Stratifieds推出“下一代”数据分析平台

自助数据分析专家Stratifyd已推出了其新的“下一代”平台。

Stratifiedd说，分析引擎从头开始进行了重新设计，使其更加直观，易于使用，使业务用户（无论其学历，技能或工作职能如何）都能充分利用专有和第三方数据的力量揭示和理解数据中代表的隐藏故事，从而为每个组织带来数据科学团队的利益。

Stratifiedd平台现在提供满足组织数据科学需求的功能，但经过专门设计，可轻松用于那些缺乏数据分析经验的人员。它旨在允许所有技能水平的用户将数据源连接到平台，进行深度分析和数据建模，并比以前更快，更轻松地发现有洞察力的故事。通过图形用户界面，预建和可定制的数据分析模型以及简化的仪表板，该平台使业务用户能够提取数据中隐藏的见解（即故事），这些见解对于帮助公司改善客户服务，更好地了解客户至关重要需求，提供解决市场空白的产品增强功能，解决客户遇到的问题，推出具有竞争优势的新产品和服务产品等等。

“ Stratifiedd是一家在我们的DNA中拥有数据科学的公司。我们成立之初的任务是大胆而简单的任务，使组织内的每个人不仅可以发现而且还可以理解其数据中的隐藏故事。” Stratifyd的创始人兼首席执行官Derek Wang说。“我们发布的下一代平台是实现将数据科学的强大功能交付业务用户的愿景的巨大飞跃。”

开发该平台的目的是通过分析和可视化来自各种来源（包括第三方和社交媒体渠道）的结构化和非结构化数据，来帮助组织中的员工应对现实中的业务挑战，以识别有关以下内容的最完整的故事：公司及其产品基于客户的见解。

Wang说：“数据是企业做出的每一个决策的最前沿，并对其进行描述。”“为了更好地理解隐藏在数据中的故事，需要从业务用户的角度进行查看，因为他们是讲故事的人，可以在适当的上下文中考虑数据。”

如果客户通过评论或社交媒体表示对产品或服务的不满意，则业务用户可以分析数据以查明问题，从而更容易解决。相反，如果客户流失率降低，则可以使用数据将各个点联系起来，以查看更大的图景，并利用洞察力在业务的其他领域复制成功的结果。

金融服务公司可能会严重依赖呼叫中心的对话，客户调查，运营数据和投诉，以帮助他们确定痛点并改善最终用户体验。汽车制造商可能会利用社交媒体，外部用户论坛和博客文章来帮助他们了解与汽车质量和品牌整体认知有关的问题。在这两种情况下，业务用户都可以使用上下文来分析数据并采取必要的措施。

通过使“公民数据科学家”能够收集和分析来自100多个来源的结构化和非结构化数据，这些业务用户可以利用他们的专业知识在上下文中查看模式和异常情况，从而获得客户反馈的整体叙述。

Stratifyd表示，其数据分析平台是市场上唯一真正的端到端解决方案，可帮助组织分析和从全渠道数据中提取见解。其数据讲述飞轮包括业务用户轻松连接数据，分析数据，发现见解，识别故事并不断听取故事发展过程中以数据为依据的决策所需的一切：

初次使用的用户可以利用《快速入门指南》来加快获得见解的时间。该指南将逐步引导他们完成连接数据，部署分析模型以及可视化见解的过程，以构建第一个仪表板。

该平台包括一个由100多个数据连接器组成的库，可轻松分析来自Amazon评论，Google Play和iTunes Store应用评论等公共资源以及社交媒体渠道的结构化和非结构化数据，以及公司内部的数据，例如呼叫中心对话，客户调查结果和聊天对话–无需费时的手动数据清理。

自动学习模型可以分析数据，并根据可用数据确定最佳的定制模型；先进的模型使数据分析人员可以根据用例和可用的特定数据定制模型。

该平台除了使在团队和部门之间共享见解变得容易之外，还包括任务管理功能，这些功能使客户能够识别数据中需要采取行动的关键发现，捕获跟踪任务，并将其分配给相关团队或个人，然后他们可以采取适当的措施并跟踪进度直至完成。