数据科学领导者多米诺骨牌

今天，有竞争力的组织对数据科学团队提出了很高的要求，以交付业务影响. 你们目前的技术能满足并超越这些需求吗? 你能管理跨数据科学平台的团队吗? 您能在您的流程中轻松地使用AutoML AI平台吗? 如果你对其中任何一个问题的回答是否定的，那么继续读下去.

数据科学生产力冠军

通过Domino的Enterprise MLOps平台，您可以告别积压工作，开始主动推动结果.

• 您的团队可以灵活地使用他们已经使用的数据科学工具(例如.g, Jupyter, RStudio, 情景应用程序, MATLAB, Spark)的集成环境，消除了干扰，因此他们可以专注于开发和部署模型.
• 您可以使用具有整体可视性和标准化流程的单一平台，从而获得管理团队和更有效地安排工作优先级所需的信息.
• 您可以开发一种协作和不断学习的文化，以推动不断增长的业务价值流.

数据科学的挑战限制了可扩展性

让百汇游戏官网下载面对现实吧，扩展数据科学是困难的，这有严重的影响. 生产力遭受. 模型不会被部署. 过时的模型会做出过时的预测. 事实上，最近 调查发现只有21% 通过在企业中使用数据和分析工具，企业正在获得主要的竞争优势. 这个问题? 这并不是要找到合适的数据科学工具，而是要找到合适的方法来推广你的数据和分析工具, 然后提升你的竞争优势.

有三类数据科学挑战阻碍了有效的数据科学管理:

• 缺乏工具和基础设施. 由于缺乏基础设施和工具，产出受到限制. 项目在等待基础设施和软件供应时被延迟. 使用未经批准的工具和流程来克服严格的要求，从而导致风险扩散.
• 阻碍知识共享的筒仓. 有限的合作导致重复工作和降低生产力. 数据科学工作被装瓶和搁置，而不是共享和重复使用. 在跨团队工作可见性有限的情况下，管理数据科学投资组合存在困难.
• 操作模型的复杂流程. 横跨数据科学生命周期的手工工作减缓了进展，并使您的数据科学家感到沮丧. 由于非标准化流程，新员工进入团队和项目的速度会比较慢. 监控模型很困难, 降低模型中的业务价值和信任, 并分散了数据科学家的注意力.
  
  

为什么选择Domino?

打比赛, 推动前所未有的增长，在意料之外的地方发现机会——同时颠覆行业——将属于那些将模型置于其业务核心的组织.

Domino的Enterprise MLOps平台——为大规模的数据科学管理而构建——是数据科学实践中的变更代理，它将帮助您推动向模型驱动的业务的转换. 在Domino, 领导者最终可以在他们的业务中广泛部署模型，并大规模地认识到数据科学的好处.

用于成功扩展数据科学管理的Domino差异化器:

• 开放 & 灵活性: 未来的基础设施，利用新的技术和数据科学工具与您当前的工具集, 同时使IT能够集中管理开放Domino平台上的基础设施.
• 再现性 & 合作: 找到过去的工作, 很容易复制的结果, 自由合作，用单一的数据科学记录系统来解锁新想法，推动颠覆.
• 模型速度: 通过一致的方式增加训练有素的模型速度, 跨数据科学生命周期的集成工作流, 独立于数据科学工具.
• 企业规模: 在一个具有企业级安全性的平台上集中和协调所有数据科学工作, 治理, 在整个组织中安全且普遍地扩展的遵从性和策略.

Domino的MLOps平台提供了一个 542%的投资回报 并受到超过20%的《百老汇官网》100强企业的青睐. Domino可以节省数千万美元的成本, 并开启了研究，创造了数亿美元的收入. 阅读更多的 Forrester的Domino企业MLOps平台的总体经济影响.