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数据科学

利用知识驱动型决策促进创新

当今的企业充斥着大量数据。各种宝贵的见解隐藏在不同的数据孤岛中,导致整个组织的效率低下。虽然数据科学家可以帮助企业驾驭数据洪流,但合格人才供不应求。因此,少数员工要处理堆积如山的 临时的 分析,以及大量对于组织价值甚少的劳动密集型手动项目。

因此,组织需要一种可扩展的框架来创建、验证和使用数据科学工作流程。从访问和聚合数据到复杂的分析、建模和报告,使这些流程全部实现自动化让新手用户也能充分利用其数据,同时让专家用户可以专注于创造附加值更高的任务。利用通用框架还可确保捕获最佳实践,并在整个企业范围内共享这样的最佳实践。数据科学的普及化有助于团队事半功倍,开启支持当今企业生存和发展所必不可少的创新。

主要优势

  • 准备数据的自动融合利于后期分析
  • 轻松将复杂的分析和机器学习模型实施到端到端工作流程中
  • 在基于图形的无代码环境中开发功能强大的应用程序
  • 部署工作流程以便轻松共享和重用
  • 创建交互式仪表板以便快速使用数据

角色

  • 云平台
  • 内部部署
  • 全部
  • Scientific Protocol User

    内部部署
    支持 3DEXPERIENCE 用户利用 BIOVIA Pipeline Pilot的数据科学功能(化学、机器学习、图像分析、基因组学/蛋白质组学、ETL、数值分析、仪表板等),借鉴数据科学专家执行支持多种行业和业务流程的最佳实践工作流来促进决策、风险管理和业务增长的专业知识,从科学数据中发掘更深入的见解。
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