女人们坐在办公室的沙发上,低头看着笔记本电脑

数据科学家和分析师

正如您所知道的,数据不仅仅是数字——它的业务价值有待发现. 你用来解锁价值的数据需要是可信和可靠的.

无论是业务分析师还是数据科学家, 你在解决问题,创造机会, 但是时间有限, 你需要把时间花在协同生成和分享数据驱动的见解上——而不是重复, 耗时的任务,如数据输入或编写代码.

有了正确的工具,你就有能力解锁你的数据, 避免容易出错的数据转换, 消除复杂性并加速您的分析,以提高您的业务回答更多问题的能力,并利用所有数据实现更快的价值实现时间.

手拿着模拟地球仪

每个人的数据

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基于个人和团队的项目可以更快地交付价值,因为关注的焦点是洞察力发现, 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,需求量也很大. 花时间构建模型原型, 没有时间消耗任务,如数据访问, 数据转换和特征工程, 或模型测试. 使用高级ML算法(如深度学习)构建和部署规定性策略. 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工作流,包括复杂的模型,并将它们放入用R编写的现有分析应用程序中, Python, 情景应用程序, PMML, 或其他语言.

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IT和遗留基础设施挡住您的路. 数据是否结构化, 非结构化, 或者是边缘设备实时传输数据, 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,以及数据库和数据仓库. 使您的组织能够使用多种数据源,而不管它们的格式如何. 集中在可以找到可信数据集的地方,并控制谁可以在分析项目中访问这些数据集.

三个人指着电脑屏幕

合适的工作工具

将包含数据转换和机器学习建模的整个工作流打包为单个部署包. 当您构建新模型时,重新指定现有工作流的元素. 从数据访问到特性工程, 测试和训练分析模型, 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解决复杂的问题.

你是否专门从事信用风险缓解, 金融诈骗, 产品生命周期管理, 或者市场分析(举几个专业领域的例子), OPE电子确保一个单一的真相来源被用于准确和协作的分析和报告.

男人和女人在看电脑上的数据

更多地处理你的数据

使用静止或运动中的数据来回答棘手的问题,解决复杂的问题. 将困难和混乱的数据转换为可信、准确和受治理的数据. 在集中的环境中与业务和分析团队协作工作, 消除数据竖井,避免重复工作.

Altair数据分析:可伸缩、可扩展、可信任、对所有数据类型开放

  • 数据准备:自动收集数据, 数据清理, 和数据转换任务,并使用这些数据来做出正确的决定.

  • 数据分析和机器学习:利用先进的机器学习和人工智能来理解是什么影响了你的业务. 快速可视化将影响决策的数据.

  • 流处理和可视化:可视化实时操作性能, 立即发现异常, 趋势, 以及实时数据流和时间序列数据中的集群.

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