Fonctionnalités de Dataiku

L’interface de rapports pour les rapports standard et en libre-service est intuitive et facile à utiliser.

Nécessite un nombre minimal d’étapes/clics pour répondre à la question de l’entreprise.

Offre une variété de formats de graphiques et de graphiques attrayants.

Les cartes de score suivent visuellement les KPI.

Fournit aux utilisateurs professionnels une interface pour concevoir, affiner et collaborer facilement sur leurs tableaux de bord

À l’aide de formules basées sur des éléments de données existants, les utilisateurs peuvent créer et calculer de nouvelles valeurs de champ.

Les utilisateurs professionnels ont la possibilité de filtrer les données d’un rapport en fonction de paramètres prédéfinis ou automodélisés.

Les utilisateurs peuvent explorer les données pour découvrir de nouvelles informations.

Possibilité de rechercher un ensemble de données global pour trouver et découvrir des données.

Possibilité pour les utilisateurs de partager les données et les rapports qu’ils ont créés dans l’outil de BI et en dehors de l’outil via d’autres plateformes de collaboration.

L’outil suggère automatiquement des types de données, des schémas et des hiérarchies.

Analysez les tendances actuelles et historiques pour faire des prédictions sur les événements futurs.

Communiquez des informations complexes clairement et efficacement grâce à des techniques graphiques avancées.

Capacité à gérer des ensembles de données volumineux, complexes et/ou cloisonnés.

Convertit les formats de données des données sources dans le format requis pour le système de création de rapports sans erreur.

Possibilité de (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision.

Fournit aux utilisateurs professionnels une interface leur permettant de concevoir et d’affiner facilement leurs tableaux de bord et leurs rapports. (Ce que vous voyez est ce que vous obtenez)

Application Programming Interface - Spécification de la façon dont l’application communique avec d’autres logiciels. Les API permettent généralement l’intégration de données, de logique, d’objets, etc. avec d’autres applications logicielles.

Prend en charge une variété d’environnements de script

Extrait les données des bases de données et prépare les données pour l’analyse

Applique des algorithmes statistiques aux données sélectionnées

Analyse les données structurées et non structurées

Interagit avec les données pour les préparer aux visualisations et aux modèles

Offre des capacités de modélisation

Crée des visualisations de données ou des graphiques

Génère des rapports sur les performances des données

Unifie l’information sur une plate-forme unique

Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript

Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles

Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles

Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels

Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs

Offre des services de reconnaissance d’images

Offre des services de traitement du langage naturel

Offre des services de génération de langage naturel

Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs

Offre des services de compréhension du langage naturel

Fournit des capacités d’apprentissage profond

Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure

Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation

Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Facilite l’analyse de gros volumes de données en temps réel.

Permet à l’utilisateur d’interroger des données via des langages de requête tels que SQL.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Spark

Intègre des données provenant de plusieurs bases de données externes.

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèles.

Traite les données et représente les interprétations dans une variété de formats graphiques.

Enchaîne des fonctions et des jeux de données spécifiques pour automatiser les itérations d’analyse.

Isole certains jeux de données et facilite la gestion de l’accès aux données.

Permet à l’outil Big Data d’exécuter et d’enregistrer des données dans des applications externes.

Utiliser des blocs-notes pour des tâches telles que la création de tableaux de bord avec des requêtes et des visualisations prédéfinies et planifiées

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin

Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate

Possibilité de connecter la plate-forme d’analyse à un large éventail d’options de connecteur pour les sources de données courantes, y compris les applications d’entreprise courantes.

Se connecte au logiciel de gouvernance des données d’entreprise ou fournit des fonctionnalités intégrées de gouvernance des données pour éviter l’utilisation abusive des données

À l’aide de formules basées sur des éléments de données existants, les utilisateurs peuvent créer et calculer de nouvelles valeurs de champ

Les utilisateurs professionnels ont la possibilité de filtrer les données d’un rapport en fonction de paramètres prédéfinis ou automodélisés.

Permet à l’utilisateur de combiner des données provenant de plusieurs sources dans un jeu de données fonctionnel.

Fournit des réponses personnalisées à l’interlocuteur en fonction de la segmentation ou des réponses passées.

Dispose d’outils (p. ex. tableaux de bord et rapports) pour mieux comprendre les conversations que les assistants virtuels intelligents ont eues.

Peut avoir une conversation naturelle et humaine avec un localisateur.

Permet aux entreprises de modifier les conversations pour répondre aux besoins uniques de leur entreprise.

Permet aux utilisateurs de mettre à jour les systèmes, tels que CRM, en fonction des conversations.

Permet aux utilisateurs de maintenir et d’observer la précision et la viabilité des assistants virtuels intelligents.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet de générer des images à partir d’une invite texte.

Garantit que le service est fiable et disponible en cas de besoin, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service.

Permet à l’utilisateur de mettre à l’échelle efficacement l’entraînement des modèles, ce qui facilite le traitement de jeux de données plus volumineux et de modèles plus complexes.

Permet à l’utilisateur d’obtenir des réponses rapides et à faible latence pendant la phase d’inférence, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel.

Offre à l’utilisateur un modèle de tarification transparent pour les appels d’API, ce qui permet une meilleure planification budgétaire et un meilleur contrôle des coûts.

Permet à l’utilisateur d’allouer des ressources de calcul en fonction de la demande, ce qui le rend rentable.

Permet à l’utilisateur de minimiser la consommation d’énergie pendant l’entraînement et l’inférence, ce qui devient de plus en plus important pour des opérations durables.

Offre à l’utilisateur la possibilité de déployer sur plusieurs fournisseurs de cloud, réduisant ainsi le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

Permet à l’utilisateur de se connecter de manière transparente à diverses sources de données et pipelines, simplifiant ainsi l’ingestion et le prétraitement des données.

Permet à l’utilisateur d’intégrer facilement les modèles d’IA générative dans les flux de travail et les systèmes existants via des API.

Aide l’utilisateur à maintenir la conformité avec le RGPD et d’autres réglementations en matière de protection des données, ce qui est crucial pour les entreprises opérant à l’échelle mondiale.

Permet à l’utilisateur de configurer des contrôles d’accès en fonction des rôles au sein de l’organisation, ce qui renforce la sécurité.

Garantit que les données sont chiffrées pendant le transit et au repos, offrant ainsi une couche de sécurité supplémentaire.

Fournit à l’utilisateur une documentation complète et claire, ce qui accélère l’adoption et le dépannage.

Permet à l’utilisateur d’évaluer le niveau de support de la communauté et les extensions tierces disponibles, ce qui peut être utile pour résoudre des problèmes et étendre les fonctionnalités.

Permet aux utilisateurs d'automatiser les réponses aux demandes des clients sur différents canaux.

Permet aux utilisateurs d'automatiser les réponses aux demandes des clients sur différents canaux.

Permet aux utilisateurs d'automatiser le processus de génération et de qualification des prospects commerciaux.

Permet aux utilisateurs d'automatiser la manipulation, le traitement et la gestion des documents.

Fournit aux utilisateurs la possibilité d'automatiser la collecte et l'analyse des retours des clients, des employés ou d'autres parties prenantes.

Permet à l'agent IA d'apprendre des interactions et d'adapter ses réponses en conséquence.

Permet à l'agent IA d'apprendre des interactions et d'adapter ses réponses en conséquence.

Fournit à l'agent IA la capacité d'exécuter des tâches sans nécessiter une entrée utilisateur constante.

Permet à l'agent IA d'identifier et de résoudre les problèmes sans intervention de l'utilisateur.

Prend en charge l'intégration avec plusieurs sources de données pour une saisie de données fluide.

Améliore la précision et la vitesse de sortie grâce à une ingestion efficace et un traitement des données d'entraînement.

Génère des informations exploitables en appliquant des schémas appris aux problèmes clés.

S'améliore et s'adapte continuellement aux nouvelles données en utilisant des algorithmes spécifiés.

Les utilisateurs ont la possibilité de tester et d'optimiser les invites pour améliorer la qualité et l'efficacité des sorties de LLM.

Les utilisateurs disposent d'une collection de modèles de prompts réutilisables pour diverses tâches de LLM afin d'accélérer le développement et de standardiser les résultats.

Offre des outils aux utilisateurs pour comparer plusieurs LLM côte à côte en fonction des métriques de performance, de vitesse et de précision.

fournit aux utilisateurs une interface conviviale pour le réglage fin des LLMs sur leurs ensembles de données spécifiques, permettant une meilleure adéquation avec les besoins commerciaux.

Les utilisateurs disposent d'outils pour intégrer la fonctionnalité LLM dans leurs applications existantes via des SDK et des API, simplifiant ainsi le développement.

Offre aux utilisateurs la capacité de déployer des modèles rapidement dans des environnements de production avec un minimum d'effort et de configuration.

Les utilisateurs disposent d'outils pour ajuster automatiquement les ressources LLM en fonction de la demande, garantissant une utilisation efficace et rentable.

Les utilisateurs ont la possibilité de définir des limites et des filtres pour empêcher les sorties inappropriées ou sensibles du LLM.

Offre aux utilisateurs des outils pour garantir que leurs LLM respectent les normes de conformité telles que le RGPD, la HIPAA et d'autres réglementations, réduisant ainsi les risques et la responsabilité.

Les utilisateurs reçoivent des notifications lorsque la performance du LLM s'écarte de manière significative des normes attendues, indiquant un potentiel dérive du modèle ou des problèmes de données.

Les utilisateurs bénéficient d'informations en temps réel sur la précision du modèle, la latence et l'interaction utilisateur, les aidant à identifier et à résoudre les problèmes rapidement.

Les utilisateurs disposent de capacités de chiffrement pour les données en transit et au repos, garantissant une communication et un stockage sécurisés lors de l'utilisation des LLM.

Offre aux utilisateurs des outils pour définir des autorisations d'accès pour différents rôles, garantissant que seul le personnel autorisé peut interagir avec ou modifier les ressources LLM.

Les utilisateurs disposent d'un middleware pour acheminer efficacement les requêtes vers le LLM approprié en fonction de critères tels que le coût, la performance ou des cas d'utilisation spécifiques.

Les utilisateurs disposent d'outils pour traiter plusieurs entrées en parallèle, améliorant ainsi la vitesse d'inférence et la rentabilité pour les scénarios à forte demande.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Permettez aux équipes de configurer l'ordre d'exécution et les dépendances entre les composants d'IA, garantissant ainsi que les flux de travail fonctionnent de manière fluide et logique.

Rationalise la gestion de plusieurs modèles et agents d'IA en les réunissant dans des flux de travail automatisés et cohérents pour des tâches commerciales complexes.

Se connecte à un large éventail d'APIs de modèles d'IA et de services externes, quel que soit le fournisseur, au sein d'une seule plateforme d'orchestration.

Permet la construction de flux de travail d'IA sophistiqués et multi-étapes qui combinent des modèles spécialisés pour l'automatisation de processus de bout en bout.

S'intègre parfaitement avec les plateformes d'entreprise telles que les CRM, les bases de données et les applications métier pour un flux de données et de processus unifié.

Prend en charge la configuration de pipelines de données en direct qui transfèrent instantanément des informations entre les composants d'IA et les systèmes d'entreprise.

Offre des tableaux de bord complets pour visualiser les indicateurs clés de performance (KPI) et les métriques de performance pour tous les flux de travail d'IA orchestrés.

Génère des rapports détaillés sur la performance des flux de travail, la consommation de ressources et l'impact global de l'orchestration de l'IA sur l'entreprise.

Suit et affiche l'utilisation des ressources à travers tous les composants d'IA, permettant un réglage proactif des performances et le dépannage.

Gère et alloue dynamiquement les ressources informatiques, y compris les clusters GPU, pour maximiser l'efficacité en fonction des besoins actuels du flux de travail.

Adapte automatiquement les charges de travail de l'IA à la hausse ou à la baisse, en fonction des fluctuations des demandes de traitement et du trafic utilisateur.

Fournit des informations sur le flux de données, les temps de traitement et les taux de réussite pour chaque composant individuel d'IA au sein d'un flux de travail.

Assurez-vous que tous les flux de travail d'IA respectent les normes réglementaires pertinentes et les exigences de l'industrie.

Permet aux organisations d'appliquer des politiques de gouvernance et des contrôles de conformité à travers des opérations d'IA orchestrées.

Facilite la configuration des autorisations basées sur les rôles et des flux de travail d'approbation pour les opérations et déploiements d'IA sensibles.

Maintient des journaux complets et des pistes d'audit des exécutions de flux de travail pour soutenir les efforts de conformité et de dépannage.

Applique des protocoles de sécurité robustes et des politiques pour protéger les déploiements d'IA sensibles et les flux de données.

Permet aux utilisateurs non techniques de créer des tableaux de bord grâce à des interfaces intuitives de glisser-déposer.

Permet la génération automatique de rapports et la livraison planifiée aux parties prenantes

Permet d'intégrer des tableaux de bord et des analyses dans des applications externes avec une flexibilité de marque

Prend en charge l'intégration avec les principales sources de données telles que les entrepôts de données cloud, les bases de données SQL/NoSQL et les applications SaaS

Traite efficacement de grands ensembles de données avec un minimum de latence et assure des performances élevées sous charge

Maintient la performance et le temps de disponibilité pendant un trafic élevé de plusieurs utilisateurs ou équipes

Prend en charge les couches de données sémantiques, les contrôles d'accès basés sur les rôles et la gouvernance des métadonnées

S'intègre avec Jupyter, Python ou R pour des analyses et modélisations personnalisées

Fournit des outils natifs pour l'analyse statistique, la prévision et la prédiction des tendances

Utilise l'IA pour générer des résumés textuels, des points clés et des récits de données à partir des tableaux de bord.

Permet aux utilisateurs d'interroger des données et de créer des rapports en utilisant un langage conversationnel ou simple.

Détecte et notifie les utilisateurs des anomalies de KPI ou des changements significatifs de métriques en temps réel

Recommande les prochaines questions, analyses ou voies d'exploration en utilisant des agents IA autonomes

Apprend des interactions historiques des utilisateurs pour améliorer et personnaliser les résultats des requêtes au fil du temps

Adapte les vues du tableau de bord et les suggestions en fonction des rôles des utilisateurs, des niveaux d'accès et du comportement passé.

Prend en charge l'exploration pilotée par l'IA via des invites ou des conversations à plusieurs tours pour des requêtes itératives

Analyse les ensembles de données entrants pour détecter automatiquement les valeurs manquantes, les distributions, les valeurs aberrantes et les problèmes de qualité des données.

Permet aux utilisateurs d'ingérer des données provenant de sources diverses (bases de données, API, stockage cloud, feuilles de calcul) sans codage personnalisé

Alerte automatiquement les utilisateurs lorsque le schéma des données entrantes dévie de la structure attendue au fil du temps

Suggère ou sélectionne automatiquement des algorithmes candidats et des hyperparamètres en fonction des caractéristiques du jeu de données

Permet aux utilisateurs d'insérer du code personnalisé (par exemple, Python, R, SQL) ou des modules personnalisés dans les étapes du pipeline pour plus de flexibilité

Propose ou applique automatiquement des caractéristiques dérivées pour améliorer les performances du modèle