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数据科学家面临的挑战
好的模型有赖于优质可信的数据。作为一名数据科学家,你一直在寻找新的方法来构建和部署具有最高预测能力的模型,而且你的企业中的确有很多很棒的数据可用于模型训练,但查找和访问这些数据的过程往往需要耗费你大量的时间和精力。

Aloudata 促进更好更快的模型迭代

发现更多有用数据

算法模型的优劣很大程度上取决于是否有丰富的训练数据输入。

企业中可输入用以完善模型的数据有很多,但这些优质数据往往很难找到且经常未被使用。

Aloudata 自动化采集技术、业务、操作、协作等一切与数据资产相关的元数据,并将其转换为相互关联的语义知识图谱,让你只需要通过自然语言搜索即可轻松找到更多高质量数据以构建更好的算法模型。

正确使用可信数据

优质的数据是保障模型效果的关键,但你很难确定数据是否可信,更难跟上数据内容的变化。

Aloudata 自动提炼数据产出时效、上游来源、下游应用等关键信息,生成360°数据资产报告,让你快速掌握数据资产全貌;通过自动化业务语义关联以及算子级字段口径提取,让你快速且清晰地理解数据背后的业务含义;通过观察全域用户的数据使用行为,行为智能引擎可提炼出常用的数据资产使用模式,为你提供可靠的数据使用建议和指引。同时,列算子级的端到端血缘沿袭,让你充分了解可能影响算法模型的上游数据问题。

快速完成模型数据准备

找到优质可信的数据只是成功的一半,如何快速准备好模型训练所需要的数据是提升模型迭代效率的关键。

Aloudata 通过独有的自适应关系投影查询加速技术,并内置丰富的数据连接器,轻松连接数据湖、数据仓库以及更多其他数据源,让你可以进行全域数据的即席访问和联合分析;另外,提供了“数据定义即服务”的产品体验,无需搭建复杂的 ETL 链路,你只需定义简单的逻辑数据视图即可轻松完成模型的数据准备工作,高效完成算法模型的训练和上线。

客户案例

Aloudata助力银行10倍提升数据化运营效率

Aloudata AIR Engine 提供的多源异构查询及自适应加速能力,让分析师无需关心数据集成、任务运维和性能优化等技术细节,随时可对全域数据资产进行分析探索和数据准备,让全行分析师可以端到端全自助完成数据分析需求交付,将业务取数、用数、看数效率从周级缩短到了天级,并实现了高性能、低时延的报表看数体验,10倍提升整体数据化运营效率。

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