人工智能/机器学习 (AI/ML) 正在推动数字化转型，并为企业带来积极的业务成果。AI/ML 应用的构建是一个迭代过程，可分为四个关键阶段：数据来源、数据准备、模型测试和部署以及模型评估。云计算平台可以同时训练和测试多个模型，以确定最佳模型。
然而， 高质量数据的缺乏仍然是企业和数据科学家面临的最大挑战之一。 数据质量直接影响模型的准确性和可靠性，进而影响最终的业务成果。
Denodo 平台是一个逻辑数据管理解决方案，它提供了一个集中式数据访问层，可以安全地实时查找、访问、集成和共享数据，无论数据存储在何处。通过 Denodo，企业可以轻松获取高质量数据，为 AI/ML 应用的成功奠定坚实基础。
Denodo 平台是逻辑数据管理、数据集成和数据交付的全面解决方案，可实时访问高质量数据。它利用数据虚拟化技术，在所有企业数据资产上建立逻辑抽象层，使用户能够即时访问任何数据集，无需事先复制或移动数据。
当用户请求数据时，Denodo 平台会实时从一个或多个后端系统中检索数据，将其集成到面向业务的视图中，并将其交付给用户。对于数据科学家而言，自助服务数据发现和访问解决了数据源的挑战，而强大的数据转换功能则解决了数据准备的挑战。因此，数据科学家可以将更多时间和精力集中在模型改进上，而不是耗费在数据获取和准备上。
在 Forrester 最近的关于使用 Denodo 平台的数据虚拟化的总经济影响™ (TEI) 的研究中，Forrester 发现数据科学家的数据准备时间缩短了 67%。Forrester 的 TEI 方法帮助企业向高级管理人员和其他关键业务利益相关者展示、证明和实现 IT 计划的切实价值。
