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DOMO DATA SCIENCE UND MASCHINELLES LERNEN
End-to-End-Tools für die Produktion von Data Science.
Die moderne Full-Stack-Data-Plattform von Domo ermöglicht Ihnen, Daten zu verbinden und zu transformieren, Data Science-Modelle zu erstellen und Ergebnisse zu visualisieren, um Ihre Data Science-Pipelines zu optimieren.
Automatisieren Sie Data Science-Arbeitsabläufe.
Erstellen, überwachen und visualisieren Sie Ihre Data Science-Modelle und übernehmen Sie sie in die Produktionsumgebung – alles im selben sicheren System.
Überwachen Sie Ihre Modelle.
Überwachen Sie die Modellleistung und Model Drift und setzen Sie Warnungen für markierte Leistungswerte, damit Sie wissen, wenn sich etwas ändert.
Unterstützen Sie schnelle Entscheidungsfindungen.
Bieten Sie Ihren Teams, Kunden und Partnern Echtzeit-Einblicke, um genaue, datengesteuerte geschäftliche Auswirkungen zu erzielen.
OVERVIEW
Nutzen Sie KI und minimieren Sie gleichzeitig das Risiko.
Mit Domo.AI können Sie Benutzern KI-gestützte Datenerlebnisse bieten, die ChatGPT und andere öffentliche Modelle verwenden, ohne Abstriche bei Flexibilität oder Sicherheit machen zu müssen. Verwalten, implementieren und optimieren Sie KI- und ML-Modelle, einschließlich Large Language Models (LLMs). Steuern Sie, wer KI-Modelle erstellen, KI-Dienste aktivieren und Dienstendpunkte verwenden kann. Ersetzen Sie den Flickenteppich an Tools und Plattformen und ermöglichen Sie Benutzern, die Vorteile der KI mit Zuversicht und Leichtigkeit zu nutzen.
OVERVIEW
Verwalten Sie Datenpipelines nahtlos.
Für Data Science-Modelle ist es erforderlich, dass die Daten einem bestimmten Schema entsprechen, mit Prozessen, die vollständig in der Datenpipeline verwaltet werden müssen.. Mit Domo können Sie Ihre Daten vorbereiten, umwandeln und bereinigen, um in großem Umfang Erkenntnisse zu gewinnen, sodass Analysen die Exploration in Gang setzen und Ergebnisse liefern können.
OVERVIEW
Implementieren Sie ModelOps.
Domo ermöglicht es Ihnen, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen zu optimieren. Die Daten werden mit Flags gekennzeichnet, wenn die Attribute von den Datentypen, Strukturen und Werten abweichen, die für genaue Schlussfolgerungen erforderlich sind.
OVERVIEW
Erkennen Sie Model Drift.
Greifen Sie auf automatisierte Informationen darüber zu, wie sich die Modelle in der Produktion verhalten, damit Sie erkennen können, ob die eingehenden Eingabedaten abgewichen sind. Gewährleisten Sie, dass Ihre Modelle zutreffend und präzise bleiben und genau so funktionieren, wie sie für genaue und zuverlässige Vorhersagen konzipiert wurden.
OVERVIEW
Zusammenarbeit auf der Plattform.
Verwenden Sie die integrierten Tools für die Zusammenarbeit von Domo zur Weitergabe von Insights in Daten, zum Markieren von Problemen und zur Kommunikation mit den Beteiligten. Teilen Sie Datensätze mit Kollegen, versehen Sie Diagramme mit Anmerkungen und hinterlassen Sie Kommentare und Notizen direkt in einer Visualisierung.
OVERVIEW
Einbindung von Technikern und Endnutzern.
Domo liefert sowohl Datenwissenschaftlern als auch Geschäftsanwendern die benötigten Erkenntnisse. Datenwissenschaftler profitieren von der Leistungsstärke der Diagramme und Dashboards von Domo zur Bewertung der Leistung von Modellen. Gleichzeitig können sie benutzerfreundliche unternehmensinterne Dashboards erstellen, die die von den Endbenutzern geforderten Insights liefern.
Erstellen und Bereitstellen von Modellen mit Jupyter.
Wie auch immer Ihr Anwendungsfall aussieht: Die nahtlose Integration von Domo in Jupyter stellt sicher, dass Sie die Ihnen vertrauten Tools verwenden können, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu entwickeln und anschließend relevante Insights für Geschäftsanwender zu gewinnen. Mit Jupyter Workspaces können Sie:
Vertraute Sprachen verwenden.
Data Science-Modelle und programmatische Anwendungen in R oder Python entwickeln und ausführen.
Jupyter optimieren
Integrieren Sie Ihre Jupyter-basierte Arbeit mit der Domo-Plattform für Visualisierung, aktionsbasierte Benachrichtigung, Modelloperationen und mehr.
Integration mit Entwicklungstools.
Integration mit Github für die Modellverwaltung.
Zusammenarbeit mit Kollegen.
Verwenden Sie Juptyer-Arbeitsbereiche für kollaborative Projekte, an denen mehrere Benutzer und Mitwirkende beteiligt sind.
Arbeitsabläufe verwalten.
Bereiten Sie Ihre Daten vor, entwickeln Sie Ihre Funktionen, trainieren und vergleichen Sie Modelle und automatisieren Sie Produktionsmodelle über die Zeitplanung.
Insights bereitstellen.
Erstellen Sie leicht verständliche Dashboards auf der Grundlage von ML-Insights für Geschäftsanwender und Führungskräfte.
OVERVIEW
Beschleunigen Sie die Modellentwicklung mit AutoML.
AutoML-Lösungen sorgen für schnellere Übergänge von Daten zu Modellen und schließlich Ergebnissen. AutoML von Domo, das in Amazon Sagemaker Autopilot integriert ist, beschleunigt die Modellentwicklung und ermöglicht die Weitergabe von Insights an Ihre Teams mithilfe von Visualisierung und Data-Apps.
Integration und Transformation von Daten aus beliebigen Quellen.
Trainieren Sie automatisch Hunderte von Modellen für maschinelles Lernen.
Konvertieren Sie Modelle für neue Datenpipelines.
OVERVIEW
Professionelle Dienstleistungen zur Stärkung Ihres Teams.
Das Data Science Professional Services Team von Domo ermöglicht Ihnen durch praktische Schulungen in maschinellem Lernen, Data Science-Forschung und -Entwicklung sowie Beratungsdiensten Data Science-Pipelines für Ihr Unternehmen aufzubauen.
Erstellen Sie eine maßgeschneiderte Data Science-Roadmap und setzen Sie diese Roadmap dann in umsetzbare Data Science-Prozesse und -Praktiken um.
Setzen Sie sich mit den professionellen Ausbildern für Data Science bei Dome in Verbindung, um Schulungen für Ihr Team zu organisieren.
Arbeiten Sie mit den Data Science-Experten von Domo zusammen, um maßgeschneiderte, voll automatisierte Data-Science-Lösungen für Ihr Unternehmen zu entwickeln.
Beispiele für Anwendungsfälle.
Hier zeigen wir nur einige Möglichkeiten, wie Sie die Data Science-Tools von Domo nutzen können. Sie finden das Gesuchte nicht? Kontaktieren Sie uns, um über ihren speziellen Anwendungsfall zu sprechen.
Prognostizieren Sie die Mitarbeiterfluktuation.
Ermitteln Sie mithilfe prädiktiver Analysen, welche Mitarbeiter ihr Arbeitsverhältnis kündigen werden.
- Schätzen Sie die Gesamtzahl der Monate, die ein Mitarbeiter für das Unternehmen arbeiten wird.
- Verschaffen Sie sich Einblick in das Risiko einer Kündigung unter Berücksichtigung der Nachfolge im Management, des letzten Bonus, der letzten Grundgehaltserhöhung, des Gesamtgehalts und mehr.
- Schreiten Sie frühzeitig ein, um wertvolle Mitarbeiter zu halten.
Berechnen Sie Engagement-Werte.
Beurteilen Sie das Engagement Ihrer Kunden mit Ihrem Unternehmen, um bessere Kundenentscheidungen zu treffen.
- Wählen Sie die Kriterien, die für die Berechnung der Engagement-Werte verwendet werden sollen, z. B. Kaufhistorie, Nutzung des Webshops und Zahlungsverhalten.
- Segmentieren Sie Kunden und personalisieren Sie Kundeninteraktionen auf der Grundlage von Engagement-Werten.
- Fördern Sie Kundenbindung und Upselling-Aktivitäten auf der Grundlage des Kunden-Engagements.
Prognostizieren Sie Kreditausfälle.
Schützen Sie Ihr Unternehmen, indem Sie vorhersagen, welche Kredite am wahrscheinlichsten ausfallen werden.
- Wählen Sie Datenpunkte aus, um ein Modell zu erstellen, das vorhersagt, welche Kredite potenziell besorgniserregend sind, und verwenden Sie dabei Daten wie die Anzahl der Monate, in denen die Kredite überfällig sind, die Kreditwürdigkeit und den Kreditrückzahlungssaldo.
- Statten Sie Ihre Kundendienstteams mit Informationen aus, damit sie in Hochrisikosituationen eingreifen können, bevor es zu spät ist.
- Verringern Sie die Zahl der Kredite, die in Verzug geraten.
Passen Sie den Bestand an die Nachfrage an.
Verschaffen Sie sich Einblick, wie viel Bestand Ihr Unternehmen benötigt, um künftige Kundenaufträge zu erfüllen.
- Mit Hilfe von Prognosen können Sie Bestellungen für zukünftige Zeiträume vorhersagen und die Lagerbestände entsprechend anpassen, sodass Sie die Kundennachfrage erfüllen können, ohne zusätzliche Bestände zu führen.
- Nutzen Sie historische Daten und Annahmen über den Markt und die Unternehmensleistung, um künftige Trends bei Kundenbestellungen vorherzusagen.
- Legen Sie Alerts fest, um Ihr Unternehmen zu benachrichtigen, wenn aufgrund Ihrer Prognoseergebnisse Bestandsanpassungen erforderlich sind.
Führen Sie Stimmungsanalysen durch.
Verschaffen Sie sich rasch Einblick darüber, wie Ihre Kunden über Ihr Produkt oder Ihr Unternehmen denken, indem Sie Textdaten aus Online-Bewertungen, E-Mails, sozialen Medien und mehr analysieren.
- Entschlüsseln Sie den emotionalen Ton eines gegebenen Textes mithilfe eines Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und klassifizieren Sie den Text als positiv, negativ oder neutral.
- Ermitteln Sie, welche Wörter oder Themen in den Textdaten häufig vorkommen.
- Nutzen Sie die Erkenntnisse, um Ihr Produktangebot zu verfeinern, den Kundenservice zu verbessern, die Markenreputation zu stärken und die Unternehmensleistung zu steigern.
Verschaffen Sie sich Einblick in die Zahlungsbereitschaft.
Reduzieren Sie den Zeitaufwand für die Eintreibung unbezahlter Rechnungen.
- Ermitteln Sie die Faktoren, die dazu beitragen, ob ein Kunde für ein Konto zahlt.
- Geben Sie den Teams genügend Vorlaufzeit, um Abrechnungsprobleme zu erkennen und im Vorfeld zu lösen.
- Nutzen Sie zusätzliche Analysemöglichkeiten für eine genauere Umsatzprognose.
Lassen Sie Ihre Daten arbeiten
Erkunden Sie die Datenerlebnisse, die zu besseren und schnelleren Entscheidungen in allen Teams und Funktionen führen.
Visualisierungen und Dashboards
Erstellen Sie interaktive, benutzerfreundliche Visualisierungen, die „Aha!“ unterstützen Augenblicke.
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Berichterstattung und Self-Service-Analysen
Modernisieren Sie Ihre Berichterstattung mit Echtzeitdaten, die jeder selbst verwalten kann.
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Apps für Unternehmen
Entwickeln Sie Low-Code- oder Pro-Code-Apps, die betriebliche Abläufe verbessern.
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Integrierte Analytik
Teilen Sie Daten und Erkenntnisse sicher außerhalb Ihres Unternehmens.
Domo.AI
Bieten Sie umsetzbare Datenerlebnisse, die skalierbar sind — mit einem KI-Framework, dem Sie vertrauen können.
