与遵循固定规范的传统软件项目不同，分析计划必须迅速适应紧迫的业务需求——无论是增加收入、降低成本还是降低风险。这种动态环境需要一种与 SDLC 的结构化、顺序性发展截然不同的方法，而是依靠灵活性和快速迭代的能力来应对不断变化的数据洞察。
你有两种相互竞争的思维方式，这就是为什么分析思维方式在功能上需要与软件开发思维方式有所不同。
-Nathan Semones，Dataiku 战略客户经理
识别分析中的 SDLC 缺陷以及 Dataiku 如何克服这些缺陷
解决 SDLC 的僵化问题
传统的 SDLC 瀑布模型通常过于死板，无法满足分析项目的动态需求。这种不灵活性可能会延迟对新数据洞察和市场变化的关键适应。Dataiku 通过快速原型设计和开发能力克服了这些挑战，这些能力与瀑布模型的线性进展有很大不同。通过利用MLOps，Dataiku 可确保持续的模型验证和改进，让您的分析解决方案能够在新数据可用时迅速有效地适应。
消除环境和部署限制
SDLC 中开发、测试和生产阶段的结构化划分通常会阻碍分析生命周期，而分析生命周期需要速度和灵活性。Dataiku 的统一平台可平滑分析生命周期阶段之间的过渡，从而显著缩短周期时间并避免传统设置的低效率。该平台支持即时更新和快速部署，使解决方案能够快速进入市场。
加强团队协作，打破 SDLC 孤岛
SDLC 的结构化阶段通常会创建孤立的团队，这可能会破坏成功分析项目所需的综合努力。Dataiku 通过以下方式增强团队合作并简化流程来应对这一挑战：
统一的工作区： Dataiku 的平台消除了团队之间的障碍，使参与数据准备、模型开发和部 塞内加尔 电话号码数据 署的人员能够无缝协作。
高级版本控制：借助强大的版本控制系统，Dataiku 可确保准确跟踪和管理所有更改，从而减少冲突并增强团队之间的协调。
简化的数据准备： Dataiku 简化并加快了数据准备过程，允许更快的迭代和及时的洞察，使项目保持适应性并与业务目标保持一致。
负责任的人工智能实践：此外，Dataiku 整合了负责任的人工智能实践，确保项目从始至终都是透明、公平和负责的，建立信任和合规性。
Dataiku 为分析团队的所有部分提供了一个协作平台，以便共同完成任何数据项目。
-Neha Tammana，Dataiku 战略与企业销售工程师
为什么 ADLC 必须与 SDLC 有所区别
了解 SDLC 和 ADLC 的不同需求对于优化您的分析工作流程以更好地实现业务目标至关重要。Dataiku 的平台经过独特设计，可支持 ADLC 的迭代、灵活性，简化复杂流程并促进有效的团队合作。随着分析领域的不断发展，利用 Dataiku 这样的平台对于保持竞争优势和推动实质性的业务成果至关重要。
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