Dataiku Funktionen

Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen. Diese Funktion wurde in 76 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Erfordert eine minimale Anzahl von Schritten/Klicks, um die Geschäftsfrage zu beantworten. 75 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 76 Dataiku Bewertungen. Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate.

Wie in 74 Dataiku Bewertungen berichtet. Scorecards verfolgen KPIs visuell.

Wie in 76 Dataiku Bewertungen berichtet. Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

Wie in 75 Dataiku Bewertungen berichtet. Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen.

Wie in 74 Dataiku Bewertungen berichtet. Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Benutzer können Daten aufschlüsseln und untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Funktion wurde in 74 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Wie in 74 Dataiku Bewertungen berichtet. Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.

Wie in 74 Dataiku Bewertungen berichtet. Möglichkeit für Benutzer, Daten und Berichte, die sie innerhalb des BI-Tools erstellt haben, und außerhalb des Tools über andere Kollaborationsplattformen freizugeben.

Das Tool schlägt automatisch Datentypen, Schemata und Hierarchien vor. 74 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 74 Dataiku Bewertungen berichtet. Analysieren Sie aktuelle und historische Trends, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Wie in 75 Dataiku Bewertungen berichtet. Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken.

Wie in 74 Dataiku Bewertungen berichtet. Fähigkeit, große, komplexe und/oder isolierte Datensätze zu verarbeiten.

Basierend auf 91 Dataiku Bewertungen. Konvertiert Datenformate von Quelldaten fehlerfrei in das für das Berichtssystem erforderliche Format.

Fähigkeit, Daten so zu (re)strukturieren, dass Erkenntnisse schnell und genau extrahiert werden können. 88 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 85 Dataiku Bewertungen berichtet. Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen und Verfeinern ihrer Dashboards und Berichte. (Was du siehst, ist das, was du bekommst)

Wie in 89 Dataiku Bewertungen berichtet. Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Basierend auf 35 Dataiku Bewertungen. Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen

Wie in 35 Dataiku Bewertungen berichtet. Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor

Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an 35 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 37 Dataiku Bewertungen. Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten

Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten Diese Funktion wurde in 37 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Wie in 35 Dataiku Bewertungen berichtet. Bietet Modellierungsfunktionen

Basierend auf 36 Dataiku Bewertungen. Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme

Wie in 35 Dataiku Bewertungen berichtet. Generiert Berichte über die Datenleistung

Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform 36 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 78 Dataiku Bewertungen berichtet. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Basierend auf 77 Dataiku Bewertungen. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Basierend auf 78 Dataiku Bewertungen. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle Diese Funktion wurde in 77 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 77 Dataiku Bewertungen. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an Diese Funktion wurde in 74 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an 74 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an 73 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 72 Dataiku Bewertungen. Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache 68 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 69 Dataiku Bewertungen. Bietet Deep-Learning-Funktionen

Wie in 74 Dataiku Bewertungen berichtet. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 77 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen Diese Funktion wurde in 76 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 15 Dataiku Bewertungen. Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Basierend auf 15 Dataiku Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Wie in 15 Dataiku Bewertungen berichtet. Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. 15 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 15 Dataiku Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. Diese Funktion wurde in 12 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 13 Dataiku Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. Diese Funktion wurde in 13 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. 13 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. Diese Funktion wurde in 13 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Diese Funktion wurde in 44 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen. Diese Funktion wurde in 39 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Wie in 38 Dataiku Bewertungen berichtet. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus 40 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken. Diese Funktion wurde in 41 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern. 44 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 42 Dataiku Bewertungen berichtet. Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar.

Wie in 41 Dataiku Bewertungen berichtet. Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren.

Wie in 40 Dataiku Bewertungen berichtet. Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs.

Wie in 40 Dataiku Bewertungen berichtet. Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen.

Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen Diese Funktion wurde in 35 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion Diese Funktion wurde in 13 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen Diese Funktion wurde in 13 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Wie in 13 Dataiku Bewertungen berichtet. Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

Wie in 13 Dataiku Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Wie in 13 Dataiku Bewertungen berichtet. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. 13 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. Diese Funktion wurde in 13 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Wie in 12 Dataiku Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. 13 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 13 Dataiku Bewertungen. Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren Diese Funktion wurde in 75 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 65 Dataiku Bewertungen. Möglichkeit, die Analyseplattform mit einer Vielzahl von Konnektoroptionen für gängige Datenquellen, einschließlich gängiger Unternehmensanwendungen, zu verbinden.

Basierend auf 63 Dataiku Bewertungen. Stellt eine Verbindung zu Unternehmens-Data-Governance-Software her oder bietet integrierte Data-Governance-Funktionen, um Datenmissbrauch zu vermeiden

Basierend auf 62 Dataiku Bewertungen. Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen

Basierend auf 62 Dataiku Bewertungen. Geschäftsanwender haben die Möglichkeit, Daten in einem Bericht basierend auf vordefinierten oder automatisch modellierten Parametern zu filtern.

Wie in 62 Dataiku Bewertungen berichtet. Ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus mehreren Quellen zu einem funktionierenden Datensatz zu kombinieren.

Bietet personalisierte Antworten auf Interlocator basierend auf Segmentierung oder früheren Antworten.

Verfügt über Tools (z. B. Dashboards und Berichte), um Gespräche, die intelligente virtuelle Assistenten geführt haben, besser zu verstehen.

Kann ein natürliches, menschenähnliches Gespräch mit einem Interlocator führen.

Ermöglicht es Unternehmen, Konversationen zu bearbeiten, um die individuellen Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.

Gibt Benutzern die Möglichkeit, Systeme wie CRM auf der Grundlage von Konversationen zu aktualisieren.

Ermöglicht es Benutzern, die Genauigkeit und Funktionsfähigkeit intelligenter virtueller Assistenten zu pflegen und zu beobachten.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. 50 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 50 Dataiku Bewertungen berichtet. Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Basierend auf 20 Dataiku Bewertungen. Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Basierend auf 20 Dataiku Bewertungen. Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. 60 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. Diese Funktion wurde in 60 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren. Diese Funktion wurde in 59 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 18 Dataiku Bewertungen. Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden.

Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert. Diese Funktion wurde in 18 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist. 15 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht. Diese Funktion wurde in 16 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird. 10 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird.

Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern. Diese Funktion wurde in 16 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen. Diese Funktion wurde in 17 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren. Diese Funktion wurde in 16 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist. Diese Funktion wurde in 15 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen. Diese Funktion wurde in 15 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 15 Dataiku Bewertungen. Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene.

Basierend auf 16 Dataiku Bewertungen. Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann. 15 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht es Benutzern, Antworten auf Kundenanfragen über verschiedene Kanäle zu automatisieren.

Ermöglicht es Benutzern, Antworten auf Kundenanfragen über verschiedene Kanäle zu automatisieren.

Ermöglicht Benutzern, den Prozess der Generierung und Qualifizierung von Verkaufschancen zu automatisieren.

Ermöglicht Benutzern, die Automatisierung der Handhabung, Verarbeitung und Verwaltung von Dokumenten.

Bietet Benutzern die Möglichkeit, die Sammlung und Analyse von Feedback von Kunden, Mitarbeitern oder anderen Interessengruppen zu automatisieren.

Ermöglicht es dem KI-Agenten, aus Interaktionen zu lernen und seine Antworten entsprechend anzupassen.

Ermöglicht es dem KI-Agenten, aus Interaktionen zu lernen und seine Antworten entsprechend anzupassen.

Bietet dem KI-Agenten die Fähigkeit, Aufgaben auszuführen, ohne ständige Benutzereingaben zu benötigen.

Ermöglicht es dem KI-Agenten, Probleme zu identifizieren und zu lösen, ohne dass Benutzereingriff erforderlich ist.

Unterstützt die Integration mit mehreren Datenquellen für nahtlose Dateneingabe. 26 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Erhöht die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Ausgabe durch effiziente Aufnahme und Verarbeitung von Trainingsdaten. Diese Funktion wurde in 27 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Erzeugt handlungsorientierte Erkenntnisse, indem gelernte Muster auf wichtige Themen angewendet werden. Diese Funktion wurde in 28 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Kontinuierlich verbessert und passt sich neuen Daten unter Verwendung spezifizierter Algorithmen an. Diese Funktion wurde in 28 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern. Diese Funktion wurde in 11 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 11 Dataiku Bewertungen. Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren.

Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen. 11 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 11 Dataiku Bewertungen berichtet. Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht.

Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht. Diese Funktion wurde in 11 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen. Diese Funktion wurde in 11 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet. Diese Funktion wurde in 11 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Wie in 11 Dataiku Bewertungen berichtet. Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern.

Wie in 11 Dataiku Bewertungen berichtet. Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden.

Wie in 11 Dataiku Bewertungen berichtet. Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist.

Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben. Diese Funktion wurde in 11 Dataiku Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 11 Dataiku Bewertungen. Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten.

Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann. 11 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten. 11 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert. 11 Rezensenten von Dataiku haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Ermöglicht es Teams, die Ausführungsreihenfolge und Abhängigkeiten zwischen KI-Komponenten zu konfigurieren, um sicherzustellen, dass Workflows reibungslos und logisch ablaufen.

Vereinfacht die Verwaltung mehrerer KI-Modelle und -Agenten, indem sie in kohärente, automatisierte Workflows für komplexe Geschäftstätigkeiten zusammengeführt werden.

Verbindet sich mit einer Vielzahl von KI-Modell-APIs und externen Diensten, unabhängig vom Anbieter, innerhalb einer einzigen Orchestrierungsplattform.

Ermöglicht den Aufbau anspruchsvoller, mehrstufiger KI-Workflows, die spezialisierte Modelle für die End-to-End-Prozessautomatisierung kombinieren.

Integriert sich nahtlos mit Unternehmensplattformen wie CRMs, Datenbanken und Geschäftsanwendungen für einen einheitlichen Daten- und Prozessfluss.

Unterstützt die Einrichtung von Live-Datenpipelines, die Informationen sofort zwischen KI-Komponenten und Unternehmenssystemen übertragen.

Bietet umfassende Dashboards zur Visualisierung von KPIs und Leistungskennzahlen für alle orchestrierten KI-Workflows.

Erstellt detaillierte Berichte über die Leistungsfähigkeit von Arbeitsabläufen, den Ressourcenverbrauch und die allgemeinen geschäftlichen Auswirkungen der KI-Orchestrierung.

Verfolgt und zeigt die Ressourcennutzung über alle KI-Komponenten hinweg an, was eine proaktive Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Verwaltet und weist dynamisch Rechenressourcen zu, einschließlich GPU-Cluster, um die Effizienz basierend auf den aktuellen Arbeitsablaufanforderungen zu maximieren.

Skaliert KI-Arbeitslasten automatisch nach oben oder unten und passt sich Schwankungen in den Verarbeitungsanforderungen und dem Benutzerverkehr an.

Bietet Einblicke in den Datenfluss, die Verarbeitungszeiten und die Erfolgsraten für jede einzelne KI-Komponente innerhalb eines Workflows.

Stellt sicher, dass alle KI-Workflows den relevanten regulatorischen Standards und Branchenanforderungen entsprechen.

Ermöglicht es Organisationen, Governance-Richtlinien und Compliance-Kontrollen über orchestrierte KI-Operationen hinweg durchzusetzen.

Ermöglicht die Einrichtung von rollenbasierten Berechtigungen und Genehmigungs-Workflows für sensible KI-Operationen und -Bereitstellungen.

Führt umfassende Protokolle und Audit-Trails von Workflow-Ausführungen, um die Einhaltung von Vorschriften und die Fehlersuche zu unterstützen.

Wendet robuste Sicherheitsprotokolle und -richtlinien an, um sensible KI-Einsätze und Datenflüsse zu schützen.

Ermöglicht nicht-technischen Benutzern, Dashboards über intuitive Drag-and-Drop-Oberflächen zu erstellen.

Ermöglicht die automatisierte Berichtserstellung und geplante Zustellung an Stakeholder

Ermöglicht das Einbetten von Dashboards und Analysen in externe Apps mit flexibler Markenanpassung.

Unterstützt die Integration mit wichtigen Datenquellen wie Cloud-Datenbanken, SQL/NoSQL-Datenbanken und SaaS-Anwendungen.

Verarbeitet große Datensätze effizient mit minimaler Verzögerung und gewährleistet hohe Leistung unter Last.

Hält die Leistung und Betriebszeit bei hohem Datenverkehr von mehreren Benutzern oder Teams aufrecht

Unterstützt semantische Datenschichten, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Metadaten-Governance

Integriert sich mit Jupyter, Python oder R für benutzerdefinierte Analysen und Modellierung

Bietet native Werkzeuge für statistische Analyse, Prognosen und Trendvorhersagen

Verwendet KI, um textuelle Zusammenfassungen, wichtige Erkenntnisse und Datenberichte aus Dashboards zu erstellen.

Ermöglicht es Benutzern, Daten abzufragen und Berichte mit konversationeller oder einfacher Sprache zu erstellen.

Erkennt und benachrichtigt Benutzer über KPI-Anomalien oder signifikante Metrikänderungen in Echtzeit

Empfiehlt nächste Fragen, Analysen oder Erkundungspfade unter Verwendung autonomer KI-Agenten

Lernt aus historischen Benutzerinteraktionen, um die Abfrageergebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern und zu personalisieren.

Schneidert Dashboard-Ansichten und Vorschläge basierend auf Benutzerrollen, Zugriffsebenen und vergangenem Verhalten.

Unterstützt KI-gesteuerte Erkundung durch Eingabeaufforderungen oder mehrstufige Gespräche für iterative Abfragen.

Analysiert eingehende Datensätze, um fehlende Werte, Verteilungen, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme automatisch zu erkennen.

Ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher, Tabellenkalkulationen) ohne benutzerdefinierte Programmierung zu importieren.

Benachrichtigt Benutzer automatisch, wenn das Schema eingehender Daten im Laufe der Zeit von der erwarteten Struktur abweicht.

Schlägt Kandidatenalgorithmen und Hyperparameter basierend auf den Datensatzmerkmalen vor oder wählt sie automatisch aus.

Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierten Code (z.B. Python, R, SQL) oder benutzerdefinierte Module in Pipeline-Phasen einzufügen, um Flexibilität zu gewährleisten.

Schlägt automatisch abgeleitete Merkmale vor oder wendet sie an, um die Modellleistung zu verbessern.