但是从选择数据集和数据平台到架构和优化数据管道以及模型训练和部署，挑战众多

作为响应出现了新的解决方案以提供可视化，自助服务和实时分析等领域的关键功能，更大的协作和自动化已被视为成功的关键因素，扩展数据科学和机器学习功能的新技术和策略，面临的挑战是员工的技能，了解AI的好处和用途以及数据范围和质量。

企业需要从明确目标开始，这样他们才能知道数据来自何处

一旦组织知道数据来自何处，他们就可以找到并填补空白，拥有一支多元化的团队可以使筛选和合并数据变得更加容易，有86％的公司未能充分利用其数据，并且受到数据复杂性和泛滥的限制。

平台的优势包括：

1、端到端工具支持，用于设置和管理机器学习生命周期

2、加速和扩展您的机器学习项目

3、自动化机器学习工件的重新培训，维护和淘汰

4、构建敏捷的，数据驱动的应用程序，并从企业可见性和治理中受益

通过AI引入了数据质量基础概念

AI对于数据质量很有用，特别是在非结构化或更复杂的数据中，具有竞争优势，使用AI和ML，已经开发出了更有效的识别，提取和归一化方法，干净数据上的AI支持模式识别，发现和智能操作，机器推理依赖于使用图数据库技术（正式地是使用SDB）在“本体”中捕获和应用的知识，机器推理可以从不完整或嘈杂的数据中理解出来，从而可以回答难题，通过将现有知识和启用本体的逻辑应用于数据，可以提供高度自信的决策。

这使应用程序开发人员可以更快地构建，测试和部署新的业务功能

初始化程序还允许开发人员保存其自定义生成的配置，以便他们每次想要在新群集上进行测试时都可以轻松地重复此过程，他们需要在针对特定环境已为应用程序做好准备的集群中进行构建和测试，开发人员手动引导这些群集会浪费一些时间来进行功能开发，并阻碍了他们向终用户提供新功能的能力，因此开发人员可以花时间更快地交付功能。