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数据和人工智能

 

组织希望最大化其数据资产和投资的价值. 但无效的战略、复杂的基础设施和陈旧的流程使这一目标具有挑战性. 当数据没有纳入组织的数字化转型战略时, 产品团队没有获得授权,高管们也无法访问他们做出更好决策所需的数据.

 

有一种方法可以解决这个问题——使用经过验证的数据策略,解决基础设施的复杂性,并确保数据管理和分析有效地集成到业务中. 释放数据和人工智能的力量, 和ML工程, 更快地实现数据计划的价值, 不断, 并最终转向通过数据生态系统提供超大价值.

 

我们的服务包括

数据治理
数据治理

将数据视为产品,并实现支持用户的治理策略和解决方案.

数据策略
数据策略

将数据素养构建到您的战略和流程中,以创建精益和灵活的计划来开发业务机会.

数据平台
数据平台

构建要消费的解决方案, 商店, 以持续交付的思维方式处理和集成各种数据服务.

数据网格
数据网格

对数据挑战应用产品思维和现代软件工程方法.

CD4ML
CD4ML

适应连续交付的原则,使您的ML模型从原型到生产.

智能产品
智能产品

构建ml驱动的系统,将智能嵌入产品中.

先进的分析
先进的分析

使您的商业智能能力现代化,以实现更深刻的见解.

数据专业知识. 工程严格. 建筑创新.

 

实现快速的关键, 来自数据的连续和超大的价值, 是来自潜在的技术和文化基础吗. 没有敏捷开发和DataOps,数据民主化是不可能的. 成为一个数据导向的组织的目标是不可能实现的,除非有基础设施支持快速试验和每天更明智的决策. 

 

例如,Thoughtworks是当今许多标准行业实践的先驱, 敏捷交付, 持续交付和微服务. 我们继续创新,数据网格就是最新的例子. 有了这些,我们可以帮助您将数据置于您的竞争差异化的核心. 为了现在,为了未来.

 

我们与Thoughtworks合作,作为一个团队合作. 我们建立了 产品并在预算范围内按时交付, 所以这真的是一个令人兴奋的开发努力,真的是一个伟大的合作伙伴.
伯纳黛特明顿
MCG Health数据科学解决方案副总裁

我们的领导人

达尼洛佐藤
达尼洛佐藤

数据和人工智能负责人,

UK

约翰口头的
约翰口头的

数据与人工智能总监,

北美

Sudhir女子
Sudhir女子

董事总经理,

印度

苏Visic
苏Visic

数据与人工智能总监,

澳大利亚

如何实现更快的增长?