此文是常州广告公司关于设计公司如果推广和营销企业的分享，常州广告公司旨在想让更多的设计公司提高设计业务能力！

注：配图为UCI设计公司作品

常州广告公司转发原文直译：

很有可能，你的品牌团队中有数据科学家和运营专业人员，虽然他们尽最大努力合作，但他们都有自己的专业领域。 这可能会导致沟通不畅和误解。数据科学家可以解读数据，但他们可能没有管理业务运营的背景。同样，业务团队可以让他们这边的工作正常进行，但是他们并不完全知道如何解释和实现数据。 这就是机器学习操作(MLOps)的用武之地。 在本文中，我们将讨论MLOps如何帮助您的数据和业务团队之间的协作，以及实施它的其他即时和未来好处。 什么是MLOps?

简而言之，MLOps是一套最佳实践，用于改善数据科学和品牌运营方面的员工之间的沟通和协作。 简单来说，它是机器学习、数据工程和开发运营的结合。目标是为开发和创建机器学习系统提供更简化的流程，允许业务管理员、数据科学家、营销人员和信息技术工程师在同一水平上合作。 它是我们所知的DevOps的延伸DevOps。是组织参与大数据设计和构建的每个人之间合作的过程。这个过程已经有一段时间了，但是MLOps还处于它的青年时期100 . m lops创建了一个生命周期和一套应用于机器学习系统开发的实践。这包括研究、开发、运营和实施。头脑风暴、开发和实现机器学习的过程是广泛的。有一套可重复的过程来指导每个项目在许多方面都有帮助。 MLOps的5大优势 现在，我们对MLOps有了一个大致的了解，让我们看看它对我们的业务有何影响。所有新技术对数字营销行业都有积极或消极的影响，所以我们了解我们将得到什么是至关重要的。 1.MLOps可以提高效率和自动化程度 充分利用我们的时间是我们大多数人努力去做的事情。 具有讽刺意味的是，我们花了很多时间来弄清楚如何做到这一点。 我们可能会查看各种不同的应用程序和书籍。我们可以花几天时间阅读文章，甚至参加关于效率和时间管理的研讨会。 但是，也许自动化对许多人来说会更简单。 顾名思义，自动化应该会提高效率。一旦微小的任务脱离了人们的控制，他们就可以专注于大局问题。 数据科学团队中的许多人花时间做的一项基本但累人的任务是数据输入。他们可以把时间花在科学上，而不是被动地提高他们的打字技能（我们都知道，数据输入中的一个打字错误会带来灾难！). MLOps为数据输入等自动化任务提供了选项。这需要一些前期工作，但一旦事情进展顺利，数据科学家就可以回到他们最擅长的领域。 2.MLOps消除浪费 MLOps帮助企业改善沟通，避免瓶颈和代价高昂的错误。 你浪费了多少时间来回答同样的问题，重复以前的观点，或者额外工作几个小时来清理错误，因为有人不知道该做什么——或者其他人应该做什么?

如果你有一套操作让每个员工或承包商遵循，就没有必要不断地回答同样的问题。你可以给他们发一份操作清单，他们会一直做下去直到完成。 最棒的是它高度可复制。我将使用一个内容营销公司为其客户创建内容的例子。 假设你经营一个评论露营产品的网站。每个页面都应该遵循相同的基本格式，这样你的读者就可以很容易地比较产品或者浏览他们最关心的部分。 假设您给了您的审阅者和编辑一个模板，一步一步的指示，以及关于其他人正在做什么的信息。在这种情况下，混乱可以减少，你可以专注于哪种登山靴在冬天天气最好。 MLOps这么做，不是为了内容，而是为了传播。它允许领导们分享在某一天应该做什么的模板，在任何前期工作之后，问题应该减少，相关的浪费应该消除。 3.MLOps专注于协作 如上所述，缺乏沟通会很快毁掉一个企业。部门之间的合作非常重要。否则，工作会丢了，笔记不会传下去，事情会被错过——脾气可能会爆发。 MLOps创建将一项任务传递给另一个部门的程序。"生命周期"这个词经常被用来描述这个过程。 随着项目通过生命周期，工人应该能够看到已经发生了什么，现在应该发生什么，以及接下来会发生什么。 这就是我们戴上营销人员帽子，向点击和特雷罗等工具看齐的地方。

注：配图为UCI设计公司作品

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