Dataiku

Dataiku là nền tảng AI/ML dành cho doanh nghiệp tích hợp mọi thứ từ chuẩn bị dữ liệu, phát triển mô hình, vận hành sản xuất và quản trị vào một nền tảng. Các quy trình trực quan không cần mã và mã hóa Python/R/SQL có thể cùng tồn tại trong cùng một dự án, cho phép các nhà khoa học dữ liệu và bộ phận kinh doanh cộng tác trên cùng một màn hình. Generative AI cũng được tích hợp, giúp nó phù hợp với các bộ phận xúc tiến DX của các công ty vừa và lớn muốn triển khai việc ra quyết định dựa trên dữ liệu như dự báo nhu cầu, dự đoán tình trạng rời bỏ và phân khúc khách hàng trên toàn công ty, cũng như các nhóm phân tích và CNTT muốn nội bộ hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu.

Các tính năng chính

Luồng trực quan: Xây dựng sự kết hợp dữ liệu, làm sạch và tạo tính năng bằng cách kéo và thả. Các công thức tiền xử lý mà trước đây một thợ thủ công SQL phải mất cả ngày có thể được sao chép chỉ trong vài phút, loại bỏ nhu cầu về các kỹ năng cá nhân.

AutoML + Mô hình tùy chỉnh: So sánh nhiều thuật toán và tự động chọn mô hình tốt nhất chỉ bằng vài cú nhấp chuột. Những người đam mê mã có thể thoải mái kết hợp scikit-learn/XGBoost/Keras, cho phép hoạt động kết hợp.

MLOps / Giám sát mô hình: Phát hiện sai lệch sau khi triển khai, tự động học lại và thử nghiệm A/B là các tính năng tiêu chuẩn. Liên tục bao gồm giám sát mô hình đã được vận hành thủ công trước đó.

Quản trị AI: Quản lý tập trung phả hệ mô hình, quy trình phê duyệt và nhật ký sử dụng. Nó được thiết kế để dễ dàng đáp ứng các yêu cầu kiểm soát nội bộ dựa trên Đạo luật AI của EU và ISO/IEC 42001.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Nhờ so sánh các tính năng và điều kiện giá với các nền tảng MLOps chính (Databricks, SageMaker, H2O.ai) dựa trên thông tin công khai, Dataiku khác biệt ở chỗ nó hấp thụ lớp không mã và lớp mã trong một công cụ. Có sẵn bản dùng thử 14 ngày (tối đa 5 người dùng/môi trường được quản lý hoàn toàn) và có sẵn các tùy chọn trả phí ngoài phiên bản miễn phí với các ước tính riêng lẻ dựa trên quy mô. Người ta ước tính rằng 40 giờ mỗi tháng mà một nhà khoa học dữ liệu dành cho quá trình tiền xử lý và triển khai có thể giảm xuống còn khoảng 15 giờ mỗi tháng nhờ luồng trực quan + tự động hóa AutoML + MLOps, điều này có thể dự kiến ​​​​sẽ giảm chi phí từ 2 đến 4 triệu yên Nhật mỗi năm về chi phí lao động. Xin lưu ý rằng giao diện người dùng tiếng Nhật không được hỗ trợ và chi phí học tập ban đầu cao.

Người dùng dự định

Giải pháp này lý tưởng cho các bộ phận dữ liệu và CNTT của các công ty vừa và lớn muốn chạy song song các dự án AI/ML trên nhiều bộ phận và cân bằng giữa quản trị và sản xuất nội bộ. Mặt khác, các nhóm muốn tạo bảng điều khiển BI một lần hoặc thực hiện phân tích bảng tính quy mô nhỏ có thể thấy rằng các công cụ nhẹ như Tableau hoặc Looker Studio sẽ tiết kiệm chi phí hơn vì chúng có quá nhiều tính năng.

Nền tảng phát triển AI/ML dành cho doanh nghiệp. Quy trình trực quan không cần mã (chuẩn bị dữ liệu → xây dựng mô hình → vận hành sản xuất) + nhúng mã tùy chỉnh + giám sát mô hình liên tục + tự động học lại. Giá doanh nghiệp hàng tháng, tiêu chuẩn cho cả nhóm khoa học dữ liệu và người dùng doanh nghiệp của các công ty lớn. Được thiết kế cho "người dùng doanh nghiệp" trong danh mục cạnh tranh của Databricks/DataRobot.