Einstellung & Weiterbildung
von Daten- und KI-Talenten
Einblicke von Dataiku Kunden aus der ganzen Welt
Bereit den Talentkampf zu gewinnen?
Strategien aus der Praxis
Kämpfen Sie damit, Daten und KI-Talente erfolgreich einzustellen und weiterzubilden? Werden Sie umsetzungstärker, indem Sie mehr Personen in Ihren Analytics Prozess mit einbeziehen. Hier sind einige Beispiele aus dem echten Leben von Dataiku Kunden, die genau das machen.
Pfizer & Dataiku
Befähigen Sie ein globales Analytics Team mit..
1. Geschwindigkeit: Bereitstellung der neuesten Technologie für Ihre Teams, um die fortgeschrittensten Machine Learning und KI Techniken für die größten Datensätze zu nutzen.
2.Wiederverwendbarkeit: Komponenten von Daten Workflows über mehrere Teams hinweg wiederverwendbar machen.
3.Demokratisierung: Teams vereinen und aus ihren Silos holen und zu kollektiven Skills übergehen, so dass Fachexperten und technische Experten nahtlos an Projekten zusammenarbeiten können. (Erhöhter Business Output)
4. Kontinuierliche Befähigung: Sicherstellung von weitreichender Wissensteilung und Weiterbildung durch Training Sessions, Office Hours und mehr.
Hier geht's weiter: Sehen Sie sich die Dataiku Produkt Demo an.NXP & Dataiku
Datenkompetenz stärken
NXP bietet seinen Mitarbeitenden eine Online Lernplattform namens BI University. Unabhängig von der bereits vorhandenen Expertise kann dort jeder seine Analytics und Daten Fähigkeiten ausbauen. Zusätzlich dazu haben sie ein jährliches Citizen Data Science (CDS) Programm, das es allen mit Data Analytics Grundkenntnissen ermöglicht, ihre Fähigkeiten mit Tools, wie Dataiku, weiter auszubauen.
Hier gehts weiter: Dataiku Demo für Analysten
GE Aviation & Dataiku
Fachexperten zu Datenexperten verwandeln
Die Self-Service Daten Initiative von GE bietet:
- Die Möglichkeit für Jedermann (mit den passenden Zugangsdaten) Daten zu entdecken und zu nutzen, Daten aufzubereiten, und ein Datenprodukt zu entwickeln, inklusive der Entwicklung von Modellen mit Dataiku.
- Die Möglichkeit für Datenproduktentwickler ihre Projekte mit anderen Kollegen zu teilen
- Die Möglichkeit für Datenproduktentwickler Datenpipelines, unter Verwendung von Dataiku entwickelten Makros, für die Entwicklung bereitzustellen.
Aviva & Dataiku
Navigieren durch den Daten Talente Fachkräftemangel
Datenexperten arbeiten zusammen mit Fachexperten, was es den Datenexperten ermöglicht, kreative neue Lösungen zu finden, neue Techniken zu entwickeln, sowie neue Datenquellen zu nutzen, während Fachexperten ihre Industrie-Expertise beisteuern.
Die Nutzung der richtigen Tools (inklusive Dataiku) ermöglicht es dem Team:
- Nahtlos zusammenzuarbeiten
- Den Wissenstransfer zu verbessern
- Die Arbeit des Einzelnen am Laptop ohne Nachvollziehbarkeit zu reduzieren
- Das Erreichen strategischer Geschäftsziele, indem mehrere Anwendungsfälle über mehrere Abteilungen hinweg erarbeitet werden und gleichzeitig die zugrunde liegende Komplexität reduziert wird.
Wie Dataiku helfen kann
Mit Mitarbeiterbindung, Remote Arbeit und Kontinuität bei KI Bestrebungen
Dataiku lässt sich in die bestehende Infrastruktur integrieren, sodass keine Daten bewegt werden müssen, um sie zu verarbeiten. Format- und Schemaerkennung ermöglichen sofortigen Zugang zu Daten, egal wo sie gespeichert werden. Von einem remote Arbeitsblickwinkel bedeutet das, dass die Art und Weise, wie Menschen mit Daten arbeiten, sicher und konsistent bleibt und zwar unabhängig davon, ob sich Systeme ändern oder die Mitarbeiter wechseln etc..
Hier gehts weiterDataiku wurde dafür entwickelt, von jedem genutzt werden zu können ( IT, Data Scientists, Dateningenieure, Softwareentwickler, Geschäftsleute, Manager, Analysten und mehr)
Hier gehts weiterDataiku ermöglicht sowohl horizontale als auch vertikale Zusammenarbeit mit Leichtigkeit mit einer vollständigen Feature Suite, die nahtlose Kommunikation ermöglicht und Daten- und Fachexperten befähigt, mit Daten auf ihre eigene Weise zu arbeiten.
Hier gehts weiterMit Dataiku können Sie alles in einem Tool erledigen innerhalb einer gemeinsamen Benutzeroberfläche. Vom Verbinden von Daten, über ETL, Modellerstellung, Operationalisierung von Modellen, bis hin zum Modell Monitoring in der Produktion. Das gilt unabhängig von der zugrunde liegenden Unternehmensdatenarchitektur, der Industrie oder dem Anwendungsfall.
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