数据科学在实践操作中会伴随着各种挑战。 不仅存在数据分散、数据科学技能短缺的挑战，还需要从诸多工具、实践和框架中做出选择并按照严格的 IT 标准进行训练和部署。 模糊不清的准确性和难以审计的预测，也使得实施机器学习 (ML) 模型面临挑战。
采用 IBM 数据科学工具和解决方案，您可以通过以下功能加速 AI 驱动的创新：
- 智能 Data Fabric 架构
- 简化的 ModelOps 生命周期
- 通过灵活部署运行任何 AI 模型的能力
- 值得信赖、可解释的 AI
换言之，您不但能够在任何云上运行数据科学模型，还可以逐渐建立对 AI 结果的信任。 此外，您还能够通过 ModelOps 管理和治理 AI 生命周期，通过预防性分析 优化业务决策，以及通过可视化建模 工具加速实现价值成果。
