全球
在数字时代，数据以不同方式以指数规模生成。传统上，决策以隐性知识和常识为中心，以预测关键业务选择的风险和后果。大数据和计算资源的可用性为企业生成可操作的情报开辟了新的机会。
随着公司开始利用遗留系统、当前数据系统和未来物联网设备收集的海量数据，制定适当的数据治理和信息管理政策至关重要。只有当数据跨多个来源融合时，才能收集到可行的见解，从而为组织带来价值，而不仅仅是数据孤岛。
为了确保关键和敏感信息不会以数据科学和分析的名义在整个组织内随意共享，我们提供开发和交付数据治理和信息管理平台的专业知识，以实现数据管理的现代化。通过实施受数据质量和数据控制规则约束的可搜索数据目录，组织可以减少对数据合规性和数据管理的担忧，并能够更加专注于积极挖掘数据以获得新的见解。
我们的人工智能、数据分析和机器学习运营 (MLOps) 解决方案套件旨在支持端到端模型开发生命周期、在人工智能中融入可解释性以及在生产环境中大规模实施人工智能模式。
该解决方案是一款开源、专门构建的分析平台产品，基于开放式架构构建，具有模块化和可扩展性，可支持智能城市、公共安全和国防等领域的大规模客户需求。它可以在本地托管，也可以利用通用分析工具集和编排层支持混合和多云环境。
智能企业平台支持：