任何一直關注數據分析和人工智能(AI)市場新聞的人都知道，過去幾年發生了巨大的變化。开源語言的興起給SAS等基礎分析技術帶來了壓力。初創企業已經燒光了現金並吸取了慘痛的教訓，有時甚至沒有實現可持續的商業模式。當然，生成式人工智能的快速採用，讓每個人都質疑他們是否正在盡一切努力跟上競爭的步伐。總而言之，數據分析中的不確定性從未如此之多。

因此，從長遠角度考慮建立的分析合作夥伴關系比以往任何時候都更加重要。選擇的技術是否經得起時間的考驗？是否選擇具有良好業績記錄的企業？從最大規模來看，成本是怎樣的？隨着數據使用量的增長，團隊應該如何發展？當事情變得困難時。合作夥伴可以幫助我嗎？這些一直是分析合作夥伴決策中需要提出的重要問題，但在當今不斷變化的環境中，提前思考尤爲重要。

在數據和人工智能技術中尋找什么

讓我們從技術方面开始。隨着市場發生如此大的變化，數據交付工作流程中的供應商越多意味着風險越大。組織需要尋找涵蓋所有範圍並可以從頭到尾完成工作的數據和人工智能技術。在技術方面，組織需要尋找提供一切服務的企業，包括：

● 數據准備
● 提取、轉換和加載(ETL)
● 自動化、自動預測和自動特徵工程
● 生成式人工智能微調
● 模型开發
● 工作負載編排
● 數據可視化
● 多語言分析（包括Python、R、SQL和SAS語言）

此外，當所有這些工具均由同一技術合作夥伴提供時，它們很可能會更加自然和優雅地編織在一起。這意味着不必花費一半的時間來拼湊工具，並且當數據工作者身兼數職時，他們不必從一個工具跳到另一個工具來嘗試自己拼湊工作流程。

最重要的是一個軟件合作夥伴，它可以提供所有這些東西，以簡化的工作流程提供它們，此外，以一種爲擁有專業數據技能和不具備專業數據技能的人提供支持的方式提供這些東西。這樣，數據團隊就不必做所有事情。無代碼和低代碼工具使數據團隊之外的利益相關者能夠處理構成數據團隊80%工作的小而重要的任務，同時使數據團隊能夠騰出時間來處理需要認真數據科學的最艱巨的項目。

理想情況下，同一合作夥伴可以提供整個服務包。端到端、無縫集成、無代碼到代碼優先。這些都是無摩擦人工智能和強大技術合作夥伴的標志。

在數據和人工智能業務方法中尋找什么

然而，技術只是成功的一半。許多組織擁有出色的技術，但缺乏穩定性。最重要的是，在業務方面，在尋找合作夥伴來滿足其數據分析和人工智能需求時，領導者和組織必須優先考慮那些具有經過驗證的結果和穩定性的企業。

對於當今的尖端組織來說，數據就是一切。不穩定的合作夥伴造成的幹擾和溝通不暢是不可接受的延誤，會危及短期和長期的成功。如果希望數據解決方案經受住時間的考驗，請確保數據供應商經受住了時間的考驗。

此外，可以通過與擁有深厚領域專業知識和世界級客戶服務良好記錄的組織合作，最大限度地減少日常中的不確定性。合作夥伴應該是合作夥伴，而不僅僅是供應商。當事情變得充滿挑战時，希望有人在身邊提供幫助。

最後，市場的不確定性意味着每個人都會擔心定價和價值。優先考慮商業模式和許可系統專爲客戶設計的合作夥伴。

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標題：如何應對當今數據和人工智能市場的不確定性

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