データサイエンスチームの能力向上は、銀行にとって依然として厄介な問題であり、AIアプリケーション導入の妨げとなっている。本レポートでは、分析モデルを開発・稼働するために銀行が多くのタスクを自動化・効率化する際に役立つ、データサイエンス・ワークフローへのDataOps導入について考察している。セレントの考察によれば、DataOpsは調査結果の再現性を向上し、実際に「使える」インサイトの検出時間を短縮することにより、データサイエンスを工業化する可能性を秘めている。

DataOpsは個別プロジェクトからの分析を、非常に大きな可能性のある真のビジネス領域へ変えることができる。

本レポートでは、データサイエンスおよびAIの状況を考察し、AIモデルの開発およびデプロイのプロセスについてのインサイトを提供し、DataOpsの詳細およびデータプロジェクトの効率化を望む銀行へのDataOpsの影響について記述している。