Skalieren der Wirkung von Machine Learning
Überwinden Sie Silos zwischen Teams und machen Sie aus einzelnen Modellen gemeinsam nutzbare, produktionsreife ML-Lösungen. Dataiku ermöglicht es mehr Mitarbeitenden, Modelle nach Unternehmensstandards zu entwickeln, bereitzustellen und kontinuierlich zu verbessern.
Produktionsreifes ML, teamübergreifend skaliert
Machine Learning in einer kontrollierten Umgebung standardisieren, bereitstellen und überwachen.
Eine Umgebung von der Analyse bis zur Produktion
Führen Sie Notebooks, visuelle Workflows, AutoML und Deployment in einer zentral gesteuerten Umgebung zusammen. So gelangen Modelle ohne Übergaben oder Fragmentierung reibungslos in die Produktion.
Produktionsreife Daten von Anfang an
Standardisieren Sie die Datenaufbereitung mit KI gestützten Workflows, die jeden Schritt dokumentieren, verwalten und steuern und so konsistente und vertrauenswürdige Daten im großen Maßstab ermöglichen.
Datenaufbereitung für KI entdeckenFlexible Werkzeuge, gemeinsame Standards
Teams arbeiten so, wie sie es bevorzugen – mit No-Code-, Low-Code- oder Full-Code-Ansätzen – und setzen dabei einheitliche Standards für Features, Validierung und Deployment über alle Projekte hinweg um.
MLOps Funktionen entdeckenProduktionsreife Modelle
Standardisieren Sie, wie Modelle paketiert, bereitgestellt und überwacht werden, damit Machine-Learning-Projekte zuverlässig in die Produktion gelangen.
Machine-Learning-Funktionen entdeckenGesteuerte, vertrauenswürdige und skalierbare Data Science
Setzen Sie unternehmensweite Standards konsequent in der ML-gestützten Datenaufbereitung um und steuern Sie dabei Automatisierung, Freigaben und Monitoring, während die Nutzung skaliert.
Governance über alle Projekte hinweg
Wenden Sie Zugriffsrechte, Freigaben und Dokumentation einheitlich an, unabhängig davon, wer das Modell erstellt.
Dataiku Govern entdeckenErklärbarkeit und Fairness
Bewerten, validieren und prüfen Sie Modelle auf Verzerrungen mithilfe integrierter, umfassender Erklärbarkeit.
Data Governance entdeckenSkalieren Sie sicher über lange Zeit hinweg
Stellen Sie sicher, dass Modelle auch bei ansteigender Nutzung zuverlässig, erklärbar und konform bleiben.
Frequently asked questions
Dataiku unifies data preparation, feature engineering, model development, deployment, and monitoring in a single governed platform. This eliminates tool fragmentation and accelerates production-ready machine learning at enterprise scale.
Yes. Teams can use visual data prep and AutoML, low-code workflows, or full-code notebooks (Python, R, SQL). This flexibility enables collaboration across analysts, data scientists, and engineers within the same environment.
Models are operationalized through automated deployment pipelines with built-in versioning, monitoring dashboards, drift detection, and retraining workflows, ensuring reliable and governed MLOps practices.
The platform supports enterprise feature store integration, scalable compute environments, forecasting and time series modeling, and structured evaluation frameworks to power predictive analytics use cases.
Built-in lineage, experiment tracking, and explainable AI capabilities help teams understand predictions, validate fairness, and maintain trust in data-driven decision-making.
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