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data science

基于驱动知识的决策


      今天的企业充斥着数据。宝贵的见解隐藏在不同的数据孤岛中,从而导致整个组织的效率低下。尽管数据科学家可以帮助控制大量数据,但合格的人员却短缺。结果,只有很少的工作人员来处理大量的临时分析和人工,劳动密集型项目,这对组织几乎没有任何价值。

      因此,组织需要一个可扩展的框架来创建,验证和使用数据科学工作流。从访问和汇总数据到复杂的分析,建模和报告,这些过程的自动化使新手用户可以充分利用他们的数据,同时又可以让专家用户腾出时间专注于更多增值任务。使用通用框架还可以确保在整个企业范围内捕获和共享最佳实践。使数据科学民主化可以帮助团队以更少的钱做更多的事情,并释放当今企业赖以生存和发展所需的创新。

好处

  • 开发模型的时间和成本减少了33%

  • 汇总数据的时间减少了50%

  • 开发时间减少38%




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