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    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.

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    • 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. 如:Jupyter, RStudio, SAS, MATLAB, 火花)和他们需要的分布式计算框架.g. 火花, 雷, Dask)的集成环境中,消除了干扰,这样他们就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.

    如果你没有正确的基础设施——你就会迷失方向——BB电竞真的需要一个ML平台. 您需要运行一个版本的代码, 谁部署, 以及选择他们想要的开源工具的自由. 他们可以自由地做他们需要做的事, 他们从来没有对Domino有任何疑问——因为他们只是顺其自然. 比如弹钢琴,或者小提琴.

    彼得森斯蒂格
    高级项目经理,机器学习

    案例研究:通过模型驱动的政策批准,在几秒钟内给房主关于保险覆盖范围的答案

    Topdanmark的模型驱动策略审批, 由Domino, 将批准覆盖率的时间从4天减少到1到2秒.

    读过这个故事

    数据科学的挑战限制了可扩展性

    让BB电竞面对现实吧,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, 在颠覆行业的同时,在不可预见的地方发现机会,将属于那些将模型置于业务核心的组织.

    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.

    数据科学家
    生产力

    消除返工, 重复的活动, 人工任务,让数据科学家可以利用市场上最广泛的开源/商业工具和基础设施生态系统,将时间集中在高价值的工作上.

    协作
    和重用

    找到过去的工作, 很容易复制的结果, 并且自由合作,通过跨越每个用例端到端生命周期的单一数据科学记录系统,解锁新的想法并推动颠覆.

    治理
    和标准化

    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, 合规, 以及在整个组织中安全、普遍地扩展的政策.

    模型
    速度

    一致的, 独立于数据科学工具的集成工作流程, 减少摩擦,加快数据科学的生命周期, 最大化工作效率和影响.

    探索数据科学资源

    分析研究
    Forrester TEI报告
    白皮书
    企业mlop完整指南

    释放数据科学

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