Dataikuを使えば、単一のプラットフォーム内でデータの接続、クレンジング、準備を10倍速く行えます。

100種類以上の組み込みトランスフォーマーと生成AI搭載アシスタントで、データ準備を加速します。
技術者もビジネスユーザーも、ビジュアルレシピ、Python、R、SQLの中から自分に合った方法を選んで活用できます。
組み込みのデータリネージュ、品質ルール、自動ドキュメント化により、すべての変換処理を追跡可能かつ信頼できるものにします。
Dataiku Flowを使えば、データパイプラインを視覚的に表現できます。技術者もビジネスユーザーも、データの閲覧・分析、結合・変換、さらには予測モデルの構築や生成AIの活用まで行える中心的な場所です。
Dataiku Flowはガバナンスを実現し、データパイプラインのすべてのステップを記録するため、ステークホルダーに自信を持って変換内容を説明できます。自動バージョン管理と最近の操作のタイムラインにより、特定の変更を簡単に確認・元に戻すことができます。

Dataikuは、Amazon S3、Azure Blob Storage、Databricks Lakehouse、Google Cloud Storage、Snowflakeなど、数十種類のオンプレミスおよびクラウドデータソースに対応した構築済みコネクタにより、あらゆるデータを簡単に統合します。
あらゆるサイズ・形式のデータへのアクセスを一元化することで、Dataikuはワークフローを効率化し、データサイロを解消し、アナリティクスおよびAIプロジェクトの価値創出までの時間を短縮します。

Dataikuなら、ビジネスユーザーも技術者も、自分のスキルに合ったツールを単一のプラットフォーム上で簡単に使いこなせます。
コードを書かずに、Dataiku上でわずか数クリックでデータの結合、クレンジング、変換、拡充が可能です。あるいは、お好みのIDEでPython、R、SQLを使用することもできます。コードファーストでもコードフリーでも、すべてのデータ準備ステップはDataiku Flow内に自動的にドキュメント化され、完全な透明性とガバナンスを実現します。

強力なPrepareレシピには、ビニング、連結、文字列操作、通貨・日付変換、ジオエンリッチメント、リシェイプなど、一般的なデータ操作に対応した100種類以上の組み込みデータトランスフォーマーが含まれています。
生データを変換する際、Dataikuはデータの型や値に基づいて関連する関数を提案するため、時間のかかるデータ準備作業を効率化できます。
カスタム変換には、スプレッドシートのような数式言語やPythonコードを使用して、最大限の柔軟性を実現できます。データセット全体に変換を適用する前に、サンプルデータに適用することでエラーや手戻りを減らせます。

生成AI搭載アシスタントを使えば、データ準備の手順を説明するだけでDataikuが実行します!プロンプトはドキュメント化されたデータ準備ステップまたはビジュアルレシピに変換されるため、誰でも結果を簡単に確認できます(ブラックボックスになりません)。
作業を効率化したいデータサイエンティストや、コーディングの世界に踏み出そうとするアナリストのために、DataikuはVS CodeやJupyter Notebook内でコードを生成・説明する生成AI搭載のコードアシスタントも提供しています。

Dataikuは、地理空間データ、時系列データ、画像、テキストなどの特殊なデータ型を解析し、追加のメタデータと構造で拡充するための多彩な機能とツールを提供します。
例としては、ジオジョインとジオコーディング、時系列のリサンプリング、テキストのベクトル化、画像・テキストアノテーション用のマネージドフレームワークなどが挙げられます。

データ品質ルールを確認する場合でも、データリネージュで変換の影響を把握する場合でも、Dataikuの堅牢な機能により、データを制御・信頼できるようになります。
信頼できるデータセットを含むデータカタログから、欠損値や疑わしい問題を示す視覚的な手がかりまで、追加の組み込み機能により、その場で調査を行うことができます。

機械学習(ML)モデルの構築からアプリケーションのデプロイまで、Dataikuはデータ準備の後に続くすべての工程に対応する包括的なソリューションを提供します。
すべての関係者を中央プラットフォームに集約することで、データプロジェクトが次の工程に進む際も一切の手戻りなく進められます。チームにデータに何が起きたかの完全な可視性を提供し、全員が同じ認識を持てるようにします。

「プラットフォームは直感的で、コラボレーションに向いています。データ準備からモデルデプロイまでのワークフローが効率的で、Dataikuを導入してからデータの処理が一変しました。」
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