データモダナイゼーション
AIユースケースを含む現在および将来のビジネスニーズに合わせて、組織のデータ関連テクノロジー、プラクティス、インフラストラクチャを更新および改善し、データアクセシビリティ、品質、セキュリティ、アナリティクスケイパビリティを強化します。
パイプラインエンジニアリング
データ管理、統合、品質、ガバナンスをDevOpsの原則と組み合わせることで、データワークフローを合理化し、品質とセキュリティを確保し、意思決定のためのデータドリブンのインサイトを素早く提供します。
AIデータレディネス
AIと生成AIの展開に関連するデータの課題を克服し、LLMや他のタイプのAIと効率的かつ効果的に機能する方法でデータが収集、整理、処理されていることを確認します。