Development

Der Klimawandel ist real, und jeder muss einen Beitrag dazu leisten, ihn zu stoppen – auch und vielleicht sogar gerade Softwareentwickler. Aber wie?

Das – uns schon bekannte – Entwicklungsteam ist weiter damit beschäftigt, die Themen rund um APIs innerhalb der gesamten Organisation voranzutreiben. Vor kurzer Zeit kam das Business, in der Person eines Domänen-Owners, auf das Team zu. Man habe eine API entdeckt, die Daten aus der Domäne innerhalb der Organisation zur Verfügung stelle. Leider seien die bereitgestellten Daten mit Fehlern behaftet...

Die Spezifikation von funktionalen Anforderungen in natürlicher Sprache oder mit Modellen der UML ist häufig unzulänglich. Neben dem Business-Analysten muss sich auch ein Entwickler in die Spezifikation einarbeiten und mögliche Ungereimtheiten vor der Codierung beseitigen. Mit dem OMG-Standard DMN (Decision Model and Notation) können Business-Analysten funktionale Anforderungen spezifizieren, prüf..

Die Erwartungen an Machine Learning (ML) sind riesig. Dass viele ML-Projekte in der Pilot- oder Proofof-Concept-Phase stecken bleiben, liegt aber nur zum Teil an überzogenen Erwartungen. Es fehlt den Unternehmen oft an Infrastruktur, den richtigen Capabilities oder schlicht an Daten. Dieser Beitrag beschreibt, auf was Unternehmen achten sollten, damit ML-Lösungen tatsächlich produktiv eingesetzt w..

Die Überführung von ML-Modellen in den Produktionsbetrieb ist komplexer als bei herkömmlichen Softwaresystemen, da neben Code auch Daten und Modelle sowie deren Abhängigkeiten eine Rolle spielen. Eine Nichtbeachtung dieser Komplexität kann zu großen technischen Schulden führen, die den Erfolg eines ML-Projekts nachhaltig gefährden. Aus diesen Beobachtungen ist das Feld Machine Learning Operations ..