Dataikuのコラボレーション
DataikuはデータプロジェクトやAIプロジェクトを「チームスポーツ化」し、AIからAIユーザーまで、あらゆる人に情報を提供します。
プロジェクトおよびビジュアルフロー
高度な分析プロジェクトには、データをある状態から次の状態に変換し、新規データセット、機能、測定基準、チャー ト、ダッシュボード、予測モデル、そしてアプリケーションを得る一連のステップが必要です。
Dataikuビジュアルフローはチームがデータプロジェクトでコラボレーションするためのキャンバスです。ビジュアルフローを使用すれば、チームの誰も共通のオブジェクトと言語を使用して段階的アプローチを説明し、データプロセス全体を文書化することで将来に役立てることができます。
1つのプラットフォー ムでコーダーも非コーダーもサポート
Dataikuはコーダーも非コーダーも同じプ ロジェクトで一緒に作業できるひとつの環境を提供します。Dataikuでは、コードはコードレシピがあるフローの一部になるので、 他のビジュアル要素と同様にプロジェクトの一部になります。
結果として、ビジュアルフロー、事前ビルトレシピ、コードレシピ、およびオブジェクトを使って実際の問題を解決するチームが一緒に作業し、すぐに使用できるAIプロジェクトや分析プロジェクトを作ることを実現します。
ディスカッションと Wikis
プロジェクトコラボレーションは、多数の役割のチームメンバーや関係者間で、長い時間をプロジェクトライフサイクルの様々なステージでかけて生じるものです。プロジェクトの背後にある動機を、設計段階から商用化へと移行するにつれてWikiに文書化することは、現在および将来のためにプロジェクトの知識を保存することになります。
プロジェクトの途中では、その進捗を記録することも重要です。チームはDataikuのディスカッションスレッドを利用してプロジェクトのフレームワークの中で協業ができるので、時間をかけずに、やり取りや意思決定の履歴をプロジェクトの一部として保存できます。
自動モデル文書化
Dataikuのモデル文書ジェネレーターは必要なモデル文書を標準的なテンプレートに基づいて自動的に作成します。
文書の標準化と自動化により、組織はAIプロジェクトの定期的な記録を規制コンプライアンス用に維持できます。データサイエンティストは、貴重な時間をより多くのプロジェクトの構築やさらなる価値の創造に費やすことができます。
バージョン管理
Dataikuには包括的な内蔵のバージョン管理があります。データセットの修正、レシピの編集、ダッシュボードの修正などのユーザーが加えたあらゆる変更は、プロジェクトのリポジトリに自動的に記録されます。
Dataikuを使用しているチームは、プロジェクトで行ったすべての操作を追跡し、各オブジェクトの履歴を理解し、前のバージョンのオブジェクトに戻すことが可能です。さらに、安定したすぐに使用できる複数のAIプロジェクトを構築しているので、複数のバージョンで作業できます。
他のコラボレーション プラットフォームとの同期
Slack、Atlassian Confluence、およびMicrosoft Teamsなどのエンタープライズ用コラボレーションプラットフォームは多くの組織で標準的になってきています。
エンタープライズ向けコラボレーションシステムと一体化し、チームメンバーやプロジェクト関係者が、設計やプロダクションプロジェクトについての最新情報にアクセスできるようにします。