Innovatie & Strategie

Dit is een bijdrage van SAS
Analytics
open source

Drie belangrijke aspecten voor het succes van een open source implementatie

Focus op meer dan technologie

15 juli 2021
Door: SAS , partner

Focus op meer dan technologie

Het is belangrijk om aan drie aspecten te werken: analytics heterogeniteit, het behandelen van modellen als corporate assets en niet alleen focussen op technologie.

Analytics heterogeniteit

Laten we eerst eens kijken naar analytics heterogeniteit. Dit betekent dat verschillende analytics-oplossingen samenwerken, en dat is precies wat we nodig hebben om open source effectief te operationaliseren. Diversiteit is een sleutelelement voor innovatie, zowel in werknemers als in technologie. Een onderzoek van Cowgill et al. aan de Columbia University uit 2020 concludeerde dat een heterogeen data science-team helpt om vooroordelen te verminderen. Dit wordt steeds belangrijker omdat overheden over de hele wereld met regelgeving komen voor ethische AI.

Wat technologie betreft, moet de organisatie een evenwicht vinden tussen voldoende keuzevrijheid voor zijn gebruikers en controle ten behoeve van de governance. Keuze maakt een bredere instroom van talent mogelijk bij de werving voor openstaande functies en maakt elke rol interessanter. Dit zal uiteraard helpen om personeel te behouden. Je blijft tenslotte niet hangen in een baan waarin je gedwongen wordt om R te gebruiken als je jarenlang Python hebt geleerd! Keuze helpt ook om de lock-in van leveranciers en de technology debt te verminderen. Het is echter belangrijk om de keuze niet te groot te maken. Een balans met beheersbaarheid is de sleutel, en kan worden bereikt door te streven naar een consistente technologie-stack in de hele organisatie. Dit kan alleen worden bereikt door de behoeften van de gebruikers goed in kaart te brengen en deze af te stemmen op de technologie, zodat redundante technologie wordt beperkt en er gebruik wordt gemaakt van toepassingsgerichte technologieaankopen.

Modellen als bedrijfsmiddelen

Ten tweede, door modellen als bedrijfsmiddelen te beschouwen, verandert de manier waarop over het gebruik van modellen in de organisatie wordt gedacht. Ze krijgen hetzelfde belang als andere activa, zoals geld, voorraad, machines en octrooien. Om modellen echt te begrijpen en te beheren als activa, heb je processen nodig om afwijkingen in de prestaties van modellen, bias en de betrouwbaarheid van beslissingen te controleren. Dit helpt de governance te vergemakkelijken, wat van cruciaal belang is om de uitdagingen van het gebruik van modellen het hoofd te bieden. Het zorgt er ook voor dat mensen betrokken blijven bij het besluitvormingsproces.

Focus op meer dan technologie

Tot slot: focus niet alleen op de technologie! Voor een succesvolle implementatie is meer nodig. De uitdaging is om niet te veel technologie te hebben, want in dat geval zullen de operationele uitgaven onnodig stijgen. Met een consistente technologie-stack die resulteert in gerichte technologieaankopen, kan de organisatie een balans vinden tussen keuzevrijheid en beheersbaarheid, en overbodige toepassingen vaarwel zeggen

Door geen tijd te besteden aan het oplossen van technische problemen of aan vergaderingen over de aanschaf van technologie, komt er tijd vrij voor de dingen die er toe doen, zoals het vergroten van de diversiteit, het waarborgen van analytics-heterogeniteit en juiste governance structuur, zodat modellen als bedrijfsactiva kunnen worden beschouwd!

Dit gezegd hebbende, zijn er een aantal kenmerken en mogelijkheden die onmisbaar zijn in een technologie-stack. Ten eerste is het verstandig om governance te bieden voor alle modellen, ongeacht de programmeertaal. Zo kun je data scientists maximale vrijheid geven om het best denkbare model te bouwen. Idealiter maakt de governance continue integratie, delivery en monitoring mogelijk. Ten tweede is het cruciaal om toegang te hebben tot al je data. Het heeft geen zin om een gloednieuwe data science tool in te zetten die de meest nauwkeurige, verbluffende modellen kan bouwen, als je vervolgens geen toegang hebt tot al je data.

Samenwerking, gedeelde kennis van het proces en openheid zijn sleutelelementen zijn om tot een kwalitatief hoogstaande, efficiënte en geïndustrialseerde open source operationalisatie te komen. Dit zijn natuurlijk cruciale aspecten die nodig zijn voor een succesvolle implementatie!

Reactie toevoegen