Scopri come Domo può aiutarti a portare la tua data science a un livello superiore
Strumenti end-to-end per introdurre in produzione la data science
La piattaforma completa per l'esperienza dati di Domo ti consente di connettere e trasformare i dati, creare modelli di data science e visualizzare i risultati in modo da ottimizzare le pipeline di data science.
Leverage AI while minimizing risk.
Gestisci le pipeline di dati in tutta semplicità
Implementa ModelOps
Rileva la deriva dei modelli
Collabora all'interno della piattaforma
Coinvolgi gli utenti tecnici e finali
Crea e distribuisci modelli con Jupyter
Indipendentemente dal caso d'uso, la perfetta integrazione di Domo con Jupyter ti consente di utilizzare gli strumenti con cui hai familiarità per sviluppare modelli di apprendimento automatico e quindi produrre informazioni pertinenti per gli utenti aziendali. Con le aree di lavoro di Jupyter puoi:
Utilizzare linguaggi familiari
Sviluppa ed esegui modelli di data science e applicazioni programmatiche in R o Python.
Ottimizzare Jupyter
Integra il tuo lavoro basato su Jupyter con la piattaforma Domo per la visualizzazione, gli avvisi basati sulle azioni e le operazioni sui modelli.
Integrare strumenti di sviluppo
Esegui l'integrazione con Github per la gestione dei modelli.
Collaborare con gli altri
Utilizza le aree di lavoro di Jupyter per progetti collaborativi che coinvolgono più utenti e collaboratori.
Gestire i flussi di lavoro
Prepara i dati, progetta le funzionalità, addestra e confronta i modelli e automatizza i modelli di produzione tramite la pianificazione.
Fornire informazioni utili
Crea dashboard di facile comprensione basate su informazioni di apprendimento automatico per utenti aziendali e dirigenti.
Accelera lo sviluppo dei modelli con AutoML
Connetti e trasforma dati da qualsiasi origine.
Addestra automaticamente centinaia di modelli di apprendimento automatico.
Converti i modelli in nuove pipeline di dati.
Servizi professionali per potenziare il tuo team
Crea una roadmap di data science personalizzata, quindi convertila in processi e procedure di data science attuabili.
Interagisci con i docenti professionisti di data science di Domo per fornire sessioni di formazione al tuo team.
Collabora con gli esperti di data science di Domo per creare soluzioni di data science personalizzate e completamente automatizzate per la tua azienda.
Casi d'uso di esempio
Ecco solo alcuni modi in cui puoi utilizzare gli strumenti di data science di Domo. Se non trovi quello che stai cercando, contattaci per discutere il tuo caso d'uso specifico.
Prevedi il turnover dei dipendenti
Utilizza l'analisi predittiva per ottenere informazioni utili su quali dipendenti termineranno il loro rapporto di lavoro.
- Stima il numero totale di mesi in cui un dipendente lavorerà per l'azienda.
- Comprendi il livello di rischio di interruzione del rapporto di lavoro, considerando la successione del management, l'ultimo bonus, l'ultimo aumento della retribuzione base, la retribuzione totale e altro ancora.
- Intervieni tempestivamente per trattenere i dipendenti più qualificati.
Calcola i punteggi di coinvolgimento
Valuta il grado di coinvolgimento dei clienti con la tua azienda per prendere decisioni migliori.
- Seleziona i criteri da utilizzare per calcolare i punteggi di coinvolgimento, come la cronologia degli acquisti, l'utilizzo del negozio online e il comportamento di pagamento.
- Segmenta i clienti e personalizza le interazioni con i clienti in base ai punteggi di coinvolgimento.
- Promuovi la fidelizzazione e le attività di upselling in base al coinvolgimento dei clienti.
Prevedi i default dei prestiti
Proteggi la tua attività prevedendo quali prestiti hanno maggiori probabilità di default.
- Scegli i punti dati per creare un modello che preveda quali prestiti sono potenzialmente preoccupanti, utilizzando dati come il numero di mesi da cui i prestiti sono scaduti, il punteggio di credito e il saldo del rimborso del prestito.
- Fornisci ai team del servizio clienti informazioni per intervenire negli scenari ad alto rischio, prima che sia troppo tardi.
- Riduci il numero di prestiti in default.
Allinea l'inventario alla domanda
Determina il livello di inventario di cui ha bisogno la tua azienda per evadere gli ordini futuri dei clienti.
- Utilizza le previsioni per stimare gli ordini in periodi futuri e adeguare i livelli di inventario di conseguenza, in modo da poter soddisfare la domanda dei clienti senza scorte supplementari.
- Sfrutta i dati storici e le ipotesi sul mercato e sulle prestazioni dell'azienda per prevedere le tendenze future degli ordini dei clienti.
- Imposta avvisi per ricevere notifiche quando è necessario modificare l'inventario in base ai risultati delle previsioni.
Esegui analisi del sentiment
Comprendi rapidamente le opinioni dei clienti rispetto al tuo prodotto o alla tua attività analizzando i dati di testo di recensioni online, e-mail, social media e altro ancora.
- Decifra il tono emotivo di un determinato testo utilizzando un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e classifica il testo come positivo, negativo o neutro.
- Identifica le parole o gli argomenti comunemente menzionati nei dati di testo.
- Sfrutta informazioni dettagliate per perfezionare l'offerta di prodotti, migliorare il servizio clienti, migliorare la reputazione del brand e aumentare le prestazioni dell'azienda.
Comprendi la propensione a pagare
Riduci i tempi di recupero dei crediti non pagati.
- Identifica i fattori sottostanti che contribuiscono alla propensione a pagare di un cliente.
- Assicura ai team un lead time sufficiente per consentire l'identificazione e la risoluzione preventiva dei problemi di fatturazione.
- Utilizza analisi aggiuntive per una previsione più accurata delle entrate.
Metti al lavoro i tuoi dati
Esplora le esperienze dati che consentono di migliorare e velocizzare il processo decisionale per ogni team e funzione.