<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Continuous Integration on Formize.com Blog</title><link>https://blog.formize.com/de/tags/continuous-integration/</link><description>Recent content in Continuous Integration on Formize.com Blog</description><generator>Hugo</generator><language>de</language><atom:link href="https://blog.formize.com/de/tags/continuous-integration/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kontinuierliche Daten‑Governance in MLOps‑Pipelines mit Formize</title><link>https://blog.formize.com/de/continuous-data-governance-in-mlops/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/de/continuous-data-governance-in-mlops/</guid><description>&lt;h1 id="kontinuierliche-datengovernance-in-mlopspipelines-mit-formize">Kontinuierliche Daten‑Governance in MLOps‑Pipelines mit Formize&lt;/h1>
&lt;p>Unternehmen, die Machine‑Learning‑Modelle in großem Umfang ausliefern, stehen vor einem Paradoxon: Je schneller sie iterieren, desto schwieriger wird es, sicherzustellen, dass die für Training, Validierung und Inferenz genutzten Daten internen Richtlinien und externen Vorschriften entsprechen. Traditionelle Daten‑Governance‑Ansätze – manuelle Audits, periodische Berichte und statische Herkunftskarten – können das Tempo moderner MLOps‑Workflows nicht mehr mithalten.&lt;/p>
&lt;p>Formize, eine Low‑Code‑Engine für Daten‑Herkunft und Compliance, wurde genau für diese Herausforderung entwickelt. Durch die Einbettung von Formize in die CI/CD‑Pipeline können Organisationen &lt;strong>Herkunft in Echtzeit erfassen&lt;/strong>, &lt;strong>Richtlinien als Code durchsetzen&lt;/strong> und &lt;strong>Qualitäts‑Dashboards bereitstellen&lt;/strong>, die Entwickler und Auditoren sofort abfragen können.&lt;/p></description></item></channel></rss>