SAS Viya Funktionen

Die Berichtsschnittstelle für Standard- und Self-Service-Berichte ist intuitiv und einfach zu bedienen.

Erfordert eine minimale Anzahl von Schritten/Klicks, um die Geschäftsfrage zu beantworten.

Bietet eine Vielzahl attraktiver Grafik- und Diagrammformate.

Scorecards verfolgen KPIs visuell.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen, Verfeinern und Zusammenarbeiten an ihren Dashboards

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

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.

Möglichkeit, einen globalen Datensatz zu durchsuchen, um Daten zu finden und zu ermitteln.

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.

Analysieren Sie aktuelle und historische Trends, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken.

Fähigkeit, große, komplexe und/oder isolierte Datensätze zu verarbeiten.

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.

Bietet Geschäftsanwendern eine Schnittstelle zum einfachen Entwerfen und Verfeinern ihrer Dashboards und Berichte. (Was du siehst, ist das, was du bekommst)

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.

Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen

Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor

Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an

Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten

Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten

Bietet Modellierungsfunktionen

Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme

Generiert Berichte über die Datenleistung

Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform

Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Deep-Learning-Funktionen

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

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.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Ermöglicht das Erstellen oder Hosten von Anwendungen, die auf Geschäftsregeln basieren.

Stellt APIs oder andere Entwicklungstools für die Integration in andere Anwendungen bereit.

Nutzt gesammelte Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, zu verstehen, was sie sich jetzt und in den kommenden Jahren leisten können.

Erstellt einen kontinuierlichen und wiederkehrenden Planungsprozess, der nach einem festgelegten und anpassbaren Zeitplan berechnet werden kann.

Nutzt Daten aus Budgetierungs- und Prognoseprozessen, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Realität zu verstehen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.

Bietet Methoden zur Visualisierung von Daten über anpassbare Dashboards, statistische Grafiken und Diagramme.

Daten für umsetzbare Erkenntnisse durchsuchen.

Ermöglicht es Benutzern, ihre eigenen Berichte an die Geschäftsanforderungen anzupassen.

Bietet vorgefertigte Berichtsvorlagen zum Organisieren von Daten für die Gehaltsabrechnung, die Fertigung und andere Unternehmensbereiche.

Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten.

Die Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen und Formaten zu verarbeiten.

Die Möglichkeit, nahtlos mit einer anderen Softwareplattform zusammenzuarbeiten.

Verarbeitung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen in Echtzeit, sobald sie eintreffen.

Gewährleistet den Datenschutz und die Sicherheit von Kundendaten.

Visualisiert Textdaten durch Diagramme und Grafiken.

Ermöglicht eine durchsuchbare Kommunikation innerhalb des Tools über Notizen, Checklisten und Diskussionen, um Klarheit zwischen den Benutzern zu gewährleisten.

Spiegelt Aktualisierungen sofort wider und stellt sicher, dass die Benutzer über die neuesten Daten verfügen und gleichzeitig Aufzeichnungen über die bisherige Leistung führen.

Aktualisiert verschiedene Faktoren in Echtzeit, um sicherzustellen, dass Prognosen und Schlussfolgerungen kontinuierlich nach den neuesten Informationen erstellt werden.

Zeigt Leistungsdaten des Unternehmens an und teilt sie, um die Transparenz in allen Bereichen zu erhöhen.

Bietet eine breite Palette möglicher Datenverbindungen, darunter Cloud-Anwendungen, On-Premise-Datenbanken und Big-Data-Verteilungen

Ermöglicht es Unternehmen, sich einfach mit jeder Datenquelle zu verbinden

Bietet API-Verbindungen für Cloud-basierte Anwendungen und Datenquellen

Ermöglicht die Profilerstellung von Datensätzen für eine bessere Organisation, sowohl durch Benutzer als auch durch maschinelles Lernen

Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und bessere Einblicke

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die eine schnelle und genaue Extraktion von Erkenntnissen ermöglicht

Ermöglicht das Self-Service-Verbinden von Tabellen

Bietet die Möglichkeit, Datenquellen in einem Datensatz zu kombinieren

Ermöglicht Benutzern und Administratoren die einfache Bereinigung von Daten, um Qualität und Integrität zu erhalten

Bietet kollaborative Funktionen für die gemeinsame Nutzung von Abfragen und Datensätzen

Stellt die Verwaltung des Benutzerzugriffs, die Datenherkunft und die Datenverschlüsselung sicher

Bietet eine breite Palette möglicher Integrationen, einschließlich Analysen, Datenintegration, Stammdatenmanagement und Data-Science-Tools

Ermöglicht Unternehmen die einfache Integration mit Analyse-, Datenintegrations-, Stammdatenmanagement- und Data-Science-Tools

Operationalisierung von Daten-Workflows zur einfachen Skalierung wiederholbarer Vorbereitungsanforderungen

Tools zum Visualisieren und Analysieren von Daten.

Analysiert und vergleicht die Auswirkungen automatisierter Entscheidungen."

Stellt Tools zum Simulieren von Regeln für reale oder fiktive Betriebsdaten bereit und verwendet die Ergebnisse, um das Verhalten der Regeln zu bewerten und zu verfeinern.

Tools zur (Neu-)Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, Erkenntnisse schnell und genau zu extrahieren

Analysiert Daten, um die wertvollsten Kundensegmentierungen zu finden und zu empfehlen.

Tools zum Erstellen und Anpassen von Workflows, um Konsistenz zu gewährleisten.

Präsentiert Informationen und Analysen auf verständliche, intuitive und visuell ansprechende Weise.

Die Datenqualität besteht aus Deduplizierung, Bereinigung und Anhängen Ihrer Marketingdatenbank.

Ermöglicht Benutzern die Auswahl von Datenbeispielen für definierte Prozeduren.

Geben Sie Daten in Ihrer gesamten Organisation frei.

Unterstützt die Einhaltung von PII, DSGVO, HIPPA, PCI und anderen regulatorischen Standards.

Administratoren können Richtlinien für Sicherheit und Data Governance festlegen

Überwacht die Datenqualität und sendet Warnmeldungen bei Verstößen oder Missbrauch

Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren

Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern

Stellen Sie Daten aus allen Systemen zusammen, damit Benutzer relevante Informationen einfach einsehen können.

Kommunizieren Sie komplexe Informationen klar und effektiv durch fortschrittliche grafische Techniken.

Unterstützt die Auswertung von Dauer, Ereignissen und Zuverlässigkeit in Bezug auf statistische Analysen

Identifizieren Sie Risikodatenattribute wie Beschreibung, Kategorie, Eigentümer oder Hierarchie.

Tools zur Analyse von Finanzdaten, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Unterstützt die Varianzanalyse (ANOVA) zur Bestimmung der beobachteten Varianz.

Unterstützt verschiedene Regressionsmethoden, z. B. Ordinary Least Squares (OLS), Weighted Least Squares (WLS) oder Generalized Linear Model (GLM).

Unterstützt die Analyse von Zeitreihendaten für prädiktive Analysen und explorative Analysen.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

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

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.

Stellen Sie nach Datenbereinigungen Folgeinformationen über ein visuelles Dashboard oder Berichte bereit.

Automatisches Ausführen von Datenidentifikation, -korrektur und -normalisierung für Datenquellen.

Planen Sie automatisierte Audits, um Datenanomalien im Laufe der Zeit auf der Grundlage festgelegter Geschäftsregeln zu identifizieren.

Gibt einen Überblick über das gesamte Ökosystem des Datenqualitätsmanagements.

Speichert die Metadaten der Datenbank, d.h. die Definitionen von Datenelementen, Typen, Beziehungen usw.

Erstellt eine Kopie der Datenbank, um Konsistenz und Integrität zu gewährleisten.

Ermöglicht Benutzern das Erstellen, Aktualisieren und Abrufen von Daten in einer Datenbank.

Definiert den logischen Entwurf der Daten vor dem Erstellen der Schemas.

Überwacht und analysiert kritische Datenbankattribute wie Abfrageleistung, Benutzersitzungen, Deadlock-Details, Systemfehler usw. und visualisiert sie auf einem benutzerdefinierten Dashboard.

Ermöglicht es Benutzern, ein Glossar mit Geschäftsbegriffen, Vokabular und Definitionen über mehrere Tools hinweg zu erstellen.

Bietet einen integrierten Datenkatalog, der es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen einfach zu finden.

Überwacht und bereinigt Daten mit Hilfe von Geschäftsregeln und analytischen Algorithmen.

Visualisieren Sie Datenflüsse und Herkunft, um die Compliance mit Berichten und Dashboards über eine einzige Konsole nachzuweisen.

Bietet eine automatisierte Datenherkunftsfunktion, die Transparenz über die gesamte Datenverschiebung von der Datenentstehung bis zum Ziel bietet.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

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

Speichert Geschäftsregeln in einem Katalog, um sicherzustellen, dass Geschäftsbenutzer in ihrer neuesten Version darauf zugreifen können.

Bietet Benutzern die Möglichkeit, bei der Entscheidungsverwaltung zusammenzuarbeiten, z. B. gleichzeitig zu arbeiten oder Modelle mit Anmerkungen zu versehen.

Identifizieren Sie ungenaue, unvollständige oder duplizierte Daten aus einer Datenquelle korrekt.

Verwenden Sie Lösch-, Änderungs-, Anhänge-, Zusammenführungs- oder andere Methoden, um fehlerhafte Daten zu korrigieren.

Standardisieren Sie die Datenformatierung für Einheitlichkeit und einfachere Datennutzung.

Bereinigen Sie Daten, wenn sie in die Datenquelle gelangen, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten mit bereinigten Daten vermischt werden.

Findet Duplikate mithilfe der Fuzzy-Logik-Technologie oder einer erweiterten Suchfunktion.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Möglichkeit, die Analyseplattform mit einer Vielzahl von Konnektoroptionen für gängige Datenquellen, einschließlich gängiger Unternehmensanwendungen, zu verbinden.

Stellt eine Verbindung zu Unternehmens-Data-Governance-Software her oder bietet integrierte Data-Governance-Funktionen, um Datenmissbrauch zu vermeiden

Mithilfe von Formeln, die auf vorhandenen Datenelementen basieren, können Benutzer neue Feldwerte erstellen und berechnen

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

Ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus mehreren Quellen zu einem funktionierenden Datensatz zu kombinieren.

Analysen, die Geschäftspläne außerhalb des Finanzwesens erstellen, einschließlich Vertrieb, Marketing oder Personalwesen.

Berichte über Abteilungs-KPI-Metriken, die an den Zielen gemessen werden.

Konsolidiert Planungsprozesse im gesamten Unternehmen in einer einzigen Lösung.

Ermöglicht das Verschieben von Daten von einer Datenbank in eine andere.

Stellt Datensicherungs- und Wiederherstellungsfunktionen zum Schutz und zur Wiederherstellung einer Datenbank bereit.

Ermöglicht Benutzern den gleichzeitigen Zugriff auf und die gleichzeitige Bearbeitung von Daten, wobei mehrere Ansichten der Daten unterstützt werden.

Verschlüsselt und wandelt Daten in der Datenbank von einem lesbaren Zustand in einen Chiffretext mit unlesbaren Zeichen um.

Ermöglicht die Änderung des eingeschränkten Benutzerzugriffs in Abhängigkeit von der Zugriffsebene.

Authentifiziert und autorisiert Personen für den Zugriff auf die Daten, die sie sehen und verwenden dürfen.

Hilft bei der Identifizierung und Verwaltung der Rollen von Besitzern und Verwaltern von Daten.

Definiert, validiert und überwacht Geschäftsregeln, um die Bereitschaft der Stammdaten sicherzustellen.

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen

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

Bietet die Möglichkeit, Daten zu integrieren und zu transformieren, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.

Ermöglicht es dem Benutzer, sich mit einer Vielzahl von Anwendungen im gesamten Unternehmen zu verbinden.

Ermöglicht es Benutzern, Geschäftsregeln in der Geschäftssprache, in Entscheidungstabellen usw. zu schreiben und zu bearbeiten.

Überprüft, ob Ihre Regeln wie erwartet ausgeführt werden, indem Sie sie testen.

Bietet die Möglichkeit, mit prädiktiven Modellen zu erstellen oder zu integrieren.

Bietet die Möglichkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen und in mehreren Datenformaten zu importieren.

Konsistente Wartung, Aktualisierung und Tests von Datenquellen, um die Qualität sicherzustellen.

Ermöglicht es Benutzern, Daten einfach zu analysieren, ohne programmieren zu müssen.

Automatisiert technische Backend-Manualprozesse.

Identifiziert Entitäten wie Organisation, Personenname, Standort usw

Extrahiert Schlüsselwörter, um Muster und Themen im Text zu bestimmen.

Automatische Identifizierung und Organisation von Text basierend auf Thema oder Thema.

Nutzt die Stimmungsanalyse, um Benutzerfeedback zu erfassen.

Gibt die Sprache an, in der der Text geschrieben wurde.

Bietet die Möglichkeit, Syntax und Wortarten zu identifizieren.

Ermöglichen Sie das Anpassen von Funktionen (Schlüsselbegriff, Themen, Stimmung, benannte Entität) durch Hinzufügen von Schlüsselwörtern oder Ausnahmen.

Dem Benutzer erlauben, benutzerdefinierte Funktionen zu Analysefunktionen hinzuzufügen

Vom Benutzer erstellte Modelle können als Funktionen/vorgefertigte Modelle in anderen Modellen verwendet werden

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.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Unterstützt die Integration mit mehreren Datenquellen für nahtlose Dateneingabe.

Erhöht die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Ausgabe durch effiziente Aufnahme und Verarbeitung von Trainingsdaten.

Erzeugt handlungsorientierte Erkenntnisse, indem gelernte Muster auf wichtige Themen angewendet werden.

Kontinuierlich verbessert und passt sich neuen Daten unter Verwendung spezifizierter Algorithmen an.

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

Triff 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

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.

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 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.

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

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.