大數據落地的三部曲是：意願、能力、工具

當今很多企業其實並不缺乏用數據輔助決策的意願
缺的反而是「營運數據的思維」、「人力」與「用出規模效益的工具」

實際上，很多組織已經開始嘗試單點的 AI 試驗專案
但整體來說仍缺一套符合商業目標的大數據策略與資產共用的營運流程
也因此企業 AI 成熟度很難有大幅進展

1-5分，你會為自己公司現階段的 AI 成熟度打幾分？

根據 IDC AI Maturity Survey 調查，平均而言，77%的 AI 模型仍處於預生產階段。

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

只是，該用什麼合作方式才能更快看到成果？

Dataiku 企業級協作式 資料科學與機器學習平台

Dataiku 是市場上，很強調「企業級協作式」的資料科學平台
在單一平台上，可同時滿足 No-code, Low-code 到 Full-code 的人才

對於那些優先以 coding 為主的專業人才(e.g. 資料科學家、資料工程師、軟體工程師、資料架構師)

Dataiku 很尊重 Data Scientists 原本習慣的工作方式，讓他們有足夠的自由與彈性，去自定義編寫腳本，用最熟悉的方式，更快建立高品質的 Data Pipeline 與模型

例如：可以從拖拉式的視覺化 recipes 轉成 SQL recipes 去編輯腳本，最大好處是不需要從頭開始去架構整個腳本，加速作業效率，對 coder 來說省時省力

當然，能做到的不只這些！

4/26(二) 下午2點到3點半

我們將與來自新加坡的 Dataiku 代表，共同分享如何讓跨專業的數據協作成為新的可能

並實際操作示範 Dataiku Data Science Studio 的使用，適合有在追求 AI 專案營運效率的企業參與！

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

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