Data & 分析

领导: 我们的主题专家(sme)和数据架构师制定策略和设计架构，以帮助组织开发未开发的数据潜力. 数据存储在单个系统(垂直竖井)中很有价值, 但是它们在跨系统(水平集成)中经常没有得到充分利用。. 我们提供战略性的思想领导，以交付整合良好的解决方案.

适应性强: 使用敏捷的发现-计划-原型-实现流程, 我们将业务需求转换为可用的解决方案. 成功依赖于可靠的数据策略和灵活的架构. 我们与客户紧密合作，开发符合其需求和预算的适应性策略和架构.

方法: 我们的方法考虑了治理和遵从性, 比如公法115-435(证据法)要求联邦机构实现数据管理实践的现代化. 强大的数据治理使用户能够根据联邦法规自信地做出可信的决策. 我们利用模板、加速器和经验来提升客户的数据成熟度.

集成: 我们的数据库管理员和数据工程师通过集成和规范化数据来协调整个企业的信息. 我们识别数据源, 分析数据, 模型的解决方案, 建立/维护数据库, 并确保遵从数据治理策略，以实现健壮的数据集成平台.

自动化: 构建自动化数据管道需要对获取任务进行编排, 验证, 清洗, 以及安全高效地共享数据. 我们创建可重复的流程，以确保数据通过适当的分发渠道无缝地从源移动到目标.

纪律: 虽然工具和技术很重要, 经过验证的流程对于成功的数据集成至关重要. 我们自信地运用我们的数据工程实践，在及时性方面始终如一地取得可靠的结果, 质量, 和性能.

分析: 我们的数据分析师和商业智能(BI)开发人员团队从数据中提取见解，以推动明智的决策. 我们收集和分析数据，编写报告，并向利益相关者提供可行的建议.

可视化: 将复杂的数据转换为直观的可视化可以帮助利益相关者快速了解趋势和模式. 我们利用可视化工具, UI / UX原则, 以及创建交互式仪表板的先进技术，增强了对数据的理解.

见解: 通过深入挖掘数据, 我们发现隐藏的见解，推动战略计划和提高业务绩效. 我们的专业知识使我们能够识别优化和创新的机会. 我们从数据中获得洞察力，使人们能够做出数据驱动的决策, 提高效率, 节约成本, 以及在市场中的竞争优势.

发展: 我们的数据科学家和超自动化工程师发展, 测试, 调优, 部署, 并利用数据和过程自动化的分析能力来完善模型. 数据科学采用先进的分析和统计技术, 而超自动化依赖于人工智能(AI), 机器学习(ML), 以及机器人过程自动化(RPA)，将复杂的任务和例行程序自动化.

分析: 像聚类这样的高级技术, 分类, 回归, 时间序列分析可以预测过去事件的结果，并建议未来的行动. 我们创建统计和人工智能/机器学习驱动的模型，不断学习和改进以提高准确性, 为持续改进优化结果.

解析: 我们基于系统、数据库、数据集和工具来评估环境 & 技术和业务需求，为我们的客户量身定制理想的解决方案. 利用大数据, AI /毫升, 和战, 我们采用可扩展和适应性强的方法来提供智能自动化.