データ戦略とアーキテクチャ
必要なデータ,その場所,そしてシステムを通して流れる方法について 明確にしてください.
- 現在の状態の評価
- ターゲットアーキテクチャとツール
- 優先順位の実施ロードマップ
データ科学ソリューション
原始データを 明確で実行可能な洞察
MGCAは チームにとってパフォーマンスを理解し 毎日より良い意思決定を できるよう データのアーキテクチャやパイプライン,モデルをデザインするのに役立ちます
視線で / 範囲と出力
データ科学
適用できる場合: 報告,予測,または運用決定をより明確に裏付けるデータが必要です.
作業を進めていくこと
データ作成,共有定義,分析方法,パイプラインおよび運用利用.
準備する
ビジネス問題,データソース,品質問題,既存の報告や分析
受け取るもの
合意されたデータと分析アプローチで,ビジネス問題に対象となる輸出が
作業開始前に正確な範囲,責任,成果物,手数料が合意されます.
このサービスを見る ↗データを扱う方法
スプレッドシートや既存のデータプラットフォームからスタートしていても 私たちは皆さんの所在地で出会い 強力な分析基盤への道を歩みていくのです
データパイプラインとモデリング
下流分析とAIのためのクリーンでタイムリーなデータを提供するパイプラインを設計し実装します
- 重要なソースシステムからの摂取
- 変換とモデリング
- 試験,監視,品質チェック
ダイッシュボードと意思決定支援
適切なチームに適切な見解と指標を伝え 迅速かつ自信を持って行動できるようにします
- 実行および運用ダッシュボード
- 自営業分析の経験
- 訓練及び能力訓練
高度な分析と予測
統計モデルとMLを使用して,傾向を予測し,機会を特定します.
- 需要と収益予測
- 分割と傾斜モデル
- シナリオ分析とシミュレーション
例の成果
スタート地点に応じて,データ科学の作業は,より良い日常報告から長期予測と計画まで,すべてをサポートすることができます.
運用可視性
性能に関する盲点が少なく 共有されたメトリックやダッシュボードで 誰もが信頼する
迅速な決定
チームでは手動レポートサイクルからリアルタイムの近見に移行し,データを収集する時間を削減します.
将来の計画
予測とシナリオはリソースを投入する前に選択肢を探求するのに役立ちます.