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オンライン版

柔軟性と拡張性を備えたセルフサービス型データサイエンス

セルフサービス
30秒でセットアップができ、すぐに利用可能
ファイルまたはSQLデータベース
Snowflake Cloud、Amazon Redshift、またはGoogle Big Queryで実行可能
最大10人のユーザーとのコラボレーション可能

月額$499より利用可能

インストール版

クラウドでもオンプレミスでも、お客様のインフラにインストールできます

お客様のインフラにインストール可能
フルカスタマイズとコントロール
接続性と拡張性
エンタープライズレベルのオンボーディングとサポート
APIデプロイツールと本番環境
ユーザー数は無制限

数千人規模のユーザーにも対応

Ignition
CSVファイルをお使いの個別ユーザー

無料トライアルの利用を開始する

  • 1ユーザーのみ
  • ファイルアップロードのみ
  • Dataikuエンジンのみ
Booster
データ準備とデータ可視化を重視する小規模なチーム向け

無料トライアルの利用を開始する

  • 最大5ユーザーまで
  • すべてのデータコネクター
  • Snowflake、BQ、RedshiftのためのIn-SQLコンピュテーション
Orbit
拡張可能なオートメーションとMLOps

お問い合わせください

  • 最大10ユーザーまで
  • すべてのデータコネクター
  • Snowflake、BQ、RedshiftのためのIn-SQLコンピュテーション
  • オートメーション
  • MLOps
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オンプレミス、あるいはお客様がご利用のクラウド環境上にデプロイいただけます

エンタープライズ向けの各種プラン

 

エンタープライズレベルのセキュリティー

お客様によるフルコントロール - データはファイアウォール内に留まります

カスタムオンボーディングとサポート

Kubernetes利用可能

オンプレミスへのインストール、あるいはお客様のクラウド環境にデプロイ

Microsoft Azure、AWS、Google Cloudのためのプリパッケージ

 
無料版
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いますぐインストール

  • Mac、Linux、仮想マシンにダウンロード
  • お客様の環境にインストール
  • ファイルあるいはオープンソースのデータベース
  • 最大3ユーザーまで
  • いつまでも無料
ディスカバー
小規模なチーム向け

無料版の機能に加え、

  • 最大5ユーザーまで
  • 20+ のデータベースコネクター
  • Sparkを利用したインメモリーあるいはインデーターベース処理
  • オートメーション機能に制限あり
  • 標準サポート
ビジネス
中規模なチーム向け

ディスカバー版の機能に加え、

  • 最大20ユーザーまで
  • Kubernetesを利用した無制限のエラスティックコンピュテーション
  • すべてのオートメーション機能。デプロイ機能に制限あり
  • 高度なセキュリティー
  • シルバーカスタマーサービス
エンタープライズ
拡張可能なオートメーションとガバナンス

ビジネス版の機能に加え、

  • すべてのデータベースコネクター
  • すべてのデプロイメント機能
  • ユーザー分離フレームワーク
  • 無制限のインスタンスとリソースガバナンス
  • ゴールドカスタマーサービス
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Ignition Booster Orbit

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Basics
Visual Interactive data preparation and data transformation
Visual Machine Learning and automated features preprocessing
Builtin charts and dashboards
Code notebooks and recipes
Custom web applications
Collaboration
Data Connectors
Smart incremental rebuild
Concurrent jobs 1 1 2+
Analytic SQL (Redshift, BigQuery, Snowflake)
Filesystem, FTP, HTTP, S3
PostgreSQL, MySQL, SQL server
VISUAL TRANSFORMATION & EXPLORATION
Visual interactive data preparation (80+ processors)
Visual transformations (Group, join, union, split, sampling, etc.)
15 built-in chart types
Visual Interactive Statistics
Dashboards
Custom web applications
In-database charts engine
Core Capabilities
Python
SQL
Notebook, IDE
Webapp, Bokeh
COMPUTING INFRASTRUCTURE
In-memory processing Hosted by Dataiku Online Hosted by Dataiku Online Hosted by Dataiku Online
In-database processing Snowflake, BQ and Redshift Snowflake, BQ and Redshift
Distributed Spark Processing Hosted by Dataiku Online
MACHINE LEARNING
Visual ML: regression, classification, clustering
Automated features preprocessing
Custom Python algorithms
In-memory engines
PRODUCTION & AUTOMATION
ML models versioning
Batch scoring
Custom user interfaces with hosted webapps
Pipeline Scheduling/Automation
Realtime prediction API Upon Request
TEAM & COLLABORATION
Multi-users Up to 5 Users Up to 10 Users
MORE
Plugins Limited - use only Limited - use only Limited - use only
Public REST API
Support Email/Chat Support Only Dedicated Customer Success Dedicated Customer Success
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中規模なチーム向け

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Basics
Visual interactive data preparation and data transformation
Visual machine learning and automated features preprocessing
Built-in charts and dashboards
Code notebooks and recipes
Custom web applications and plugins
Collaboration
Data Connectors
Smart incremental rebuild
Concurrent jobs Up to 3 Unlimited Unlimited Unlimited
Filesystem, FTP, HTTP, SSH, SFTP and cloud storage
PostgreSQL, MySQL
Editable datasets
Hadoop (HDFS)
Enterprise SQL (Oracle, MS SQL Server)
Analytic SQL (Vertica, Greenplum, Redshift, BigQuery, Snowflake)
NoSQL (MongoDB, Cassandra, Elasticsearch)
Teradata, Netezza, Exadata, Hana
Visual Transformation & Exploration
Visual interactive data preparation (80+ processors)
Visual transformations (Group, join, union, split, sampling, etc.)
15 built-in chart types
Visual interactive statistics
Dashboards
Custom web applications
In-database charts engine MySQL, PostgreSQL
Distributed charts engine (Impala & Athena)
Core Capabilities
Python, R, SQL, Shell
Notebook & IDE
Code Env & Git integration
Webapp, Rshiny, Bokeh
Spark code (PySpark, SparkR, SparkSQL)
Hadoop code (Hive, Impala)
Computing Infrastructure
In-memory processing
In-database processing MySQL, PostgreSQL Limited to allowed SQL databases Limited to allowed SQL databases
In-cluster processing Single Hadoop/Spark cluster (on-prem or cloud-managed) Multiple Kubernetes clusters resources for Spark, Hadoop, or in-memory computation Multiple Kubernetes clusters resources for Spark, Hadoop, or in-memory computation
Automatic Kubernetes clusters creation AWS, GCP, or Azure AWS, GCP, or Azure
Machine Learning
Visual ML: regression, classification, clustering
Automated features preprocessing
Custom Python algorithms
In-memory engines
Distributed engine: Spark
Production & Automation
ML models versioning
Batch scoring In-memory only
Custom user interfaces with hosted webapps
Pipeline scheduling Up to 2 triggers
Monitoring, notifications
Partitioning management
Real-time prediction API 2 API nodes only Serverless & unlimited
Team & Collaboration
Multi-users Up to 3 Up to 5 Up to 20 Unlimited
Discussion and wikis
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Role-based security
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