データ品質ルールの運用化
データ品質へのアプローチを組織全体で運用できます。Dataikuのデータ品質ルールを利用すれば、データエンジニアからアナリストまで、誰でもデータ品質の問題を一元的な分析/AIプラットフォームで迅速に特定できます。
強力なダッシュボードとビューでデータ品質を可視化
プロジェクト全体のデータ品質ステータスを把握することは、データの全体像を把握する上で重要です。データセット、プロジェクト、インスタンスの各レベルのダッシュボードビューにより、組織全体のデータ品質を簡単に追跡できます。
データ品質属性を簡単に発見
Dataikuを使えば、データ品質の問題を視覚的に理解することができます。データセットの各カラムには、データ品質バーが表示され、カウント、トップ値、有効または空白の割合など、関連する詳細を自動的に入力する分析オプションとともに、視覚的にすばやく理解することができます。
堅牢な探索的データ分析（EDA）によるデータ品質の向上
機械学習モデルの改善、信頼性の高いアルゴリズム、情報に基づいたビジネス戦略を確実にするために、データの欠陥を積極的に特定し、修正できます。単変量解析、二変量解析、仮説検定、what-if分析などの統計的手法により、データの全体的な構造を理解し、より理解、解釈することができます。
データパイプラインを一元管理
Dataikuフローは、プロジェクトのデータパイプラインを視覚的に表現します。データ専門家および各ビジネスの専門家がデータを表示および分析し、データセットを結合および変換するレシピを追加し、予測要素を構築できる、中心的なスペースです。
パワフルで再利用可能なレシピを活用
使いやすいビジュアルインターフェースにより、アナリストだけでなくそれ以外の人々も、データセットの結合、グループ化、集計、クリーン化、変換、データのエンリッチメントを、すべて数回のクリックで行うことができます。生成AIのパワーを使って、簡単な指示で変換を自動化することもできます。変換のための共通のフレームワークを持つことで、不注意によるデータ品質の問題を防ぐことができます。
信頼できるデータの一元化とコラボレーションの促進
データと分析機能を統合し、シームレスなアクセスとコラボレーションを実現します。信頼できるデータを、情報に基づいた意思決定のための実用的な洞察に変換し、データセット全体のデータ品質ステータスを表示します。データプロジェクトの共有と利用を容易にし、事前定義されたアクセス制御に基づきコラボレーションの向上を実現します。