促進有系統的建立 AI 專案運作模式

最容易跨專業協作的企業級資料科學平台Dataiku

單一平台,同時滿足 No-code, Low-code 到 Full-code 的人才讓 AI 輔助決策成為每個職能角色的日常,擺脫 AI 專案各自獨立的窘境,加速商業應用確實落地

三面向讓企業AI成熟度停滯不前

有各自獨立的單一AI試驗專案,但缺完整策略與資產共用

AI 應用場景其實越來越不缺乏想像,專案百花齊放,可惜的是仍以短期的機會主義為多

在資料準備度上,也還有很大的改善空間,根據統計,亞太區已經投入AI的企業,資料準備度1-5分平均分數為2.6分

*Source: IDC AI Maturity Survey, APEJ 2020 (N=552) 

人才供不應需,既有人才也不知如何發揮 1+1>2 團隊綜效

AI 專案不是只有模型或演算法最重要,整個機器學習流程,需要跨團隊跨專業的合作

根據統計,專案會失敗的一大主因,是專案開始的頭兩週沒有 Business user 參與


缺乏數據營運流程的標準化與商業指標衡量

根據 IDC AI Maturity Survey 調查,平均 77% 的 AI 模型仍處於預生產階段,這意味著 DataOps 與MLOps 尚未制度化導致無法擴展模型的生產

商業流程也就無法跟著優化調整,效益便難以衡量

Dataiku 的出現,讓天下沒有難用的大數據

知名企業 GE、Cisco、NXP、Merck、BNP PARIBAS 皆運用 Dataiku Data Science Studio 搭建起內部資料科學家與各職能專家的合作橋樑,徹底發揮 1 + 1 > 2 優勢,共同創造快速落地的 AI 商業應用

透過協作,讓數據閉環轉得更快、創造飛輪效應

讓企業優先取得 AI 營運模式的效率紅利

節省 75% 時間

數據工程師與資料科學家減少 90% 手動、重複性任務與常規報告

投報率可達423%

三年內取得的平均 ROI 並獲益近1300萬此數據來自 Forrester 報告The Total Economic Impact™ Of Dataiku

用戶評價近滿分

Gartner Peer Review 客戶評價近滿分 4.8 out of 5

採用Cisco webex線上會議系統

報名觀看活動影片回放

PGi樺鼎在今年正式成為 Dataiku 在台灣的合作夥伴,我們希望協助客戶用更省力的方式落地AI

本場次我們將與 Dataiku 來自新加坡的代表,共同分享為什麼跨專業人才的協作,在AI專案的成敗上變得越來越重要 ; 以及為什麼 Dataiku 可以連續兩年被 Gartner 評比為 Data Science and Machine Learning 平台的領導者。

透過本次分享,思考我們該如何借助 Dataiku 的核心優勢,借力使力加速企業數據資產轉化到營收上的價值 

時間

議程內容

13:50-14:00

報名者可以上線準備囉!

14:00-14:10

活動介紹與目標

14:10-14:30

認識 Dataiku 企業級協作式資料科學與ML平台

14:30-15:00

實際操作示範  Dataiku Data Science Studio 

15:00-15:20

亞太區客戶案例分享  by Dataiku 代表

15:20-15:30

Q&A 互動

特邀來自新加坡的 Dataiku 原廠代表

Choo Jiunn Hao

JH 將協助我們拉開視野,用 Dataiku 在 APAC 的客戶經驗,分享不同成熟度的企業在 AI Operation Model 上的演進與務實的客戶使用案例

最容易跨單位協作的企業級資料科學平台「Dataiku」介紹分享

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