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DemystData 实现数据科学的民主化

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公司规模
SME
地区
  • America
国家
  • United States
产品
  • DataRobot
  • DemystData Platform
技术栈
  • Machine Learning
  • Data Science
  • Automated Machine Learning
实施规模
  • Enterprise-wide Deployment
影响指标
  • Productivity Improvements
  • Digital Expertise
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 分析与建模 - 数据即服务
适用行业
  • 金融与保险
适用功能
  • 商业运营
用例
  • 质量预测分析
  • 需求计划与预测
服务
  • 数据科学服务
关于客户
DemystData 是一家总部位于纽约的软件公司,提供平台帮助客户发现、探索和访问海量数据。该公司的客户主要是金融机构,包括传统的大型银行,这些机构未充分利用数据,导致业务决策基于次优或不完整的信息。DemystData 旨在通过增加客户获取更多新数据的渠道来弥补这一差距。然而,随着数据集越来越大,数据源越来越多样化,复杂性也随之增加,导致公司有限的数据科学资源池需要耗费更多时间。
挑战
DemystData 是一家总部位于纽约的软件公司,旨在通过提供一个平台帮助客户发现、探索和访问广阔的数据世界,从而“揭开”数据的神秘面纱。然而,随着数据集越来越大,数据源越来越多样化,复杂性也随之增加,导致公司有限的数据科学资源池需要花费更多时间。该公司的客户,尤其是金融机构,没有充分利用数据,导致业务决策基于次优或不完整的信息。DemystData 旨在通过增加客户获取新数据和更多数据的渠道来弥补这一差距。
解决方案
DataRobot 的自动化机器学习平台旨在提高 DemystData 的模型质量和整体数据科学生产力。该平台可在几分钟内生成数十个与算法无关的模型,使 DemystData 能够专注于其核心竞争力,即帮助客户查找更多数据并识别更多信号。DataRobot 还在整个组织内实现了数据科学的民主化。通过自动化机器学习生命周期中许多以前手动且耗时的步骤,DataRobot 不仅提高了模型质量,还提高了整体数据科学生产力。该平台的简单性和易用性使非技术员工也能为机器学习项目做出贡献。
运营影响
  • DataRobot's automated machine learning platform improved DemystData's model quality and overall data science productivity.
  • The platform's simplicity and ease-of-use enabled even non-technical employees to contribute to machine learning projects.
  • DataRobot fundamentally changed how DemystData approached hiring and growing their team. Instead of hiring generalist data scientists, they could now focus on hiring for very specific capabilities.
数量效益
  • DemystData used to struggle to get by with 2 or 3 data scientists, working at one tenth the efficiency and 10 times the cost of DataRobot.
  • With DataRobot, DemystData could iterate through hundreds of models far better and faster than they ever could.
  • DataRobot played a significant role in bringing the whole organization together and getting non-technical employees informed and aligned with the company’s data science mission and technology.

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