数据和业务分析师我们的无编码数据转换和机器学习解决方案意味着您可以使用分析来评估业务运营, 理解新的需求，并向业务团队交付数据驱动的建议. 自动化流程意味着由数据驱动的基于个人和团队的项目可以更快地交付价值，因为重点放在洞察发现上, 而不是完成耗时的数据管理任务. 分析的结果很容易理解，也很容易在整个组织中共享.
数据科学家你的时间很宝贵，而且需求量很大. 花时间构建模型原型, 对于耗时的任务，如数据访问，则不适用, 数据转换和特征工程, 或模型测试. 使用先进的ML算法(如深度学习)构建和部署说明性策略. 自动无错误代码生成意味着您可以快速有效地构建工作流，包括使用交互界面的复杂模型，并将它们放入用R编写的现有分析应用程序中, Python, 情景应用程序, PMML, 或其他语言.
数据工程师:在构建集中组织信息收集和存储的数据管道时，不要让现有的IT和遗留的基础设施妨碍您的工作. 数据是否结构化, 非结构化, 或者是从边缘设备实时传输的数据, 按照您认为最好的方式构建存储环境. 我们的平台集成了大数据和云解决方案，以及数据库到数据仓库. 使您的组织能够使用许多数据源，而不管其格式如何. 集中查找可信数据集的位置，并管理谁可以在分析项目中使用这些数据集.