如您所知,数据不仅仅是数字——它的业务价值有待发现。你用来释放价值的数据必须是可信和可靠的。
无论您是业务分析师还是数据科学家,您都是在解决问题和创造机会,但由于时间有限,您需要将时间用于协作生成和共享数据驱动的见解——而不是用于重复、耗时的任务,如数据输入或编写代码。
有了正确的工具,您就可以解锁数据,避免容易出错的数据转换,消除复杂性并加速分析,以提高业务回答更多问题的能力,并利用所有数据实现更快的时间到价值。
数据和业务分析师:我们的无编码数据转换和机器学习解决方案意味着您可以使用分析来评估业务运营,理解新的需求,并向业务团队提供数据驱动的建议。自动化过程意味着由数据驱动的个人和基于团队的项目可以更快地交付价值,因为重点是在洞察发现上,而不是完成耗时的数据管理任务。分析的结果很容易理解,也很容易在整个组织中共享。
数据科学家你的时间很宝贵,需求量很大。将您的时间花在构建模型原型上,而不是花费时间的任务,如数据访问、数据转换和特性工程,或模型测试。使用深度学习等高级ML算法构建和部署说明性策略。自动无错误代码生成意味着您可以使用交互界面快速有效地构建包括复杂模型在内的工作流,并将它们放入用R、Python、SAS、PMML或其他语言编写的现有分析应用程序中。bob电竞官方
数据工程师:在构建集中组织信息收集和存储的数据管道时,不要让现有的IT和遗留基础设施阻碍您。无论数据是结构化的、非结构化的,还是来自边缘设备的实时流数据,按照您认为最好的方式构建您的存储环境。我们的平台集成了大数据和云解决方案,并从数据库到数据仓库。允许您的组织使用多种数据源,不论其格式如何。集中可找到可信数据集的地方,并控制谁可以访问它们以用于分析项目。
将包含数据转换和机器学习建模的整个工作流打包为一个单独的部署包。在构建新模型时对现有工作流的元素进行重用。从数据访问到特性工程,从测试和培训分析模型,从模型评分到部署,一个简单易用的预先配置任务的工具允许所有技能的人使用数据分析来解决复杂的问题。
无论您是专门从事信用风险缓解、财务欺诈、产品生命周期管理还是营销分析(仅列举几个专业领域),Altair都确保使用单一的真相来源进行准确和协作的分析和报告。
使用静止数据或动态数据来回答棘手的问题和解决复杂的问题。将困难和混乱的数据转换为可信的、准确的和受治理的数据。在一个集中的环境中与业务和分析团队协作,消除数据竖井,避免重复工作。
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