Dataiku DSS

Bringen Sie Data Analysten, Ingenieure und Scientists für Self-Service-Analysen und ML Operationalisierung zusammen.

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Kollaborative Data Science

Dataiku DSS ist die kollaborative Data Science Softwareplattform für Teams von Data Scientists, Datenanalysten und Ingenieuren, um ihre eigenen Datenprodukte effizienter zu erforschen, zu prototypisieren, zu erstellen und zu liefern.

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"Wir wollten eine Data Science Plattform, die es uns ermöglicht, unsere Business Anwendungsfälle sehr schnell zu lösen. Dank Dataiku und seiner kollaborativen Plattform, die agil und flexibel ist, ist Data Science zur Norm geworden und wird nun innerhalb unserer Organisation und weltweit in größerem Umfang genutzt." Cédric Sileo | Data Science Leader, Global Engineering Essilor

Coden or Klicken

Verwenden Sie Notebooks (Python, R, Spark, Scala, Hive usw.) oder eine anpassbare visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche bei jedem Schritt des prädiktiven Data Flow-Prototyping-Prozesses - vom Data Wrangling über die Analyse bis hin zur Modellierung.

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"Wenn ich alles, was wir manuell tun, auf eine andere Art und Weise tun wollte, die Fehlerwahrscheinlichkeit, die Zeit, die damit verbunden ist - das hat Dataiku komplett vereinfacht und optimiert. Ich habe kein Data-Warehouse in einer Technologie, ETL findet an mehreren Orten statt, die Analyse erfolgt in fünf verschiedenen Tools. Das ist für uns der größte Vorteil." Munish Malhotra | Director - Analytics & Data Science Startup Genome

Data anreichern und vorbereiten

Erstellen Sie bei jedem Schritt der Analyse ein visuelles Profil der Daten. Sie können auch Ihre Daten interaktiv mit Hilfe von über 25 integrierten Diagrammen aufzeichnen. Dank über 80 integrierten Funktionen können Sie Daten vorbereiten, bereichern, mischen und bereinigen.

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"Hätten Sie mich vor vier bis fünf Jahren gefragt, welche Tools wir verwenden, hätte ich 10 Tools aufgelistet - von R über Excel bis hin zu ich weiß nicht, was - alles wurde verwendet. Wir verwenden jetzt Dataiku, und ich denke, dies ist wirklich ein großer Schritt in Bezug auf die professionelle Art und Weise, wie wir Projekte angehen können." Michiel Jansen | Supply Chain Expert & Data Science Lead EyeOn

Modellieren und Prediction

Nutzen Sie Technologien des maschinellen Lernens (Scikit-Learn, MLlib, TensorFlow, Keras usw.) in einer visuellen Benutzeroberfläche. Erstellen und optimieren Sie Modelle in Python oder R und integrieren Sie jede externe ML-Bibliothek über Code-APIs (SageMaker, Google Cloud AI, ACS usw.). Erhalten Sie sofortiges visuelles und statistisches Feedback zur Modellleistung.

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Wir können nun die zukünftigen Aktivitäten unserer Kunden mit hoher Genauigkeit vorhersagen und entsprechend handeln. Damien Garzilli Chief Data Officer, Showroomprive

Bereitstellen & Ausführen

Bündeln Sie Ihren gesamten Arbeitsablauf als ein einziges einsatzfähiges Paket für Echtzeit-Prediction mit unserer REST-API. Überwachen Sie Ihre Live-Daten in der Produktion mit Dashboard- und Datenvalidierungsrichtlinien (z. B. Modellmetriken, Drift, Datenkonsistenz usw.) Wenn etwas nicht in Ordnung ist, kriegen Sie eine Nachricht und können problemlos zu einer früheren Version zurückkehren.

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"Für das Betrugsanerkennungsprojekt [mit Dataiku] haben wir das Modell im Vergleich zu unserer derzeitigen Strategie markiert, um zu bestätigen, dass es Potenzial hat. Wir waren schon vorher gut in der Betrugsaufdeckung, aber das neue Modell war definitiv noch besser als die aktuelle Strategie." Sami Bouguezzi | Data Scientist Marlette Funding

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