機械学習の効果を増幅
チーム間の壁を取り払い、個人のモデルを共有かつ本番運用可能な機械学習へと進化させます。Dataikuでは、エンタープライズの基準を維持したままで、より多くの人々がモデルをビルド・デプロイ・改善できるよう支援します。
本番運用可能な機械学習をチームの枠を超えてスケール
ガバナンスの整った1つの環境で、機械学習の標準化、デプロイ、モニタリングを行います。
探索から本番運用までを同一の環境で
ノートブック、ビジュアルワークフロー、AutoML、デプロイを一元的な管理環境で統合し、モデル開発がスムーズに進行。引き継ぎや分断を防げます。
最初から本番運用にも耐えるデータ
AIが支援するワークフローでデータ準備を標準化し、すべての手順で、ドキュメント作成、バージョン管理、ガバナンス適用を行い、大規模で信頼できる入力を実現します。
AIのためのデータ準備の詳細ガバナンス、信頼性、スケーラビリティを備えたデータサイエンス
企業標準をデフォルトでML支援データ準備に適用し、利用が拡大するにつれて自動化、承認、モニタリングを統制します。
時間とともに安全に拡大
使用が拡大するにつれて、モデルの信頼性、説明可能性、コンプライアンスを維持します。
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.
