Características de Dataiku

La interfaz de informes para informes estándar y de autoservicio es intuitiva y fácil de usar.

Requiere un número mínimo de pasos/clics para responder a las preguntas de negocio.

Ofrece una variedad de atractivos formatos de gráficos y tablas.

Las tarjetas de puntuación rastrean visualmente los KPI.

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar, refinar y colaborar fácilmente en sus paneles

Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.

Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.

Los usuarios pueden profundizar y explorar datos para descubrir nuevos conocimientos.

Capacidad para buscar en un conjunto de datos global para encontrar y descubrir datos.

Capacidad para que los usuarios compartan datos e informes que han creado dentro de la herramienta de BI y fuera de la herramienta a través de otras plataformas de colaboración.

La herramienta sugiere automáticamente tipos de datos, esquemas y jerarquías.

Analizar tendencias actuales e históricas para hacer predicciones sobre eventos futuros.

Comunique información compleja de manera clara y efectiva a través de técnicas gráficas avanzadas.

Capacidad para manejar conjuntos de datos grandes, complejos y / o aislados.

Convierte los formatos de datos de origen en el formato requerido para el sistema de informes sin errores.

Capacidad para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa.

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar y refinar fácilmente sus paneles e informes. (Lo que ves es lo que obtienes)

Interfaz de programación de aplicaciones - Especificación de cómo la aplicación se comunica con otro software. Las API suelen permitir la integración de datos, lógica, objetos, etc. con otras aplicaciones de software.

Soporta una variedad de entornos de scripting

Extrae datos de bases de datos y prepara datos para su análisis

Aplica algoritmos estadísticos a los datos seleccionados

Analiza datos estructurados y no estructurados

Interactúa con los datos para prepararlos para visualizaciones y modelos

Ofrece capacidades de modelado

Crea visualizaciones de datos o gráficos

Genera informes de rendimiento de datos

Unifica la información en una plataforma singular

Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript

Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos

Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo

Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales

Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos

Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes

Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural

Ofrece servicios de generación de lenguaje natural

Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios

Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural

Proporciona capacidades de aprendizaje profundo

Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura

Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas

Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Facilita el análisis de datos de gran volumen y en tiempo real.

Permite al usuario consultar datos a través de lenguajes de consulta como SQL.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Spark

Integra datos de múltiples bases de datos externas.

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela.

Procesa datos y representa interpretaciones en una variedad de formatos gráficos.

Encadena funciones y conjuntos de datos específicos para automatizar las iteraciones de análisis.

Aísla ciertos conjuntos de datos y facilita la gestión del acceso a los datos.

Permite que la herramienta de big data ejecute y registre datos dentro de aplicaciones externas.

Usar blocs de notas para tareas como crear paneles con consultas y visualizaciones predefinidas y programadas

Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción

Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite

Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato

Capacidad para conectar la plataforma de análisis con una amplia gama de opciones de conector para fuentes de datos comunes, incluidas las aplicaciones empresariales populares.

Se conecta al software de gobierno de datos empresariales o proporciona funciones integradas de gobierno de datos para evitar el uso indebido de los datos

Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.

Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.

Permite al usuario combinar datos de varios orígenes en un conjunto de datos funcional.

Proporciona respuestas personalizadas al interlocador basadas en la segmentación o respuestas pasadas.

Tiene herramientas (por ejemplo, paneles e informes) para comprender mejor las conversaciones que han tenido los asistentes virtuales inteligentes.

Puede tener una conversación natural, similar a la humana, con un interlocador.

Permite a las empresas editar conversaciones para satisfacer las necesidades únicas de su negocio.

Ofrece a los usuarios la capacidad de actualizar sistemas, como CRM, basados en conversaciones.

Permite a los usuarios mantener y observar la precisión y viabilidad de los asistentes virtuales inteligentes.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto.

Garantiza que el servicio sea confiable y esté disponible cuando sea necesario, minimizando el tiempo de inactividad y las interrupciones del servicio.

Permite al usuario escalar el entrenamiento de modelos de manera eficiente, lo que facilita el manejo de conjuntos de datos más grandes y modelos más complejos.

Proporciona al usuario la capacidad de obtener respuestas rápidas y de baja latencia durante la etapa de inferencia, que es fundamental para las aplicaciones en tiempo real.

Ofrece al usuario un modelo de precios transparente para las llamadas a la API, lo que permite una mejor planificación del presupuesto y control de costes.

Proporciona al usuario la capacidad de asignar recursos computacionales en función de la demanda, lo que lo hace rentable.

Permite al usuario minimizar el uso de energía tanto durante el entrenamiento como durante la inferencia, lo que es cada vez más importante para las operaciones sostenibles.

Ofrece al usuario la flexibilidad de implementar en múltiples proveedores de nube, lo que reduce el riesgo de dependencia de un proveedor.

Proporciona al usuario la capacidad de conectarse sin problemas con varias fuentes de datos y canalizaciones, lo que simplifica la ingesta de datos y el preprocesamiento.

Permite al usuario integrar fácilmente los modelos de IA generativa en los flujos de trabajo y sistemas existentes a través de API.

Ayuda al usuario a mantener el cumplimiento de GDPR y otras regulaciones de protección de datos, lo cual es crucial para las empresas que operan a nivel mundial.

Permite al usuario configurar controles de acceso basados en roles dentro de la organización, mejorando la seguridad.

Garantiza que los datos estén cifrados durante el tránsito y en reposo, lo que proporciona una capa adicional de seguridad.

Proporciona al usuario una documentación completa y clara, lo que ayuda a una adopción y resolución de problemas más rápidas.

Permite al usuario medir el nivel de soporte de la comunidad y las extensiones de terceros disponibles, lo que puede ser útil para resolver problemas y ampliar la funcionalidad.

Permite a los usuarios automatizar respuestas a consultas de clientes en diferentes canales.

Permite a los usuarios automatizar respuestas a consultas de clientes en diferentes canales.

Permite a los usuarios automatizar el proceso de generación y calificación de oportunidades de venta.

Permite a los usuarios automatizar el manejo, procesamiento y gestión de documentos.

Proporciona a los usuarios la capacidad de automatizar la recopilación y análisis de comentarios de clientes, empleados u otras partes interesadas.

Permite que el agente de inteligencia artificial aprenda de las interacciones y adapte sus respuestas en consecuencia.

Permite que el agente de inteligencia artificial aprenda de las interacciones y adapte sus respuestas en consecuencia.

Proporciona al agente de IA la capacidad de ejecutar tareas sin necesidad de una entrada constante del usuario.

Permite que el agente de IA identifique y resuelva problemas sin intervención del usuario.

Soporta la integración con múltiples fuentes de datos para una entrada de datos fluida.

Mejora la precisión y velocidad de la salida a través de la ingestión eficiente y procesamiento de datos de entrenamiento.

Genera ideas prácticas aplicando patrones aprendidos a problemas clave.

Continuamente mejora y se adapta a nuevos datos utilizando algoritmos específicos.

Proporciona a los usuarios la capacidad de probar y optimizar los mensajes para mejorar la calidad y eficiencia del resultado de LLM.

Ofrece a los usuarios una colección de plantillas de indicaciones reutilizables para diversas tareas de LLM para acelerar el desarrollo y estandarizar el resultado.

Ofrece herramientas para que los usuarios comparen múltiples LLMs lado a lado basándose en métricas de rendimiento, velocidad y precisión.

Proporciona a los usuarios una interfaz fácil de usar para ajustar finamente los LLMs en sus conjuntos de datos específicos, permitiendo una mejor alineación con las necesidades empresariales.

Los usuarios tienen herramientas para integrar la funcionalidad de LLM en sus aplicaciones existentes a través de SDKs y APIs, simplificando el desarrollo.

Ofrece a los usuarios la capacidad de implementar modelos rápidamente en entornos de producción con un esfuerzo y configuración mínimos.

Proporciona a los usuarios herramientas para escalar automáticamente los recursos de LLM según la demanda, asegurando un uso eficiente y rentabilidad.

Los usuarios tienen la capacidad de establecer límites y filtros para prevenir salidas inapropiadas o sensibles del LLM.

Ofrece a los usuarios herramientas para garantizar que sus LLM cumplan con estándares de cumplimiento como GDPR, HIPAA y otras regulaciones, reduciendo el riesgo y la responsabilidad.

Los usuarios reciben notificaciones cuando el rendimiento del LLM se desvía significativamente de las normas esperadas, lo que indica un posible desvío del modelo o problemas de datos.

Proporciona a los usuarios información en tiempo real sobre la precisión del modelo, la latencia y la interacción del usuario, ayudándoles a identificar y abordar problemas de manera oportuna.

Proporciona a los usuarios capacidades de cifrado para datos en tránsito y en reposo, asegurando comunicación y almacenamiento seguros al trabajar con LLMs.

Ofrece a los usuarios herramientas para establecer permisos de acceso para diferentes roles, asegurando que solo el personal autorizado pueda interactuar con o modificar los recursos de LLM.

Proporciona a los usuarios middleware para enrutar solicitudes de manera eficiente al LLM apropiado según criterios como costo, rendimiento o casos de uso específicos.

Los usuarios tienen herramientas para procesar múltiples entradas en paralelo, mejorando la velocidad de inferencia y la rentabilidad para escenarios de alta demanda.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para descomponer y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para descomponer y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Permite a los equipos configurar el orden de ejecución y las dependencias entre los componentes de IA, asegurando que los flujos de trabajo se ejecuten de manera fluida y lógica.

Simplifica la gestión de múltiples modelos y agentes de IA al integrarlos en flujos de trabajo automatizados y cohesivos para tareas empresariales complejas.

Conéctate con una amplia gama de APIs de modelos de IA y servicios externos, independientemente del proveedor, dentro de una única plataforma de orquestación.

Permite la construcción de flujos de trabajo de IA sofisticados y de múltiples pasos que combinan modelos especializados para la automatización de procesos de principio a fin.

Se integra perfectamente con plataformas empresariales como CRMs, bases de datos y aplicaciones de negocio para un flujo de datos y procesos unificado.

Admite la configuración de canalizaciones de datos en vivo que trasladan información instantáneamente entre componentes de IA y sistemas empresariales.

Ofrece paneles de control integrales para visualizar los KPI y métricas de rendimiento de todos los flujos de trabajo de IA orquestados.

Genera informes detallados sobre el rendimiento del flujo de trabajo, el consumo de recursos y el impacto general en el negocio de la orquestación de IA.

Rastrea y muestra el uso de recursos en todos los componentes de IA, lo que permite la sintonización proactiva del rendimiento y la resolución de problemas.

Gestiona y asigna dinámicamente los recursos computacionales, incluidos los clústeres de GPU, para maximizar la eficiencia según las necesidades actuales del flujo de trabajo.

Escala las cargas de trabajo de IA hacia arriba o hacia abajo automáticamente, adaptándose a las fluctuaciones en las demandas de procesamiento y el tráfico de usuarios.

Proporciona información sobre el flujo de datos, los tiempos de procesamiento y las tasas de éxito de cada componente de IA individual dentro de un flujo de trabajo.

Asegura que todos los flujos de trabajo de IA cumplan con las normas regulatorias relevantes y los requisitos de la industria.

Permite a las organizaciones aplicar políticas de gobernanza y controles de cumplimiento en las operaciones de IA orquestadas.

Facilita la configuración de permisos basados en roles y flujos de trabajo de aprobación para operaciones y despliegues de IA sensibles.

Mantiene registros completos y rastros de auditoría de las ejecuciones de flujo de trabajo para apoyar los esfuerzos de cumplimiento y resolución de problemas.

Aplica protocolos y políticas de seguridad robustos para proteger los despliegues de IA sensibles y los flujos de datos.

Permite a los usuarios no técnicos crear paneles a través de interfaces intuitivas de arrastrar y soltar.

Habilita la generación automática de informes y la entrega programada a las partes interesadas.

Permite que los paneles y análisis se integren en aplicaciones externas con flexibilidad de marca.

Admite la integración con las principales fuentes de datos como almacenes de datos en la nube, bases de datos SQL/NoSQL y aplicaciones SaaS.

Procesa eficientemente grandes conjuntos de datos con un retraso mínimo y garantiza un alto rendimiento bajo carga.

Mantiene el rendimiento y el tiempo de actividad durante el alto tráfico de múltiples usuarios o equipos.

Admite capas de datos semánticos, controles de acceso basados en roles y gobernanza de metadatos.

Se integra con Jupyter, Python o R para análisis y modelado personalizados.

Proporciona herramientas nativas para el análisis estadístico, la previsión y la predicción de tendencias.

Utiliza IA para generar resúmenes textuales, puntos clave e historias de datos a partir de paneles de control.

Permite a los usuarios consultar datos y crear informes utilizando lenguaje conversacional o sencillo.

Detecta y notifica a los usuarios sobre anomalías en los KPI o cambios significativos en las métricas en tiempo real.

Recomienda las siguientes preguntas, análisis o caminos de exploración utilizando agentes de IA autónomos.

Aprende de las interacciones históricas de los usuarios para mejorar y personalizar los resultados de las consultas con el tiempo.

Adapta las vistas del panel y las sugerencias según los roles de usuario, los niveles de acceso y el comportamiento pasado.

Admite la exploración impulsada por IA a través de indicaciones o conversaciones de varios turnos para consultas iterativas.

Analiza los conjuntos de datos entrantes para detectar automáticamente valores faltantes, distribuciones, valores atípicos y problemas de calidad de datos.

Permite a los usuarios ingerir datos de diversas fuentes (bases de datos, APIs, almacenamiento en la nube, hojas de cálculo) sin necesidad de programación personalizada.

Alerta automáticamente a los usuarios cuando el esquema de los datos entrantes se desvía de la estructura esperada con el tiempo.

Sugiere o selecciona automáticamente algoritmos candidatos e hiperparámetros basados en las características del conjunto de datos

Permite a los usuarios insertar código personalizado (por ejemplo, Python, R, SQL) o módulos personalizados en las etapas del pipeline para mayor flexibilidad.

Propone o aplica automáticamente características derivadas para mejorar el rendimiento del modelo.