Dataiku für Business Experten

Zehnmal schnellere Datenintegration

Dataiku bietet eine intuitive Oberfläche, mit der Nutzer per Point-and-Click auf Daten zugreifen und diese bearbeiten können. Dataiku analysiert die Daten und schlägt automatisch Transformationen vor. Auf diese Weise lassen sich die repetitiven Schritte zur Datenaufbereitung um das Zehnfache beschleunigen.

Erstellung und Automatisierung komplexer Datenpipelines

Dataiku bietet nicht nur 109 Funktionen für die Datentransformation (beispielsweise für die Transformation von Geodaten, die Aggregation von Daten aus mehreren Quellen und die Aggregation von Zeitreihendaten), sondern auch die Möglichkeit, komplexere Pipelines in SQL zu erstellen. Anschließen kann für die Datenpipeline ganz einfach eine automatische Neuberechnung eingerichtet werden.

Übersichtliche Darstellung wichtiger Informationen in Minutenschnelle

Mit Dataiku können mehr als 23 unterschiedliche Diagramme erstellt und in Dashboards integriert werden. Auch die Entwicklung benutzerdefinierter Web-Apps für interaktive Visualisierungstools ist möglich. Für noch detailliertere Darstellungen nutzt Dataiku Tableau- und Power BI-Integrationen.

         

Umfassende statistische Analysen

In Dataiku können Sie schnell umfassende statistische Analysen durchführen, zum Beispiel uni- und bivariate Analysen, statistische Tests, Ausgleichungsrechnungen, Korrelationsanalysen und Hauptkomponentenanalysen, und die Ergebnisse visuell darstellen.

Aus tausenden erstellten Modellen das beste auswählen

Mit Dataiku AutoML können Sie schnell erstklassige Modelle erstellen, mit denen automatisch mehrere Algorithmen und Parameter getestet werden. Dataiku unterstützt die vier gängigsten Engines für Machine Learning – Python, Spark, H2O und TensorFlow – und umfasst über 32 unterschiedliche Kernalgorithmen.

Modelle erkunden und erklären

Dataiku ermöglicht die visuelle Modellexploration und eine einfachere Prüfung der Performance, zum Beispiel wichtiger Kennzahlen, Fehler und statistischer Daten. Außerdem erkennen Sie, welche Variablen zu den Modellentscheidungen beitragen, sogar für einzelne Prognosen.