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整个数据和人工智能生命周期中涉及的任务和团队生产力通常受到所需时间、复杂性和资源的阻碍。数据和人工智能生命周期的每个阶段都带来独特的挑战，通常需要付出大量努力、使用复杂的工具和由专家数据专业人员组成的团队。克服这些障碍可以显著提高生产力，推动更快的决策、创新、节约成本、增加收入和竞争优势。为了应对这些挑战，组织已转向各种方法，包括商业和非商业数据和人工智能平台。虽然基于开源技术的非商业工具可以提供重要的功能，但它们通常需要相当多的专业知识来实施，最重要的是管理。商业平台通常利用云来增强协作并减少管理要求，同时提供内置功能和自动化以简化生命周期。虽然市场上有许多数据和人工智能平台，但它们的功能和对生产力的总体影响各不相同。
从数据到决策：利用 SAS Viya 提高 AI 生产力
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