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Dataikuでは、コーダーもノンコーダーも、共有スペースでプロジェクトのデータにアクセスし、探索し、データ準備を行うことができます。ビジュアルレシピまたはコーディングインターフェースを使用して、あらゆるタイプのデータセットをクレンジング、結合、変換、およびエンリッチ化できます。
データパイプラインのすべてのステップは、透明性の確保と再利用を簡単にするために、ビジュアルフローの一部として自動的にドキュメント化されます。
データプロファイリング、統計解析、チャート作成など、Dataikuに搭載された機能を使って、探索的なデータ解析やレポーティングにかかる時間を短縮できます。棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、箱ひげ図、2次元分布図、ヒートマップ、表、散布図、ジオマップ、カスタムWebアプリケーションなどでデータを可視化できます。
インタラクティブなダッシュボードと中心となるワークスペースにより、データのアウトプットや洞察を関係者と簡単に共有できます。
DataikuのAutoMLでは、予測、クラスタリング、時系列予測、コンピュータビジョンタスクなど、多くの種類の機械学習のためのガイド付きフレームワークでモデル開発のプロセスを加速できます。
ガイド付きのビジュアルインターフェースには、組み込みのガードレール、ベストインクラスのアルゴリズム、ホワイトボックス化のための説明が含まれており、初心者から上級者まで、データサイエンティストが、すぐに本番稼働できるようなモデルを構築・評価できます。
Dataikuの各プロジェクトが持つビジュアルフローは、データ変換や処理などデータパイプラインをエンドツーエンドで表現します。最近の活動のタイムライン、フローの自動的なドキュメント化、およびプロジェクトバンドルにより、変更を追跡でき、本番稼働するデータパイプラインのバージョン管理も容易にできます。
データパイプラインを自動化し、モニタリングとアラートを設定することで、企業のあらゆるチームが信頼性の高いタイムリーなデータを受け取ることができます。
機械学習モデルの開発、デプロイ、監視、保守を、すべて1つのプラットフォームで行うことができます。バッチとリアルタイムの両方のスコアリングのために、オペレーターは、デプロイヤーを中心的な場所とし、Dataikuプロジェクトのバージョンと、開発・テスト・本番環境へのAPIのデプロイメントを管理できます。
自動ドリフト検出と再トレーニング、実験追跡とモデル比較、そしてモデル評価ストアにより、本番環境にデプロイすべき最適なモデルについて、情報に基づいて決定することができます。
Dataikuでは、分析ダッシュボードやデータプロダクトを簡単に作成しビジネスユーザーと共有することで、日々の意思決定をサポートできます。結果の最適化を伴うWhat-if分析や、コーディングでもコーディングなしでも開発可能なインタラクティブなWebアプリケーションは、セルフサービス分析で組織を強化できる方法のほんの一例です。
Dataikuのフローは、コーダーとノンコーダーが共有スペースで同時にデータプロジェクトに貢献できるユニークなコラボレーション環境を提供します。
Dataikuのカタログ、フィーチャーストア、ホームページ、プラグインストアなどの中心的なハブを通じて、チームは簡単に既存のデータプロダクトを見つけ、再利用することができ、毎回ゼロから始めのをことを避けることができます。
中心となるコントロールタワーとして、複数のデータの取り組みのステータスと進捗を追跡し、適切なワークフローとガバナンスプロセスが実施されているかを確認できます。仕組み化されたサインオフと承認、モデルとプロジェクトのバンドルレジストリー、リスク/バリューマトリックスを備えた標準化されたプロジェクトワークフローにより、組織が安全にAIを拡張し、最も価値をもたらすデータプロジェクトとモデルを優先的に監視することができます。
Dataikuは、特徴量の重要度のインタラクティブなレポート、部分依存プロット、サブポピュレーション分析、個々の予測説明など、説明可能なAIに不可欠な機能を提供します。
これらのテクノロジーを組み合わせることで、モデルがどのように意思決定を行うかを説明できます。データサイエンティストや主要な関係者は、モデルの予測に影響を与える要因を理解できます。
Dataikuは、オンプレミスまたはクラウドの既存のインフラと統合し、各テクノロジーのネイティブなストレージおよび計算レイヤーを活用することができます。さらに、Dataikuは、最新のクラウドデータスタックのために構築された完全なホスト型のSaaSオプションを提供します。
SparkとKubernetesを搭載したフルマネージドのエラスティックAIにより、大規模なワークロードで最大のパフォーマンスと効率を達成することができます。
SSOやLDAPによる認証、ロールベースのアクセスコントロール、監査証跡、ユーザー、接続、プロジェクト、計算処理、グローバルレベルで操作可能な複数のきめ細かいパーミッションなど、エンタープライズグレードのセキュリティーでリスクを管理することができます。
Dataikuのユーザー分離フレームワーク（UIF）は、さまざまなコンテキストでユーザーが書いたコードを分離するための一連のメカニズムを提供し、トレーサビリティーを保証し敵対的な攻撃を防ぐ高度なIDマッピングを実行します。
公開および独自のプラグインやカスタムアプリケーションでDataikuのネイティブ機能を拡張し、特殊なコードやサブフローを再利用可能なビジュアルコンポーネントとしてパッケージ化することが可能です。
上級者は、Dataiku APIを使用してカスタムモデルを開発およびインポートしたり、外部のオーケストレーションやDevOpsフレームワークにDataikuアクションを埋め込むことができます。
Dataikuの特長や機能、接続などについて、こちらをご覧ください。
