Measuring and Optimizing Data Quality, Pipelines and AI/ML Models
Da KI die Risiken und Vorteile von Analytik erhöht, werden Transparenz und Verlässlichkeit von Input und Output für Unternehmen immer essentieller. Umso wichtiger ist es zu verstehen, warum, wo und wie Anwender Observability implementieren.
Diese BARC-Studie untersucht drei zentrale Disziplinen von Observability: Datenqualität, Datenpipeline und KI/ML-Modelle – mit Fokus auf deren Messung, Überwachung und Optimierung.
In der Infografik finden Sie die wichtigsten Ergebnisse dazu zusammengefasst. Hier gibt es die komplette Studie „Observability for AI Innovation – Adoption Trends, Requirements and Best Practices“ kostenfrei zum Download.
