Häufig scheitern Machine Learning (ML) Use Cases an dem Schritt vom PoC zu einem produktionsreifen ML-System, dem sog. Industrialisierungsprozess, denn für ein Live-System gelten andere Anforderungen als für ein experimentelles Setting. Aber erst das Deployment einer ML-Lösung erlaubt es, das volle Potential des zugrunde liegenden Business Cases zu entfalten. In diesem Vortrag zeigen wir Ihnen, wie eine Cloud Data Science und Machine Learning-Plattform aussehen kann, mit der Use Cases schnell und standardisiert industrialisiert werden können. Eine zentrale Rolle dabei spielen Infrastructure as Code (IaC) und Machine Learning Operations (MLOps). Der Fokus des Vortrags ist vornehmlich technisch, wird aber durch einen Use Case, anhand dessen die Plattform vorgestellt wird, aus der Business Perspektive gestützt.