資料科學是個難題,我們可以化繁為簡。
裝置不會購買產品,而人會。

資料科學是個難題,我們可以化繁為簡。

資料相關的最複雜的問題之一是如何從資料獲取有意義的見解。Adobe Experience Platform Data Science Workspace 可以化繁為簡。藉助 Adobe Sensei 機器學習和人工智慧,您可以從資料中提取真知灼見,打造不可思議的體驗。

優點

 

簡化資料背後的科學。
透過簡化整個資料科學工作流程,從收集資料到建立模型到部署智慧服務,縮短從資料獲取見解的時間。

利用 AI 重新定義個人化。
將 AI 驅動的最佳化納入 Adobe Experience Platform,充分利用 Adobe Sensei 中的機器學習,大規模地打造一致的個人化體驗。

利用有價值的體驗提升忠誠度。
透過交付情境式體驗建立品牌忠誠度,進而與客戶展開有意義的會話。

優點

Data Science Workspace 特性

見解是個人化體驗的關鍵。

發掘資料中有價值的見解,是一個需要大量時間的寬泛過程。Data Science Workspace 協助您縮短這一過程的時間。藉助精密設計的易用工具,利用 AI 技術的所有優勢,快速地開發、訓練和調整機器學習模型。在 Adobe Target 與 Adobe Experience Manager 之類的 Adobe 產品中輕鬆建立智慧服務,挖掘見解,進行預測,這樣您可以自動化網路、桌上型及行動應用程式中的有針對性的個人化數位體驗。此外,加快和簡化在全通道資料中發現見解的過程,並且在這些通道中將這些見解套用至數位體驗中。

見解是個人化體驗的關鍵。

立即探索 Adobe Experience Platform 中存儲的所有組織資料,以及 Spark ML 和 TensorFlow 之類的巨量資料和深度學習資料庫。您還可以透過 Experience Data Model (XDM) 擷取您自己的資料集。

進 一步了解 XDM

存取所有跨通道資料,清理資料,變革資料以建立可以助力 AI 模型的情境式功能,進而更快速地從資料獲取見解。擷取新資料或者使用現有功能,協助您準備資料。

對於偏好和推薦等常見的業務需求,充分利用預先建置的機器學習配方。或者選擇使用開放原始碼技術(例如 Python、R 等)從頭建立自訂配方,或者匯入您自己的配方。

使用配方靈活地實驗,以根據所需建立眾多實例,並且根據意願多次訓練和評分每一個實例。訓練時,一切自動追蹤,無需您手動進行。

無需 IT 即可根據配方建立智慧服務。將其發佈到我們的 API 閘道 Adobe I/O 上,作為您想要為之提供的團隊或合作夥伴的私人 API。

評估智慧服務精確度,根據需要再次訓練配方,以改進效能,帶來持續的最佳化。

新技術一經 Adobe 服務發佈,就立即存取。由我們來將這些技術整合到平台中,因此,無需您來完成。

我們利用安全流程和控件保護資料,這些流程和控件的開發是為了協助我們遵從產業普遍接受的標準、規則及認證。

Adobe Sensei 為 Adobe Experience Platform 提供智慧。

Adobe Sensei 是 Adobe Experience Platform 的智慧層。透過自動化例行和重複的任務,了解和預測客戶資料,Adobe Sensei 提供了體驗智慧服務,其透過 Adobe Experience Platform 提高您的能力,為打造即時的個人化體驗助力。Adobe Sensei 服務將提供更多內容和體驗智慧。

Data Science Workspace 的資源

深度資料科學

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閱讀此白皮書深度探究 Experience Platform Data Science Workspace 的詳情。

Adobe Sensei

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了解 Adobe Sensei 如何助力行銷中個人化體驗的未來發展。

革新

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閱讀我們的部落格貼文,了解 Adobe Experience Platform 中的新增功能。

更智慧的 AI 鑄就更深入的見解。

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讓我們一同探討 Adobe Experience Platform 能為您的業務做些什麽。

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