelligenz. Als Senior Data Science Consultant liegt sein Fokus auf der Entwicklung, Umsetzung und Operationalisierung von Machine Learning Lösungen (MLOps) auf Basis modernster Technologien und Algorithmen. Darüber hinaus setzt er bei Comma Soft Schwerpunkte im Bereich Forschung und Entwicklung im Umfeld Künstliche Intelligenz.

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Lars verantwortet bei Comma Soft den Schwerpunktbereich künstliche Intelligenz. Als Senior Data Science Consultant liegt sein Fokus auf der Entwicklung, Umsetzung und Operationalisierung von Machine Learning Lösungen (MLOps) auf Basis modernster Technologien und Algorithmen. Darüber hinaus setzt er bei Comma Soft Schwerpunkte im Bereich Forschung und Entwicklung im Umfeld Künstliche Intelligenz.

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