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数据科学

推动基于知识的决策

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,只有少数工作人员负责处理大量的临时分析和人工劳动密集型项目,而此类项目对本组织的价值极低。

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