Data scientist membangun model yang akurat di dataset training dan validation. Namun ketika di-deploy ke produksi, performa sering menurun drastis. Penyebab utama: data drift (distribusi data produksi berbeda dari training data), concept drift (hubungan antara features dan target berubah seiring waktu), dan technical debt (code model tidak production-ready, tidak ada monitoring, tidak ada rollback mechanism).

Contoh nyata: model prediksi churn yang dilatih pada data pra-pandemi menjadi tidak akurat pasca-pandemi karena pola perilaku pelanggan berubah fundamental. Tanpa monitoring, organisasi tidak tahu model sudah 'rusak' sampai dampak bisnis terasa.

MLOps platform yang matang mencakup: Feature Store (repositori terpusat untuk features yang dapat digunakan kembali lintas model), Experiment Tracking (MLflow atau W&B untuk merekam semua eksperimen secara reproducible), Model Registry (versioning dan lifecycle management untuk semua model), CI/CD Pipeline untuk model (otomasi training, evaluasi, dan deployment), dan Model Monitoring (data drift detection, performance degradation alerts, dan explainability tools).

Tidak harus membangun semuanya sekaligus. Untuk organisasi yang baru memulai perjalanan MLOps, prioritaskan experiment tracking dan model registry terlebih dahulu — keduanya memberikan nilai langsung dan membangun fondasi untuk komponen berikutnya.