文章核心观点 Teradata的ClearScape Analytics可提高数据科学家生产力、加快上市时间、扩大人工智能/机器学习（AI/ML）模型部署，为客户带来盈利能力提升 [1] 研究背景 - Forrester Consulting受Teradata委托开展名为“Teradata ClearScape Analytics™的总体经济影响™”的研究，对一家年收入50亿美元、员工超2.5万的北美医疗保健组织进行访谈并进行三年财务分析 [2] 财务分析收益 数据科学运营改进 - 数据科学生命周期累计时间节省50% [2] - 数据科学家管理的模型数量增加3倍 [2] - 医疗保健组织ClearScape Analytics投资不到6个月实现回本，三年投资回报率达244% [2] AI/ML项目改进 - ClearScape Analytics支持的模型带来1.25亿美元利润 [2] - 邮件打开率从2%提升至46% [2] 应用前后对比 应用前 - 医疗保健组织在扩展AI/ML模型、管理模型漂移、更新特征库等方面存在困难，难以确定哪些AI/ML工作能带来实际业务价值，数据科学团队满负荷运转，难以创造新业务价值 [2] 应用后 - 公司克服障碍、改善客户服务、工作时间减半，数据科学团队规模增加50%，开发和部署的模型数量增加两倍，有时间探索更多AI/ML用例 [2] 研究结论 重要性 - 企业投资Teradata ClearScape Analytics至关重要，可构建和维护机器学习模型以实现定制AI/ML解决方案 [3] 适用性 - 各行业有强大、开放和互联AI/ML能力需求的公司都能从ClearScape Analytics中获得短期和长期收益 [3] 额外收益 - 采用ClearScape Analytics比其他方案成本更低、更易向内部安全和IT利益相关者证明合理性且实施更快 [3] - 可减少手动任务、提高生产力并成功将模型扩展到生产环境 [3] - 能让企业数据和分析高级副总裁更频繁、更省资源地将更多模型投入生产 [3] - 基于ClearScape Analytics构建的模型可通过个性化消息、主动跟进等改善患者群体健康和结果 [3] - 其强大AI引擎可让客户在控制成本的同时，快速扩展端到端AI/ML管道并确保责任、安全和信任 [3] 公司介绍 - Teradata认为人们在获得可靠信息时能蓬勃发展，提供最完整的AI云分析和数据平台，通过提供协调数据和可靠AI/ML，助力企业更自信决策、加速创新并推动业务成果 [6]