数据科学

当今的企业充斥着大量数据。各种宝贵的见解隐藏在不同的数据孤岛中，导致整个组织的效率低下。虽然数据科学家可以帮助企业驾驭数据洪流，但合格人才供不应求。因此，只有少数工作人员负责处理大量的临时分析和人工劳动密集型项目，而此类项目对本组织的价值极低。

因此，组织需要一种可扩展的框架来创建、验证和使用数据科学工作流程。从访问和聚合数据到复杂的分析、建模和报告，使这些流程全部实现自动化让新手用户也能充分利用其数据，同时让专家用户可以专注于创造附加值更高的任务。利用通用框架还可确保捕获最佳实践，并在整个企业范围内共享这样的最佳实践。数据科学的普及化有助于团队事半功倍，开启支持当今企业生存和发展所必不可少的创新。