Databricks
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如何执行您的数据和AI运营模型
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文是系列博客的第二部分，讨论团队结构、团队动态和责任。构建执行AI运营模型的合适团队需要考虑数据基础的成熟度、基础设施和平台管理以及MLOps等因素。开发数据和AI应用程序是高度迭代的过程，需要紧密合作并减少交接摩擦。运营模型包括用例定义、解决方案开发和规模化采用三个核心阶段，需要不同角色提取最大价值。最后，一个能够简化和整合基础设施、数据和工具要求的（多云）平台，以及支持必要的业务流程和报告、监控和KPI跟踪的能力是非常重要的。
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关键要点
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本文是系列博客的第二部分，讨论团队结构、团队动态和责任。
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构建执行AI运营模型的合适团队需要考虑数据基础的成熟度、基础设施和平台管理以及MLOps等因素。
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开发数据和AI应用程序是高度迭代的过程，需要紧密合作并减少交接摩擦。
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运营模型包括用例定义、解决方案开发和规模化采用三个核心阶段，需要不同角色提取最大价值。
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用例定义阶段需要与业务利益相关者合作，确保数据和技术能力与业务目标对齐。
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解决方案开发阶段专注于技术开发，涉及数据工程、数据科学和ML工程团队的核心开发周期。
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规模化采用阶段需要业务利益相关者的参与，以确保ML/AI应用能够积极影响业务。
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一个能够简化和整合基础设施、数据和工具要求的（多云）平台是非常重要的。
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新的组织范式强调数据的重要性，迫切需要支持新角色的AI运营模型。
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