DemystData 想要一种方法来处理与数据集越来越大和数据源越来越多样化相关的复杂性和时间密集型工作。他们的数据科学家花费大量时间手动构建数据科学和机器学习管道。 DemystData 旨在缩小这一差距，并通过向客户开放对新数据和更多数据的访问来帮助解决问题。但随着数据集变得越来越大，数据源越来越多样化，这也意味着这家总部位于纽约的公司本已有限的数据科学资源池的复杂性增加，工作也更加耗时。

随着数据集变得越来越大，数据源越来越多样化，复杂性增加，工作流程变得更加耗时。 Demyst 客户需要帮助确定哪些外部数据属性在广阔的外部数据海洋中的营销、风险和投资组合管理用例中具有预测性。

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Flexiti 是加拿大领先的先买后付提供商，希望帮助其风险和分析团队更快地获得更深入的数据可视性。