Recursos de Dataiku

A interface de relatórios para relatórios padrão e de autoatendimento é intuitiva e fácil de usar.

Requer um número mínimo de etapas/cliques para responder a perguntas comerciais.

Oferece uma variedade de formatos atraentes de gráficos e gráficos.

Os cartões de pontuação acompanham visualmente os KPI's.

Fornece aos usuários corporativos uma interface para projetar, refinar e colaborar facilmente em seus painéis

Usando fórmulas baseadas em elementos de dados existentes, os usuários podem criar e calcular novos valores de campo.

Os usuários corporativos têm a capacidade de filtrar dados em um relatório com base em parâmetros predefinidos ou automodelados.

Os usuários podem detalhar e explorar dados para descobrir novos insights.

Capacidade de pesquisar conjunto de dados globais para localizar e descobrir dados.

Capacidade para os usuários compartilharem dados e relatórios que eles construíram dentro da ferramenta de BI e fora da ferramenta por meio de outras plataformas de colaboração.

A ferramenta sugere automaticamente tipos de dados, esquemas e hierarquias.

Analise tendências atuais e históricas para fazer previsões sobre eventos futuros.

Comunique informações complexas de forma clara e eficaz através de técnicas gráficas avançadas.

Capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes, complexos e/ou em silos.

Converte os formatos de dados de origem no formato necessário para o sistema de relatórios sem erros.

Capacidade de (re)estruturar dados de forma a permitir extrair insights de forma rápida e precisa.

Fornece aos usuários corporativos uma interface para projetar e refinar facilmente seus painéis e relatórios. (O que você vê é o que você obtém)

Interface de Programação de Aplicativos - Especificação de como o aplicativo se comunica com outros softwares. As APIs normalmente permitem a integração de dados, lógica, objetos, etc. com outros aplicativos de software.

Oferece suporte a uma variedade de ambientes de script

Extrai dados de bancos de dados e prepara dados para análise

Aplica algoritmos estatísticos aos dados selecionados

Analisa dados estruturados e não estruturados

Interage com dados para prepará-los para visualizações e modelos

Oferece recursos de modelagem

Cria visualizações de dados ou gráficos

Gera relatórios de desempenho de dados

Unifica informações em uma plataforma singular

Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript

Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos

Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples

Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais

Transforma dados brutos em recursos que representam melhor o problema subjacente aos modelos preditivos

Oferece serviços de reconhecimento de imagem

Oferece serviços de processamento de linguagem natural

Oferece serviços de geração de linguagem natural

Oferece redes neurais artificiais para usuários

Oferece serviços de compreensão de linguagem natural

Fornece recursos de aprendizado profundo

Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura

Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais

Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados

Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.

O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.

Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.

O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.

Facilita a análise de dados de alto volume e em tempo real.

Permite que o usuário consulte dados por meio de linguagens de consulta como SQL.

Alinha fluxos de trabalho de processamento e distribuição sobre o Apache Hadoop

Alinha os fluxos de trabalho de processamento e distribuição sobre o Apache Spark

Integra dados de vários bancos de dados externos.

Facilita a disseminação de big data coletado em clusters de computação paralela.

Processa dados e representa interpretações em uma variedade de formatos gráficos.

Junta funções e conjuntos de dados específicos para automatizar iterações de análise.

Isola determinados conjuntos de dados e facilita o gerenciamento do acesso aos dados.

Permite que a ferramenta de big data execute e registre dados em aplicativos externos.

Use blocos de anotações para tarefas como criar painéis com consultas e visualizações predefinidas e agendadas

Controle o uso e o desempenho do modelo na produção

Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles

Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo.

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção.

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Dá ao usuário a capacidade de importar uma variedade de fontes de dados para uso imediato

Capacidade de conectar a plataforma de análise com uma ampla gama de opções de conector para fontes de dados comuns, incluindo aplicativos corporativos populares.

Conecta-se ao software de governança de dados corporativos ou fornece recursos integrados de governança de dados para evitar o uso indevido de dados

Usando fórmulas baseadas em elementos de dados existentes, os usuários podem criar e calcular novos valores de campo

Os usuários corporativos têm a capacidade de filtrar dados em um relatório com base em parâmetros predefinidos ou automodelados.

Permite que o usuário combine dados de várias fontes em um conjunto de dados funcional.

Fornece respostas personalizadas ao interlocador com base na segmentação ou em respostas passadas.

Tem ferramentas (por exemplo, painéis e relatórios) para entender melhor as conversas que os Assistentes Virtuais Inteligentes tiveram.

Pode ter uma conversa natural, semelhante a um humano, com um interlocador.

Permite que as empresas editem conversas para atender às necessidades exclusivas de seus negócios.

Dá aos usuários a capacidade de atualizar sistemas, como o CRM, com base em conversas.

Permite que os usuários mantenham e observem a precisão e viabilidade dos Assistentes Virtuais Inteligentes.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Fornece a capacidade de gerar imagens a partir de um prompt de texto.

Garante que o serviço seja confiável e esteja disponível quando necessário, minimizando o tempo de inatividade e as interrupções de serviço.

Permite que o usuário dimensione o treinamento de modelos de forma eficiente, facilitando o tratamento com conjuntos de dados maiores e modelos mais complexos.

Fornece ao usuário a capacidade de obter respostas rápidas e de baixa latência durante o estágio de inferência, o que é crítico para aplicativos em tempo real.

Oferece ao usuário um modelo de precificação transparente para chamadas de API, possibilitando melhor planejamento orçamentário e controle de custos.

Fornece ao usuário a capacidade de alocar recursos computacionais com base na demanda, tornando-o econômico.

Permite que o usuário minimize o uso de energia durante o treinamento e a inferência, o que está se tornando cada vez mais importante para operações sustentáveis.

Oferece ao usuário a flexibilidade de implantar em vários provedores de nuvem, reduzindo o risco de bloqueio do fornecedor.

Fornece ao usuário a capacidade de se conectar perfeitamente com várias fontes de dados e pipelines, simplificando a ingestão e o pré-processamento de dados.

Permite que o usuário integre facilmente os modelos de IA generativa em fluxos de trabalho e sistemas existentes por meio de APIs.

Ajuda o usuário a manter a conformidade com o GDPR e outros regulamentos de proteção de dados, o que é crucial para empresas que operam globalmente.

Permite que o usuário configure controles de acesso com base em funções dentro da organização, aumentando a segurança.

Garante que os dados sejam criptografados durante o trânsito e em repouso, fornecendo uma camada adicional de segurança.

Fornece ao usuário uma documentação abrangente e clara, auxiliando na adoção e solução de problemas mais rápidas.

Permite que o usuário avalie o nível de suporte da comunidade e extensões de terceiros disponíveis, o que pode ser útil para a solução de problemas e extensão da funcionalidade.

Permite aos usuários automatizar respostas a consultas de clientes em vários canais.

Permite aos usuários automatizar respostas a consultas de clientes em vários canais.

Permite aos usuários automatizar o processo de geração e qualificação de leads de vendas.

Permite aos usuários automatizar o manuseio, processamento e gerenciamento de documentos.

Fornece aos usuários a capacidade de automatizar a coleta e análise de feedback de clientes, funcionários ou outras partes interessadas.

Permite que o agente de IA aprenda com as interações e adapte suas respostas de acordo.

Permite que o agente de IA aprenda com as interações e adapte suas respostas de acordo.

Fornece ao agente de IA a capacidade de executar tarefas sem exigir entrada constante do usuário.

Permite que o agente de IA identifique e resolva problemas sem intervenção do usuário.

Suporta integração com múltiplas fontes de dados para entrada de dados sem interrupções.

Aprimora a precisão e velocidade de saída através da ingestão eficiente e processamento dos dados de treinamento.

Gera insights acionáveis aplicando padrões aprendidos a questões-chave.

Continuamente melhora e se adapta a novos dados usando algoritmos especificados.

Os usuários têm a capacidade de testar e otimizar prompts para melhorar a qualidade e a eficiência da saída do LLM.

Oferece aos usuários uma coleção de modelos de prompt reutilizáveis para várias tarefas de LLM para acelerar o desenvolvimento e padronizar a saída.

Oferece ferramentas para os usuários compararem múltiplos LLMs lado a lado com base em métricas de desempenho, velocidade e precisão.

Oferece aos usuários uma interface amigável para ajuste fino de LLMs em seus conjuntos de dados específicos, permitindo melhor alinhamento com as necessidades empresariais.

Fornece aos usuários ferramentas para integrar a funcionalidade LLM em seus aplicativos existentes por meio de SDKs e APIs, simplificando o desenvolvimento.

Oferece aos usuários a capacidade de implantar modelos rapidamente em ambientes de produção com esforço e configuração mínimos.

Fornece aos usuários ferramentas para escalar automaticamente os recursos de LLM com base na demanda, garantindo uso eficiente e rentabilidade.

Os usuários têm a capacidade de definir limites e filtros para evitar saídas inadequadas ou sensíveis do LLM.

Oferece aos usuários ferramentas para garantir que seus LLMs estejam em conformidade com padrões como GDPR, HIPAA e outras regulamentações, reduzindo riscos e responsabilidades.

Os usuários recebem notificações quando o desempenho do LLM se desvia significativamente das normas esperadas, indicando potencial desvio do modelo ou problemas de dados.

Fornece aos usuários insights ao vivo sobre a precisão do modelo, latência e interação do usuário, ajudando-os a identificar e resolver problemas prontamente.

Fornece aos usuários capacidades de criptografia para dados em trânsito e em repouso, garantindo comunicação e armazenamento seguros ao trabalhar com LLMs.

Oferece aos usuários ferramentas para definir permissões de acesso para diferentes funções, garantindo que apenas o pessoal autorizado possa interagir ou modificar os recursos LLM.

Fornece aos usuários um middleware para encaminhar solicitações de forma eficiente ao LLM apropriado com base em critérios como custo, desempenho ou casos de uso específicos.

Os usuários têm ferramentas para processar múltiplas entradas em paralelo, melhorando a velocidade de inferência e a relação custo-benefício para cenários de alta demanda.

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos

Permita que as equipes configurem a ordem de execução e as dependências entre os componentes de IA, garantindo que os fluxos de trabalho funcionem de maneira suave e lógica.

Simplifica o gerenciamento de múltiplos modelos e agentes de IA ao reuni-los em fluxos de trabalho coesos e automatizados para tarefas empresariais complexas.

Conecta-se com uma ampla gama de APIs de modelos de IA e serviços externos, independentemente do provedor, dentro de uma única plataforma de orquestração.

Permite a construção de fluxos de trabalho de IA sofisticados e em várias etapas que combinam modelos especializados para automação de processos de ponta a ponta.

Integra-se perfeitamente com plataformas empresariais, como CRMs, bancos de dados e aplicativos de negócios, para um fluxo unificado de dados e processos.

Suporta a configuração de pipelines de dados ao vivo que movem informações instantaneamente entre componentes de IA e sistemas empresariais.

Oferece painéis abrangentes para visualizar KPIs e métricas de desempenho para todos os fluxos de trabalho de IA orquestrados.

Gera relatórios detalhados sobre o desempenho do fluxo de trabalho, o consumo de recursos e o impacto geral nos negócios da orquestração de IA.

Rastreia e exibe o uso de recursos em todos os componentes de IA, permitindo ajustes proativos de desempenho e solução de problemas.

Gerencia e aloca dinamicamente recursos computacionais, incluindo clusters de GPU, para maximizar a eficiência com base nas necessidades atuais do fluxo de trabalho.

Dimensiona automaticamente as cargas de trabalho de IA para cima ou para baixo, adaptando-se às flutuações nas demandas de processamento e no tráfego de usuários.

Fornece insights sobre o fluxo de dados, tempos de processamento e taxas de sucesso para cada componente individual de IA dentro de um fluxo de trabalho.

Garante que todos os fluxos de trabalho de IA estejam em conformidade com os padrões regulatórios relevantes e os requisitos da indústria.

Capacita as organizações a aplicar políticas de governança e controles de conformidade em operações de IA orquestradas.

Facilita a configuração de permissões baseadas em funções e fluxos de trabalho de aprovação para operações e implantações de IA sensíveis.

Mantém registros abrangentes e trilhas de auditoria das execuções de fluxo de trabalho para apoiar os esforços de conformidade e resolução de problemas.

Aplica protocolos e políticas de segurança robustos para proteger implantações de IA sensíveis e fluxos de dados.

Permite que usuários não técnicos criem painéis através de interfaces intuitivas de arrastar e soltar

Permite a geração automática de relatórios e a entrega programada para as partes interessadas

Permite que painéis e análises sejam incorporados em aplicativos externos com flexibilidade de marca.

Suporta integração com principais fontes de dados, como data warehouses em nuvem, bancos de dados SQL/NoSQL e aplicativos SaaS.

Processa grandes conjuntos de dados de forma eficiente com atraso mínimo e garante alto desempenho sob carga

Mantém o desempenho e o tempo de atividade durante o alto tráfego de múltiplos usuários ou equipes

Suporta camadas de dados semânticos, controles de acesso baseados em funções e governança de metadados

Integra-se com Jupyter, Python ou R para análises e modelagem personalizadas

Fornece ferramentas nativas para análise estatística, previsão e previsão de tendências

Usa IA para gerar resumos textuais, principais conclusões e histórias de dados a partir de painéis de controle.

Permite que os usuários consultem dados e criem relatórios usando linguagem conversacional ou simples.

Detecta e notifica os usuários sobre anomalias de KPI ou mudanças significativas de métricas em tempo real

Recomenda próximas perguntas, análises ou caminhos de exploração usando agentes autônomos de IA

Aprende com interações históricas dos usuários para melhorar e personalizar os resultados das consultas ao longo do tempo

Adapta as visualizações do painel e sugestões com base nos papéis dos usuários, níveis de acesso e comportamento passado

Suporta exploração orientada por IA através de prompts ou conversas de múltiplas etapas para consultas iterativas

Analisa conjuntos de dados recebidos para identificar automaticamente valores ausentes, distribuições, outliers e problemas de qualidade de dados

Permite que os usuários ingiram dados de diversas fontes (bancos de dados, APIs, armazenamento em nuvem, planilhas) sem codificação personalizada

Alerta automaticamente os usuários quando o esquema dos dados recebidos se desvia da estrutura esperada ao longo do tempo

Sugere ou seleciona automaticamente algoritmos candidatos e hiperparâmetros com base nas características do conjunto de dados

Permite que os usuários insiram código personalizado (por exemplo, Python, R, SQL) ou módulos personalizados em etapas do pipeline para flexibilidade

Propõe ou aplica automaticamente características derivadas para melhorar o desempenho do modelo