Fonctionnalités de Shaip Cloud

Permet aux administrateurs d’attribuer un accès utilisateur basé sur des rôles pour des ensembles de données spécifiques

Masque et masque automatiquement les données sensibles en fonction des autorisations de l’utilisateur

Fournit des informations historiques sur les sources de données d’origine et les transformations apportées aux ensembles de données

Offre des capacités de recherche simples pour découvrir des ensembles de données spécifiques

Permet aux utilisateurs et aux administrateurs de nettoyer facilement les données pour maintenir la qualité et l’intégrité

Convertit les formats de données des données sources dans le format requis pour le système de reporting sans erreurs

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

Permet aux utilisateurs de commenter les ensembles de données pour aider les futurs utilisateurs à mieux interagir et interpréter les données

Permet le profilage des ensembles de données pour une organisation accrue, à la fois par les utilisateurs et l’apprentissage automatique

Crée un glossaire métier pour une compréhension plus rapide par l’utilisateur métier moyen

Indexe les descriptions des métadonnées pour faciliter la recherche et améliorer les informations

Automatise les recommandations pour les utilisateurs en fonction des fonctionnalités de machine learning

Offre une fonctionnalité d’interrogation en langage naturel pour les utilisateurs non techniques

Nettoie les données pour améliorer la qualité grâce à l’automatisation

Répond aux exigences du RGPD en matière de pseudonymisation en vertu des exigences relatives à la protection des données dès la conception et par défaut.

Répond aux exigences de désidentification en vertu de la CCPA.

Offre une désidentification statique traditionnelle (également connue sous le nom de remplacement cohérent), où les données pseudonymisées utilisent les mêmes pseudonymes dans plusieurs ensembles de données. Par exemple, John Smith est remplacé par Robert Fox et le nom Robert Fox est utilisé plusieurs fois. Ce type de pseudonymisation comporte certains risques de réidentification s’il est associé à suffisamment d’ensembles de données.

Offre une désidentification dynamique (également connue sous le nom de remplacement aléatoire), où les données pseudonymisées utilisent différents pseudonymes dans plusieurs ensembles de données. Par exemple, John Smith est remplacé par Robert Fox une fois, puis la prochaine fois que les données sont utilisées, le nom change pour Michael Jones. Ce type de pseudonymisation comporte moins de risques de réidentification s’il est associé à de nombreux ensembles de données.

Offre des méthodes pour anonymiser de gros volumes de données à l’aide de fichiers batch.

Se connecte aux plateformes mobiles à l’aide d’un SDK mobile.

Propose des API pour connecter les produits.

Fournit à l’utilisateur une métrique pour déterminer la qualité des étiqueteuses de données, en fonction des scores de cohérence, de la connaissance du domaine, de la réalité dynamique du terrain, etc.

Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc.

Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark.

Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes.

Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.).

Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus.

A la capacité de placer des boîtes ou des polygones imaginaires autour d’objets ou de pixels dans une image.

a la capacité de détecter des objets dans les images.

Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo

Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.)

Permet à l’utilisateur d’extraire des entités du texte (telles que des emplacements et des noms).

Permet à l’utilisateur de baliser le texte en fonction de son sentiment.

Permet à l’utilisateur d’étiqueter et de vérifier les données textuelles d’une image.

Permet à l’utilisateur de transcrire l’audio.

Donne à l’utilisateur la possibilité d’étiqueter les émotions dans l’audio enregistré.

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

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

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

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