Die Chancen stehen gut, dass Dein Unternehmen mit Datenanalysten und Betriebsexperten zusammenarbeitet, und obwohl diese ihr Bestes tun, hat doch jeder sein eigenes Fachgebiet. Dies kann schnell zu Missverständnissen führen. Datenanalysten können Daten interpretieren, haben aber wahrscheinlich nicht die Erfahrung, um sie auf den Betrieb anzuwenden. Ebenso kann Dein Team seine Aufgaben umsetzen und alles zum Laufen bringen, weiß aber nicht, wie es die gewonnenen Daten interpretieren und implementieren soll.
Hier kommen Machine Learning Operations (MLOps) zum Einsatz.
In diesem Artikel gehe ich darauf ein, wie MLOps die Zusammenarbeit zwischen Datenanalysten und Betriebsteam verbessern können, um unmittelbare und zukünftige Vorteile aus der Implementierung zu gewinnen.
Was versteht man unter MLOps?
MLOps maschinelle Prozesse zur Verbesserung der Kommunikation zwischen Teams, um die Zusammenarbeit unterschiedlicher Abteilungen in einem Unternehmen zu optimieren. Es handelt sich um eine Kombination aus maschinellen Lernenprozessen, Data Engineering und Entwicklung. Ziel ist es, einen schlankeren Prozess für die Entwicklung und Gestaltung von Systemen für maschinelles Lernen bereitzustellen, der es Geschäftsführern, Datenanalysten, Marketing und IT ermöglicht, optimal zusammenzuarbeiten.
Es handelt sich um eine Erweiterung von DevOps. DevOps ist eine Sammlung unterschiedlicher technischer Methoden und eine Kultur zur Zusammenarbeit zwischen Softwareentwicklung und IT-Betrieb, die am Design und Aufbau von Big Data beteiligt sind.
MLOps ist ein Zyklus, eine Reihe von Praktiken, die darauf abzielen, maschinelle Lernprozesse im Research, der Produktion und Umsetzung zuverlässig und effizient bereitzustellen und zu warten.
Der Prozess der Ideenfindung, Entwicklung und Implementierung maschineller Lernprozesse ist umfangreich, aus diesem Grund ist es sehr hilfreich, eine Reihe duplizierbarer Prozesse zu haben, die zur Optimierung verschiedener Projekte zum Einsatz kommen können.
5 Vorteile maschineller Learning-Modelle
Nachdem wir uns ein allgemeines Verständnis von MLOps verschafft haben, schauen wir uns an, wie sie sich auf unser Geschäft auswirken können. Jede neue Technologie hat gewisse positive und negative Auswirkungen, daher sollten wir uns im Vorfeld mit den möglichen Auswirkungen beschäftigen.
1. MLOps können Effektivität und Automatisierung steigern
Wir möchten unsere Zeit möglichst effektiv nutzen. Ironischerweise verbringen wir viel Zeit damit, herauszufinden, wie dies in der Praxis aussieht. Wir lesen Bücher, nutzen Apps und studieren Artikel. Manchmal nehmen wir sogar an Seminaren über Effizienz und Zeitmanagement teil.
Die Automatisierung wäre für viele Menschen sicher einfacher.
Automatisierung sollte die Effizienz, wie der Name bereit andeutet, automatisch steigern. Sobald kleine, wiederkehrende Aufgaben nicht mehr von Hand erledigt werden müssen, können sich Deine Mitarbeiter auf große Probleme konzentrieren.
Eine wichtige, aber sehr anstrengende Aufgabe in der Datenanalyse, mit der viele Datenanalysten ihre Zeit verschwenden, ist die Dateneingabe. Diese Zeit könnte jedoch viel besser für die Auswertung ihrer Daten verwendet werden, stattdessen kann es obendrein auch noch zu Tippfehlern kommen (und wir alle wissen, dass Tippfehler bei der Dateneingabe katastrophale Auswirkungen haben können!).
MLOps bietet Optionen zur Automatisierung von Aufgaben wie der Dateneingabe. Es erfordert im Vorfeld zwar etwas mehr Arbeit, um den Prozess aufzusetzen, spart am Ende aber Zeit, damit sich Deine Datenanalysten auf die wirklich wichtigen Aufgaben konzentrieren können.
2. MLOps reduzieren Verschwendung
MLOps helfen Unternehmen, ihre Kommunikation zu verbessern und Engpässe sowie kostspielige Fehler zu vermeiden.
Wie viel Zeit verschwendest Du mit der Beantwortung der gleichen Fragen, Wiederholungen und machst Überstunden, um unnötige Fehler zu bereinigen?
Wenn Du automatisierte Arbeitsabläufe hättest, die jeder Mitarbeiter oder Auftragnehmer befolgen kann, müsstest Du nicht ständig dieselben Fragen beantworten. Du könntest ihnen einfach eine Checkliste schicken, die sie dann abarbeiten.
Das Beste daran ist, dass dieser Prozess duplizierbar ist. Ich erkläre das am besten am Beispiel eines Contentmarketing-Unternehmens, das Inhalte für Kunden erstellt.
Angenommen, Du betreibst eine Webseite, auf der Camping- und Outdoorprodukte bewertet werden. Jede Seite sollte dem gleichen Format folgen, damit Besucher Vergleiche anstellen oder bestimmte Bereiche überfliegen können. Wenn Du Deinen Autoren und Redakteuren nun eine Vorlage, Anleitungen und Informationen bereitstellst, kannst Du Verwirrung vermeiden, und diese können sich auf den Inhalt konzentrieren, z. B. welche Wanderschuhe bei Winterwetter am besten sind.
MLOps tun dies für Deine Kommunikation. Dies ermöglichte Führungskräften, “Vorlagen” zu erstellen, damit Mitarbeiter immer wissen, was an einem bestimmten Tag zu tun ist, um Fragen sowie die damit verbundene Verschwendung von Ressourcen zu verringern.
3. Bei MLOps geht es um Zusammenarbeit
Ein Mangel an Kommunikation kann auch das beste Unternehmen in den Ruin treiben. Die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen ist essenziell. Wenn dieser Prozess nicht funktioniert, geht wichtige Arbeit verloren, Notizen werden nicht weitergegeben und Dinge werden übersehen. Dies kann zu Streit führen.
MLOps erstellt Verfahren, die dann an andere Abteilungen weitergegeben werden können. Dieser Prozess wird häufig als „Lebenszyklus“ bezeichnet. Während sich ein Projekt durch die verschiedenen Phasen dieses Lebenszyklus bewegt, können die Mitarbeiter immer sehen, was passiert und was als Nächstes passieren sollte.
Für Vermarkter kommen in diesem Bereich vor allem Tools wie ClickUp und Trello zum Einsatz. Diese sind sehr nützlich, um eine große Anzahl von Aufgaben gleichzeitig zu verwalten. Projektmitarbeiter erhalten Zugriff auf Checklisten und Notizen zu früheren Gesprächen, wodurch das Warten auf Antworten und viele E-Mails entfallen.
Die Kommunikation wird optimiert und alle Beteiligten erhalten Zugriff auf die wichtigsten Ressourcen, damit sie ihre Zeit nicht mehr mit unnötigen Nachfragen und E-Mails verschwenden. Zudem werden alle Prozesse dokumentiert, wodurch nicht nur Nachweise entstehen, sondern auch zeitnahes Feedback möglich wird. Dies reduziert Probleme und Missverständnisse.
4. MLOps unterstützen Modelle für maschinelles Lernen
Die Reduzierung der Abweichungen von einem Projekt zum anderen ist ein wichtiger Faktor zur Skalierung eines Unternehmens. MLOps helfen, indem sie reproduzierbare Modelle erstellen, die Du zu Beginn jedes neuen Projektes als Benchmark verwenden kannst.
Diese Daten helfen bei der Nachverfolgung von Ressourcen, Ergebnissen, Protokollen und Metriken. Zusammen beseitigen sie Engpässe, reduzieren Verschwendung und tragen dazu bei, Projekte schneller umzusetzen.
Im Wesentlichen handelt es sich um eine Vorlage, die immer wieder verwendet werden kann. Diese „Vorlage“ oder „Modelle“ für maschinelles Lernen tragen dazu bei, die Produktionszeit zu verkürzen und ein besseres Ergebnis zu produzieren, indem man eine Benchmark hat, an die man sich halten kann.
Ein solches duplizierbares Modell ist im Marketing von entscheidender Bedeutung, da es Dir ermöglicht, verschiedene Variable einzugeben und das gleiche Ergebnis zu erzielen. SEO ist ein gutes Beispiel dafür.
Sobald Du eine bewährte Strategie zur Erstellung, Publizierung, Optimierung, Bewerbung und erneuten Optimierung von Inhalten hast, musst Du Dir um die verschiedenen Variablen keine Sorgen mehr machen, da die Schritte immer dieselben sind. Es spielt keine Rolle, ob Du einen Artikel über ergonomische Tastaturen oder Teppiche schreibst, der Prozess ist derselbe.
Du musst Deinen Mitarbeitern die benötigten Ressourcen zur Verfügung stellen, damit sie die Arbeit in ihren Rhythmus erledigen können. Die Zeiten, an denen man von 9 Uhr bis 17 Uhr im Büro saß, sind längst vorbei. Produktive Mitarbeiter bestimmen ihre eigenen Arbeitszeiten und sollten in der Lage sein, rund um die Uhr auf die benötigten Ressourcen zugreifen zu können. Wenn sie herumsitzen und warten müssen, bis Du morgens auf der Arbeit erscheinst, entsteht ein Engpass, der den Prozess verlangsamt und Dich letztendlich Geld kostet.
5. MLOps vereinfachen die Bereitstellung und Implementierung
Die Verbesserung der Kommunikation, Entwicklung von Prozessen und Automatisierung bestimmter Arbeitsschritte kann die Bereitstellung und Implementierung aufgrund verringerter Fehler vereinfachen.
Entwickler können Modelle viel schneller verstehen und gleichzeitig die Qualitätskontrolle mit Profilen und Validierung aufrechterhalten. Dies bietet Datenanalysten und Administratoren die Möglichkeit, produktiver zu arbeiten und immer die Gewissheit zu haben, dass jeder Schritt befolgt und validiert wurde.
Wie sieht die Zukunft von MLOps im Business und Marketing aus?
MLOps haben sich zu einer kolossalen Brache entwickelt, die bis 2025 voraussichtlich 4 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Die größten Auswirkungen hat es jedoch auf die Art und Weise, wie wir Daten verwalten.
Daten sind nutzlos, wenn sie nicht genutzt werden und sinnvoll zum Einsatz kommen.
Machine-Learning-Modelle ermöglichen es Dir, die gewonnenen Daten in etwas Greifbares umzuwandeln. Wenn Du beispielsweise Änderungen an Deinem Geschäftsmodell vorgenommen hast und nach sechs Monaten schlechtere Ergebnisse feststellst, solltest Du eventuell zum ursprünglichen Modell zurückkehren.
Außerdem sorgt MLOps für Konsistenz. Die Herstellung eines konsistenten Produkts ist eine Herausforderung, da viele verschiedene Faktoren eine Rolle spielen und Du wahrscheinlich jedes Mal auf einzigartige Probleme stoßen wirst. Die meisten Unternehmen haben in diesem Bereich Schwierigkeiten.
MLOps sorgt für eine bessere Zusammenarbeit zwischen Datenanalysten und Betriebsleitern, damit sie konsistente Ergebnisse über einen langen Zeitraum erzielen können. Projekte folgen dabei einem bestimmten Prozess, während alle beteiligten Personen die Möglichkeit haben, sicherzustellen, dass die Qualität erhalten bleibt.
Fazit
MLOps schafft klare Kommunikationswege zwischen allen Beteiligten, die an der Entwicklung von Technologien für maschinelles Lernen beteiligt sind. Als Vermarkter können wir und daran ein Vorbild nehmen und die gleichen Prinzipien in unseren Projekten umsetzen.
Jedes Unternehmen kann von klaren Regeln und Prozessen profitieren. Wenn Du Engpässe, lange Prozesse und viele Fehlern erlebst, solltest Du Deine Prozesse eventuell als Ganzes betrachten und auf diese Weise Veränderung schaffen.
Wenn sich das nach zu viel Arbeit anhört, helfen wir gerne weiter!
Wie wird sich MLOps Deiner Meinung nach auf Geschäft und Marketing auswirken?
