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    媒体数据科学平台 & 科技公司

    前10名软件公司中有2家在Domino上运行

    “Domino为直营平台提供了一个将所有数据科学家聚集在一起的平台, 不仅提供对他们工作所需的硬件的访问,而且提供一个他们可以相互协作的地方,以便交付更好的模型.”

    - Red Hat企业、数据和分析副总裁

    数据科学对媒体和科技公司的挑战

    保留有经验的数据科学家和机器学习工程师

    数据科学家和机器学习工程师很难找到和留住, 特别是在平均任期只有两年的技术领域. 公司花费大量的时间和资源来招募和雇用数据科学家, 让他们跟上进度, 并努力留住他们.

    协作和知识共享

    互联网和科技公司通常将劳动力分布在世界各地, 这使得合作和知识转移更加困难. 在竖井里工作会拖累工作效率,让人更难理解谁在做什么. 阻碍的合作也会让新人难以加入, 所以每个人都从头开始项目,因为他们无法找到或重新运行旧的工作. 缺乏信息和专业知识共享会导致不同团队之间的工作重复,以及关键人员离开公司时机构知识的丢失.

    访问灵活的工具和可伸缩的基础设施

    与软件开发和BI等领域相比,数据科学和机器学习需要更多的基础设施灵活性和可伸缩性. 如果数据科学家/机器学习工程师不能使用他们想要的工具, 他们要么在本地机器上拼凑所需的东西(影子IT),要么陷入困境, 增长放缓,导致挫败感和人员流动.

    Domino数据科学平台如何帮助媒体和技术公司?

    易于访问开放和灵活的工具选项

    Domino使组织能够:

    • 快速、轻松地尝试新的工具/包.
    • 像在本地机器上工作一样轻松地访问集中的资源.
    • 避免拘泥于专有技术.

    Domino提供了灵活性, 敏捷性, 数据科学和机器学习团队需要并支持动态工具环境的可伸缩性, 多样化的技能和偏好. 数据科学家和机器学习工程师可以在不配置和使用自己的计算资源的情况下进行探索性数据分析和模型开发. 他们可以在不需要工程师帮助的情况下,通过一次点击就启动高功率的工作空间.

    再现性和协作

    Domino使数据科学和机器学习团队能够进行协作, 可再生的研究. 数据科学家和机器学习工程师获得了代码的自动再现性, 数据和环境配置. 他们可以发现, 繁殖, 并迭代之前的工作, 尝试新技术,并在有新数据时重新运行模型. 不同的团队成员可以共享, 在模型开发生命周期的每个阶段对项目进行评论和协作. 数据科学家和机器学习工程师可以利用过去的知识进行改进,而不是重新发明轮子.

    媒体的信任 & 科技行业

    Domino为数据科学家和机器学习工程师提供了对各种工具和包的灵活访问, 提高所需的计算能力、自动再现性和协作能力的简单选项, 所有这些都能让数据科学家和机器学习工程师在工作中保持快乐和高效.

    直营平台

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