Data science e AI
Sviluppa e scala l'AI con fiducia e trasparenza
Panoramica
Supporta il tuo percorso di adozione dell'AI con la data science
Sviluppa e scala l'AI con fiducia e trasparenza per favorire la trasformazione digitale, fornire esperienze cliente personalizzate e prendere decisioni maggiormente supportate dai dati.
IBM Cloud Pak® for Data è una piattaforma dati e AI caricata in contenitori e basata su Red Hat® OpenShift® con la quale le aziende possono sviluppare ed eseguire modelli ovunque: su tutti i cloud e on-premise.
- Accelera il time-to-value con strumenti di data science visuali.
- Tieni traccia e misura i risultati dell'AI durante tutto il ciclo di vita.
- Adatta e gestisci rapidamente l'AI in funzione delle mutevoli situazioni di business.
- Ottimizza i risultati di business con la prescriptive analytics.
- Elimina la distorsione dell'AI con trasparenza e capacità esplicativa.
Automatizza in modo intelligente dati e AI
Scopri la prossima generazione di IBM Cloud Pak® for Data.
Soluzioni
Casi di utilizzo
Favorisci la trasformazione digitale
Favorisci la trasformazione digitale
Migliora i risultati di business integrando l'intelligenza della macchina nelle decisioni quotidiane attraverso una combinazione di automazione, previsione e ottimizzazione.
Personalizza le esperienze
Personalizza le esperienze
Sviluppa una visione a 360 gradi dei clienti per fornire servizi migliori e prevedere le loro esigenze future con la data science e l'AI.
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IBM nominata leader
IBM è stata nominata leader nel Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms del 2021.
Ottimizza e automatizza le operazioni con l'AI multicloud
Ricava più velocemente valore dall'AI per ottenere la massima efficienza operativa.
Trasforma la tua azienda per l'era digitale
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Text analytics in IBM Watson Studio Desktop
Scopri come analizzare dati non strutturati, email, registri delle chiamate, e pagine web con la text analytics.
IBM Watson OpenScale crea fiducia nell'AI
Con IBM Watson OpenScale è possibile implementare l'AI su vasta scala e al tempo stesso sviluppare fiducia nell'AI attraverso il monitoraggio, l'eliminazione degli errori di distorsione e la capacità esplicativa.
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