문의

데이터 과학

지식에 근거한 의사결정

오늘날 기업들에게는 데이터가 넘쳐 납니다. 가치 있는 통찰력은 서로 다른 여러 데이터 사일로에 숨겨져 있어 조직 전체의 비효율성으로 이어집니다. 데이터 과학자는 데이터 홍수를 해결하는 데 도움을 줄 수 있지만, 자격을 갖춘 사람은 부족합니다. 그 결과 몇몇 직원이 엄청난 양의 임시 분석과 매뉴얼 그리고 조직에 크게 밸류가 적은 노동 집약적인 프로젝트를 처리합니다.

따라서 조직에서는 데이터 과학 워크플로를 생성, 검증 및 소비하기 위한 확장 가능한 프레임워크가 필요합니다. 데이터 액세스와 집계에서 정교한 분석, 모델링 및 보고까지 이러한 프로세스를 자동화하면 초보 사용자의 경우 데이터를 최대한 활용할 수 있고 전문가의 경우 부가 가치가 더 높은 작업에 집중할 수 있습니다. 공통 프레임워크를 활용하면 모범 사례를 캡처하고 전사적으로 공유할 수 있습니다. 데이터 과학을 보편화하면 팀이 보다 적은 비용으로 더 많은 성과를 거둘 수 있으며, 오늘날의 기업의 생존과 번창을 위해 필요한 혁신을 실현할 수 있습니다.

주요 이점

  • 분석 데이터 혼합 및 준비 작업 자동화
  • 정교한 분석 및 기계 학습 모델을 종단 간 워크플로로 손쉽게 구현
  • 그래픽 기반의 코드 없는 환경에서 강력한 애플리케이션 개발
  • 손쉬운 공유 및 재사용을 위한 워크플로 배포
  • 신속한 데이터 활용을 위한 대화형 대시보드 생성

역할

  • 온 클라우드
  • 온 프레미스
  • 전체
  • Generative Therapeutics Designer for one project

    생명과학 연구를 위한 인공 지능
    자세히 보기
  • Scientific Protocol User

    데이터 과학 기능을 활용하고 모범 사례 워크플로를 실행하여 과학 데이터에 대해 더 깊은 통찰력을 제공합니다.
    자세히 보기