我们还发现，在调查中，自动化优化的趋势也得到了体现，领导者表示有兴趣继续投资资源，以最大限度地提高机器学习流程，尤其是自动化和编排。通过自动化机器学习操作，组织可以事半功倍，这种对效率和生产力的关注在经济低迷时期尤为宝贵。
毫不奇怪，组织与机器学习项目之间存在脱节，这影响了 格鲁吉亚手机号码数据 模型的实施。我们的研究发现，近 的受访者声称“组织战略和目标不明确”对公司内部大规模实施机器学习构成挑战。
为了解决这个问题，组织必须采取更全面的方法处理其机器学习工作流程，确保机器学习的目的和对整个组织的影响更加清晰。这意味着机器学习团队和高管层领导应该共同努力，确定组织希望通过机器学习计划实现的具体业务目标和目的。这应该包括定义成功指标，例如增加收入或提高客户满意度。这也意味着两个团队都应该定期审查和评估机器学习计划的进展，以确保它们 实现目标 并实现预期价值。通过缩小机器学习团队、 和高管层之间的差距并创造更多的透明度和协作，行业可以更好地解决战略和目标不明确的障碍。
总而言之，我们的研究表明，机器学习操作化是 年投资和增长的关键挑战和机遇。随着各组织寻求在明年充满挑战的经济环境中优化投资，我相信实现机器学习操作化的卓越性将是重中之重。