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数据和人工智能

 

组织希望最大化其数据资产和投资的价值. 但无效的策略、复杂的基础设施和陈旧的流程使这一过程具有挑战性. 当数据没有纳入组织的数字转型战略时, 产品团队得不到授权,高管也无法获得他们需要的数据,从而做出更好的决策.

 

有一种系统的方法可以解决这个问题——使用经过验证的数据策略来解决基础设施的复杂性,并确保数据管理和分析有效地集成到业务中. 释放数据和人工智能的力量, 和ML工程, 从你的数据计划中更快地实现价值, 不断, 并最终转向通过数据生态系统提供巨大的价值.

 

我们的服务包括

数据治理
数据治理

将数据视为一种产品,并实现支持用户的治理策略和解决方案.

数据策略
数据策略

在你的战略和流程中建立数据素养,以创建精益和灵活的计划来开发商业机会.

数据平台
数据平台

构建要使用的解决方案, 商店, 以持续交付的心态处理和集成各种数据服务.

数据网格
数据网格

将产品思维和现代软件工程方法应用于您的数据挑战.

CD4ML
CD4ML

适应持续交付的原则,使您的ML模型从原型到生产.

智能产品
智能产品

构建ml驱动的系统,在您的产品中嵌入智能.

先进的分析
先进的分析

现代化您的业务智能功能,以实现更深入的见解.

数据专业知识. 工程严格. 建筑创新.

 

快速实现的关键, 来自数据的连续和超大的值, 是来自于技术和文化基础. 没有敏捷开发和DataOps,数据民主化是不可能的. 成为一个数据导向的组织的目标是无法实现的,除非有基础设施来支持快速实验和每天更明智的决策. 

 

例如,Thoughtworks是当今许多标准行业实践的先驱, 敏捷交付, 持续交付和微服务. 我们继续创新,数据网格就是最新的例子. 有了这些,我们可以帮助你把数据放在你的竞争差异化的核心. 无论是现在还是将来.

 

我们与Thoughtworks合作,作为一个团队工作. 我们建立了 在预算范围内按时交付产品, 所以这真的是一个令人兴奋的发展努力,也是一个很好的伙伴关系.
伯纳黛特明顿
MCG Health数据科学解决方案副总裁

我们的领导人

达尼洛佐藤
达尼洛佐藤

数据和人工智能主管,

UK

约翰口头的
约翰口头的

数据和人工智能总监,

北美

Sudhir女子
Sudhir女子

董事总经理,

印度

苏Visic
苏Visic

数据和人工智能总监,

澳大利亚

如何实现更快的增长?