MLOps 是构建在一个谎言上的吗?

大家是否听说过这样一个论点，即 87% 的数据科学项目以失败告终？

“机器学习运维”（MLOps）对数据科学家、机器学习工程师等数据科学领域相关从业人士来说都应该耳熟能详了。这个概念相对较新，但越来越多的人们开始想要了解什么是 MLOps，以及如何在自身项目中应用 MLOps 实践和工具。

我相信大家也注意到了这种趋势。MLOps 社区正在持续不断成长（我也有幸参与其中）。MLOps 的相关议题和文章，涵盖了几乎全部机器学习领域会议。最近吴恩达和 DeepLearning.ai 也跟进，在 Coursera 发布了他们的 MLOps 课程“用于生产环境的机器学习工程”（可访问：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops）

此外我发现有一个特别有趣的素材在这些演讲和帖子里被复制来粘贴去，于是我要研究一下。是否真的“有 87% 的数据科学项目无法投入生产环节”，本帖将对此一探究竟。

如果读者正参与面向社区和潜在客户的 MLOps 新产品展示宣讲，那么很有可能会看到这么一句：

那么该论点出自哪里？看上去是引用自 VentureBeat 的一篇文章（原文：https://venturebeat.com/2019/07/19/why-do-87-of-data-science-projects-never-make-it-into-production/）。下面我们转向该文章。

图 1 VentureBeat 的文章标题。

来源：VentureBeat.com

该文撰写于 2019 年 7 月。在此我必须指出的是，这是一篇介绍 VentureBeat Transform 2019 大会小组讨论情况的软文。文章无非是一个短评，其中引用了大会小组议题“如何理解人工智能实施”（https://www.youtube.com/watch?v=EzmTZlho-EI）中的内容：

图 2 Transform 2019 大会小组讨论的视频截图。

来源：YouTube。

由此，我回看了 Transform 2019 大会小组讨论的录像。我认定这就是所有一切的源头所在，并最终了解这一奇幻数字是如何在各 MLOps 演讲中口口相传。

顺便说一句，我注意到该视频上传 YouTube 的两年以来，只被观看 353 次，得到 0 条评论。因此我认为，并没有多少人有兴趣去厘清为什么近十个机器学习项目中会有九个失败。正好，我就是来搞清楚的。

我竖耳倾听了这段 26 分钟长度的视频，试图捕捉到是否有演讲者提及 87% 的数据科学项目失败，或是只有 13% 的项目成功等类似说法。为确保不漏一处，我看了三遍，最终有所发现。在视频大约第 10 分钟处可听到：

我认为《CIO Dive》杂志指出只有 13% 的项目最终实际投产。我非常惊讶于 13% 这一数据。

这句话正是 IBM 数据科学和人工智能行业 CTO、全球领袖人物 Deborah Leff 说的。

不幸的是，这只是我查证过程中遵循的一个线索（breadcrumb）。显然，Transform 2019 大会小组讨论并非我能确证的信息来源。

那么，下面我们去追溯《CIO Dive》杂志文章吧。

图 3 James Roberts 撰写的文章。

来源：CIODive.com

在 Transform 2019 大会两年前的 2017 年，现任 Quisitive 首席数据科学家的 James Roberts 应邀为《CIO Dive》杂志撰写了一篇文章，指出了导致大多数数据科学项目失败的四个原因。我希望该文最终揭示了 87% 这个神奇数字的由来，以及该数字是如何测定的。

文章篇幅相对较短，很有条理。因此我全文通读了多遍，在其中发现如下表述：

2017 年被专家称为数据素养（data literacy）和数字化转型之年。虽然数据是推动真正数字化转型的关键元素，但公司常以错误的方式推行数据和分析项目。事实上，只有 13% 的数据和分析项目得以完成。并且在已完成的项目中，只有 8% 的公司领导对结果表示完全满意。

我对 13% 这一数字非常敏感。正如 Deborah Leff 所说，她是从《CIO Dive》杂志获取该信息的。但这个数字来自何处？哪里有解释？是否依然只是一条线索？

为什么只有 13% 的“数据和分析项目”能够完成？

不幸的是，我们对这一论点的来源一无所知。也许只是《CIO Dive》杂志文章出于某种目的而捏出来的一个数字，或许是作者忘记指出对其它最终详细评定 87% 数据科学项目失败的文章的引用。

尽管十个机器学习项目中完全有可能失败九个，但对此做出一个可靠的衡量是几乎不可能得，甚至“失败”或“投产”也是无法准确定义的。首当其冲，我们应如何准确定义机器学习模型的投产？

如果使用 FastAPI 等提供了单一的 API 端点服务，就能说项目投产了吗？是否还需要建立完整的 CI/CD/CT 流水线和监控？更重要的是，有些项目并不需要也没有计划去部署到生产环节中，这是否也会被视为失败？

查无实据，我也毫无头绪，略为失望。

应该如何阐释？

有位首席数据科学家于 2017 年受邀在《CIO Dive》杂志发表了一个“观点”，指出“只有 13% 的数据和分析项目完工”。这一神奇数字没有来源，也没有指出研究论文出处，具体出处的相关信息为零。

此后，该文由 IBM 数据科学和人工智能 CTO 和全球领导人物 Deborah Leff 在 Transform 2019 大会小组讨论中提及。她说：“我认为《CIO Dive》杂志指出，只有 13% 的项目最终实际投产。”

然后，VentureBeat 在介绍 VentureBeat Transform 2019 大会小组讨论情况的软文中引用了这一数字，尽管文章中甚至没有提供视频录像的链接。那么随后发生了什么？

数以百计的机器学习和 MLOps 资源引用了同一文章，同一信息，即“87% 的数据科学项目从未投产”，以此作为推销自己工具和产品的依据。

这种未经证实的信息这么容易传播，尤其是在严重依赖研究并非常接近研发和学术环境的社区中，这非常令人失望。

类似论点对于 MLOps 有何意义？可能毫无意义，但我们仍然需要这样的数字。但依据一篇主观论断的文章中提出的神奇数字，并以此为论点去构建社区、各种工具和多家初创公司，这无疑令人震惊。

原文链接：

https://mtszkw.medium.com/is-mlops-built-upon-a-lie-8282948b41ae