数据与人工智能

企业希望利用其数据资产实现最大化的业务价值。但低效的战略、复杂的基础架构和陈旧的流程令达成这一目标步履维艰。如果企业的数字化转型战略中缺少数据视角的思考，那么数字化产品团队就难以借力数据服务，企业高管也无法获得优化决策所需的数据支撑。

针对这一问题,行之有效的解决方法是——用经过实践验证的数据战略来解决基础架构的复杂性问题,并确保在业务运营中有效地融合数据管理和数据分析。充分利用数据工程、数据战略和分析以及机器学习的优势，让数据创新举措持续高效地产生价值，并最终通过数据生态系统创造巨大的价值。

数据专精、工程严谨、架构创新

能否高效持续地从数据中挖掘价值，关键依赖于其潜在的技术和文化基础。没有敏捷开发和数据运维，数据民主化无从谈起。想要成为数据驱动型企业，必然需要依托科学的基础架构，每天进行高速数据实验，并据此做出更明智的决策。

188bet宝金博app下载Thoughtworks开创了当今许多标准行业惯例,例如敏捷交付,持续交付和微服务等。我们始终保持创新,分布式数据平台架构数据网格就是最新成果。利用这些标准行业惯例，我们将帮助您以数据为核心，创造差异化竞争优势。现在如此，将来也是如此。