شنية العناصر المهمة الي يلزمنا نأخذها في الاعتبار وقتلي نجمو نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا
وقت ما نجمو نجمو نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا نجموا  1) قَدَّاش أساس البيانات متطور: إما البيانات متاعك ما زِلتْ مَحْجُوزة، مَحْجُوزة في صيغ خاصة بها، أو صعوبة في الوصول إليها بطريقة موحدة، هَاذَا بَاشْ يْحَدِّثْ بِالكَمْلْ مِالخِدْمَة المُهِمَّة في هندسة البيانات و الخبرة في منصة البيانات المطلوبة.  2) إدارة البنية التحتية والمنصة: إما إحتجت للحفاظ على أو الاستفادة من الخدمات المقدمة يمكن أن يكون لها تأثير كبير على تكوين فريقك الكلي. إضافة للي، إذا كانت منصة البيانات و الذكاء الاصطناعي متكونة من خدمات ومكونات متعددة، الحمل الإداري لإدارة وتأمين البيانات والمستخدمين والحفاظ على جميع الأجزاء تعمل مع بعضها البعض يمكن أن تكون كبيرة، خاصة على مستوى المؤسسة.  3) MLOps: باش تستفيد من الذكاء الاصطناعي، يلزمك تستخدمو لتؤثر على نشاطك التجاري. توظيف فريق علم البيانات الكامل من غير خبرة هندسة ML الصحيحة أو الأدوات الصحيحة لتعبئة واختبار ونشر ومراقبة هو مضيعة كبيرة. فما بضعة خطوات لقيادة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفعالة من البداية للنهاية، و النموذج التشغيلي متاعك لازم يعكس هذا في الأدوار المشاركة وفي طريقة إدارة دورة حياة النموذج، من تحديد حالة الاستخدام، للتطوير، للتنفيذ، وربما الأهم من كل هذا الاستخدام.  الثلاثة أبعاد هذا يلزمو يبيّنوا التركيز و الأدوار الي يلزمو يكونوا جزء من فريق التطوير. بَعْدْ مُدَّة، رُوحْ بَعْضْ الأدوارْ تِتْبَدَّلْ وِالنَّاسْ يِتْكَمّْلُوا وِالنَّاسْ يِتْكَمّْلُوا وِالنَّاسْ يِتْكَمّْلُوا.