SCIENCE DES DONNÉES ET MACHINE LEARNING DOMO

Des outils de bout en bout pour exploiter la science des données

La plateforme complète d'expérience de données de Domo vous permet de connecter et de transformer les données, de construire des modèles de science des données et de visualiser les résultats afin d'optimiser vos pipelines.

Obtenir une démo

Automatisez les flux de travail de la science des données.

Développez, mettez en production, contrôlez et visualisez vos modèles au sein d'un système sécurisé.

Surveillez vos modèles.

Surveillez les performances et la dérive des modèles, en définissant des alertes pour les performances signalées afin de vous tenir au courant de tout changement.

Prenez des décisions plus rapidement.

Fournissez à vos équipes, clients et partenaires des informations en temps réel pour aider à générer un impact commercial précis et basé sur les données.

OVERVIEW

Tirez parti de l'IA tout en minimisant les risques.

Avec Domo.AI, vous pouvez offrir aux utilisateurs des expériences de données alimentées par l'IA qui utilisent ChatGPT et d'autres modèles publics sans sacrifier la flexibilité ou la sécurité. Gérez, déployez et optimisez les modèles d'IA et de machine learning, y compris les modèles LLM (Large Language Models). Contrôlez qui peut créer des modèles d'IA, activer des services d'IA et utiliser les points de terminaison des services. Remplacez la mosaïque d'outils et de plateformes et permettez aux utilisateurs de tirer parti de la puissance de l'IA en toute confiance et facilité.

Découvrez Domo.AI

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Gérez les pipelines de données en toute transparence.

Les modèles de science des données exigent que les données adhèrent à un schéma spécifique, avec des processus qui doivent être entièrement gérés dans le pipeline de données. Avec Domo, vous pouvez préparer, transformer et nettoyer vos données pour découvrir des informations à grande échelle, et permettre à l'analytique de lancer l'exploration et de produire des résultats.

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OVERVIEW

Mettez en œuvre ModelOps.

Domo vous permet de réduire les tâches manuelles et de rationaliser le déploiement et la maintenance des modèles de ML. Les données sont signalées lorsque les attributs s'écartent des types de données, des structures et des valeurs nécessaires pour effectuer des déductions précises.

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OVERVIEW

Détectez la dérive des modèles.

Accédez à des informations automatisées sur les performances des modèles en production afin de savoir si les données d'entrée ont dérivé. Veillez à ce que vos modèles restent précis et fonctionnent comme prévu pour des prévisions exactes et fiables.

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Collaborez au sein de la plateforme.

Utilisez les outils intégrés de collaboration de Domo pour partager des informations sur les données, signaler les problèmes et communiquer avec les parties prenantes. Partagez des ensembles de données avec vos collègues, annotez des graphiques et laissez des commentaires et des notes directement sur une visualisation.

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OVERVIEW

Engagez les utilisateurs techniques et finaux.

Domo fournit aux data scientists et aux utilisateurs les informations dont ils ont besoin. Les data scientists bénéficient de la puissance des graphiques et tableaux de bord Domo pour évaluer la performance des modèles. En même temps, ils peuvent créer des tableaux de bord faciles à utiliser, qui fournissent les informations demandées par les utilisateurs finaux.

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Créez et déployez des modèles avec Jupyter.

Quel que soit votre cas d'utilisation, l'intégration transparente de Domo avec Jupyter vous permet d'utiliser les outils qui vous sont familiers pour développer des modèles de Machine Learning et mettre ensuite des informations pertinentes à la disposition des utilisateurs. Avec les espaces de travail Jupyter, vous pouvez :

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Utiliser des langages familiers

Développer et exécuter des modèles de science des données et des applications programmatiques en R ou Python

Optimisez Jupyter.

Intégrez votre travail basé sur Jupyter à la plateforme Domo pour la visualisation, les alertes basées sur l'action, les opérations de modèle, et plus encore.

Intégration avec les outils de développement

Intégration avec Github pour la gestion des modèles

Collaborez avec les autres.

Utilisez les espaces de travail Jupyter pour les projets collaboratifs impliquant plusieurs utilisateurs et contributeurs.

Gérez les flux de travail.

Préparez vos données, concevez vos fonctionnalités, entraînez et comparez les modèles et automatisez les modèles de production par le biais de la planification.

Offrez des informations clés.

Créez des tableaux de bord faciles à comprendre, basés sur des données de Machine Learning, pour les utilisateurs professionnels et les cadres.

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Accélérez le développement de modèles avec AutoML.

AutoML vous aide à transformer des données en modèles et en résultats, plus rapidement. Intégré avec Amazon Sagemaker Autopilot, AutoML de Domo accélère le développement des modèles et permet un partage des perspectives du Machine Learning avec vos équipes par le biais de visualisations et d'applications de données.

Connectez et transformez les données de n'importe quelle source.

Automatisez des centaines de modèles de Machine Learning.

Convertissez les modèles en nouveaux pipelines de données.

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OVERVIEW

Des services professionnels pour renforcer votre équipe

L'équipe de services professionnels en science des données de Domo vous permet de construire des pipelines de science des données pour votre entreprise par le biais de formations pratiques en Machine Learning, de recherche et développement en science des données, et de services de conseil.

Créez une feuille de route personnalisée pour la science des données, puis convertissez-la en processus et pratiques de science des données exploitables.

Faites appel aux professionnels de la science des données de Domo pour former votre équipe.

Travaillez avec les experts en science des données de Domo pour développer des solutions de science des données personnalisées et entièrement automatisées pour votre entreprise.

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Exemples de cas d'utilisation

Voici quelques exemples d'utilisation des outils de science des données de Domo. Si vous ne trouvez pas ce que vous cherchez ici, contactez-nous pour discuter de votre cas d'utilisation spécifique.

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Prévoyez la rotation du personnel.

Utilisez l'analyse prédictive pour savoir quels collaborateurs vont mettre fin à leur emploi.

Estimez le nombre total de mois pendant lesquels un collaborateur travaillera pour l'entreprise.
Évaluez le niveau de risque de fin de contrat, en tenant compte de la succession de la direction, du dernier bonus, de la dernière augmentation du salaire de base, du salaire total, etc.
Intervenez plus tôt pour conserver les meilleurs talents.

Product feature data sciece use case predict customer lifetime value

Calculez les scores d'engagement.

Évaluez l'engagement des clients envers votre entreprise pour prendre de meilleures décisions.

Sélectionnez les critères de calcul des scores d'engagement, tels que l'historique des achats, l'utilisation de la boutique en ligne et le comportement de paiement.
Segmentez les clients et personnalisez les interactions avec eux en fonction des scores d'engagement.
Menez des activités de fidélisation et de vente incitative en fonction de l'engagement des clients.

Product feature data sciece use case predict loan defaults

Prédisez les défauts de remboursement.

Protégez votre entreprise en prévoyant les prêts les plus susceptibles de ne pas être remboursés.

Choisissez des points de données pour construire un modèle qui prédit quels prêts sont potentiellement inquiétants, à l'aide de données telles que le nombre de mois de retard, la cote de crédit et le solde de remboursement du prêt.
Fournissez aux équipes du service clientèle des informations leur permettant d'intervenir dans les cas à haut risque, avant qu'il ne soit trop tard.
Réduisez le nombre de prêts en défaut de paiement.

Product feature data sciece use case optimize sales profitablity

Alignez les stocks sur la demande.

Estimez le volume de stock dont votre entreprise a besoin pour honorer les futures commandes de vos clients.

Utilisez les prévisions pour anticiper les commandes à venir et ajuster les niveaux de stock en conséquence, afin de répondre à la demande des clients sans avoir de stocks supplémentaires.
Exploitez les données historiques et les hypothèses sur le marché et les performances de l'entreprise pour prévoir les tendances futures des commandes des clients.
Définissez des alertes pour informer votre entreprise de la nécessité d'ajuster les stocks en fonction des résultats de vos prévisions.

Product feature data sciece use case customer satisfaction

Effectuez des analyses du ressenti.

Comprenez rapidement ce que les clients pensent de votre produit ou de votre entreprise en analysant des données textuelles provenant d'avis en ligne, d'e-mails, de réseaux sociaux, etc.

Déchiffrez le ton émotionnel d'un texte donné à l'aide d'un algorithme de traitement du langage naturel (NLP) et classez le texte comme positif, négatif ou neutre.
Identifiez les mots ou les sujets fréquemment mentionnés dans vos données textuelles.
Exploitez les informations pour affiner les offres de produits, améliorer le service clientèle, accroître la réputation de la marque et stimuler les performances de l'entreprise.

Product feature data sciece use case propensity to pay

Évaluez la propension à payer.

Réduisez le temps passé à essayer de recouvrer les comptes impayés.

Identifiez les facteurs sous-jacents qui contribuent au paiement d'un compte par un client.
Fournissez aux équipes un délai suffisant pour permettre l'identification et la résolution préventive des problèmes de facturation.
Utilisez des analyses supplémentaires pour une prévision plus précise des recettes.

Mettre vos données au service

Explorez les expériences liées aux données qui permettent de prendre des décisions plus efficaces et plus rapides au sein de chaque équipe et fonction.