مجھے جدید ڈیٹا اور اے آئی پلیٹ فارم سے کیا امید رکھنی چاہیے؟
-
بہتر کاروباری نتائج  روایتی اور متبادل ڈیٹا ذرائع کے لیے سنگل ریپوزٹری کے نتیجے میں ڈیٹا کو تلاش کرنے اور ڈیٹا کو دیکھنے میں تیزی اور آسانی ہوتی ہے۔  ڈیٹا کی صفائی، ڈیٹا کی افزودگی اور فیچر انجینئرنگ کے لیے SQL، Python، R، Java، اور Scala کے صارفین کے لیے صارف دوست انٹرفیس۔  ایک ہی پلیٹ فارم میں ڈیٹا کی تیاری، ماڈل کی ترقی، ماڈل کی توثیق، ماڈل پر عمل درآمد، ماڈل پر عمل درآمد، اور ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی کے ساتھ ڈیٹا اور AI لائف سائیکل میں تعاون کرنا آسان ہے۔   ڈیٹا ٹیبلز/فائلز، ڈیٹا پائپ لائنز، ماڈلز اور ڈیش بورڈز پر کنٹرول کی وضاحت کرنے کے لیے ایک جگہ کے ساتھ آپٹمائزڈ اور اچھی طرح سے  زیر انتظام عمل ۔  تمام مطلوبہ استعمال کے معاملات کو حاصل کرنے کے لیے ایک پلیٹ فارم کے ساتھ کاروبار اور آئی ٹی کے عمل کو آسان بناتا ہے۔   ٹائم ٹو مارکیٹ اور ROI  اعلی کارکردگی والے کمپیوٹنگ کے نتیجے میں ڈیٹا کی تیز تر تیاری، تجزیات اور اے آئی۔  آٹومیشن کے ساتھ اچھی طرح سے مربوط پلیٹ فارم ماڈل کیلیبریشن کو فیصلہ کرنے میں نمایاں طور پر کم کرتا ہے۔  بہتر کاروباری کارکردگی، اور کم آپریشنل لاگت کے ساتھ سرمایہ کاری پر زیادہ منافع۔ اعلی درجے کے ماڈلز فراہم کر کے مسابقتی   امپیریٹیو  آؤٹ کمپیٹیٹ جو مالیاتی اداروں کو ریونیو بڑھانے میں مدد کر سکتے ہیں۔  اپنے گاہک کو ڈیجیٹل تجربہ فراہم کریں۔