不要忽视数据访问，因为它会限制你的价值实现时间
端到端机器学习流程由几个步骤组成——数据预处理、清理、模型训练、推理。训练阶段是最耗时且资源最密集的阶段，通常利用 来获取数据和进行预处理，利用 进行计算。然而，随着计算技术的进步，数据访问已成为瓶颈，而且经常被忽视。
需要特别关注的领域是读取延迟、写入性能 阿富汗电话号码数据 和 吞吐量。检查这些指标并优化 ，以连续向 实例上的训练提供数据，而无需空闲周期。
通过并行化数据加载、数据预处理和训练来管理数据访问。这种并行化可保持高效的资源利用率，并通过缓解 瓶颈来减少端到端训练时间。通过优化数据访问，您将受益于更短的价值实现时间和更高的投资回报率，因为 利用率提高了。
机器学习的核心在于数据。模型采集的数据越多，就越接近产生有价值的见解。分散在整个组织中的数据孤岛仍然是机器学习计划面临的一个问题。机器学习平台需要能够从本地、云和边缘源提取数据，并保持单一事实来源。主要挑战是管理数据副本的开销、集成问题、隐私问题和延迟问题。