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Foundry の焦点は 運用ワークフローを有効化し、そのデータをシステムに取り込むことにありますが、Foundry の 分析機能を使用した作業の結果もパズルの重要な一部です。このページでは、分析ツールをどのように使用して、意思決定を強化する統一的な方法でエンドユーザーに価値を提供するかについて説明します。
オントロジーのデータを自由に探索する結果は、組織内の他の人々にとって有用な洞察をもたらす可能性があります。オブジェクトのセットから始めて、サブセットに深く入り込み、チャートやリンクされたオブジェクトを使用してプロパティを探索すると、他のプラットフォーム機能と有意義に組み合わせることができる反復可能なワークフローが生まれるかもしれません。
Quiverは、Foundry のオブジェクトデータに対する自由な分析に使用されるアプリケーションです。Quiver ダッシュボードを使用すると、エンドユーザーがデータを構造化された方法で探索できるように、パラメーター化されたカスタムビューを作成できます。ダッシュボードを公開したら、以下のようないくつかの方法で運用アプリケーションで使用できます。
この機能を使用すると、探索的な分析はすぐに特定のダッシュボードや洞察から運用ワークフローの中心部分に移行することができます。
Foundry の 機械学習機能は、モデル開発、統合、評価、デプロイのための完全なツールセットを提供します。モデルが組織の基準に従って検証されたら、エンドユーザーに簡単にデプロイできます。
Workshop の シナリオサポートにより、カスタム開発や大規模な設定なしに、機械学習を直接エンドユーザーにデプロイできます。ユーザーは自分が理解している概念と対話する一方で、予測 や 見積もり などの簡単に理解できる形式でモデルに基づく結果を見ることができます。
機械学習を組織の成果に結びつける詳細については、オントロジーのモデルを参照してください。