データドリブンな意思決定は、基になるデータが信頼されなければ、規模が大きくなっても不可能です。
Dataikuのデータカタログとワークスペース機能を使えば、信頼できるデータセットをタグ付けして公開し、チーム間で簡単に再利用できます。ルール、ビジュアルキュー、自動アラート、データリネージュなどの組み込みデータ品質機能と組み合わせることで、ユーザーは、ダッシュボード、可視化など、高品質なデータに基づいた洞察を、自信を持って提供できます。
Dataikuのガバナンスについて詳しく知る
Craig Turrell
Head of AI & Design at Standard Chartered Bank
Mike Barnas
Tech Lead at Perdue Farms
Rek Chong
Director of Data Science at Element Materials Technology
データは常に変化しており、企業全体では毎日何千もの意思決定が行われています。プレゼンテーションスライドは静的なものであったり、より大規模な分析の取り組みから切り離されたものであってはなりません。
Dataiku Storiesでは、ユニバーサルAIプラットフォームであるDataikuの信頼できるデータを使用して、生成AIを使用して数秒で強力なプレゼンテーションを作成します。
Dataikuでは、視覚化は単なる最終製品ではなく、データやAIプロジェクトのライフサイクル全体を通して使用できる強力なツールです。探索的データ分析（EDA）のためのデータ準備段階での迅速なビジュアル作成から、インタラクティブな統計ワークシートやあらゆる種類のチャートに至るまで、Dataikuはあらゆる段階で誰もがデータの視覚化を探索し、作成できるようにします。
さらに、重要なステークホルダーへの情報提供には既存のBIツールを使用する必要がありますが、DataikuはTableau、Power BI、Qlikなどの一般的なプラットフォームとシームレスに統合されているため、ビジネスがすでに信頼しているツールで洞察を提供することができます。
Dataikuは、既成のチャートを超えて、カスタムまたはインタラクティブな可視化を実現したいコーダーに最大限の柔軟性を提供します。Dash、Bokeh、R Shiny、JavaScript、Streamlitなどのような主要なデータサイエンスの可視化フレームワークを含む、さまざまなプログラミング言語でWebアプリケーションを記述します。
Dataikuのダッシュボードでチャートを超えよう。チャートはもちろん、モデルレポート、チームディスカッション、データセットなど、データプロジェクトに関するさまざまな情報をダッシュボードで共有できます。
ダッシュボードに公開された情報は、プロジェクトの共同作業者だけでなく、より多くのステークホルダーと共有することができます。
Read More About Dataiku Dashboards
Dataikuを使えば、シンプルでコード不要のアプリによって、ビジネスチームの手にアナリティクスを委ねることができ、パッケージ化されたユースケースの利用の拡大を手間を掛けることなく実現できます。
Dataikuアプリを使えば、ユースケースはアドホックなものから、ビジネスユーザーが簡単にデータをアップロードしたり、インサイトのための重要な基準を選択したりできる再利用可能なものへと変わります。
インサイトを得るには、データそのものに飛び込むことが必要な場合があります。Dataikuでは、データの準備、可視化、その他の洞察の生成、モデリング、デプロイ、モニタリングなど、すべてが1つの統一されたプラットフォーム内で行われます。ツールを切り替える必要はありません！
Dataikuは、列の自動プロファイリングやデータ品質指標により、データを素早く理解することを容易にします。ビルトインのチャートと統計分析機能は、データ間の関係を視覚化し、分析するのに役立ちます。
データ準備の機能についてさらに知る
Roel Dirks
Business Architect Data Science at Rabobank
Dataikuは、すべてのデータ作業をひとつプラットフォーム上に集約します。インサイトの作成と利用（機械学習や生成AIアプリケーションの開発と展開まで）の間のこのシームレスなループは、組織全体にわたって継続性、コラボレーション、効率性を確保できることを意味します。
機械学習もDataikuで
Dataikuの導入により、Wescpacでは100人以上のユーザーと300人以上のアナリティクスコミュニティメンバーがデータとの距離を縮めることができ、適切なガバナンス、サポート、マインドセットでデータドリブンな洞察のアイデアや開発ができるようになりました。
歩留まり改善と在庫最適化のユースケースでは、アナリティクスとAIチームは、機械オペレーターに技術的な用語でない言葉で調査結果を提示できる必要があります。ZEUSは、BIプラットフォームとともにDataiku Cloudのダッシュボード化とデータ可視化によって、これを達成することができました。
RegeneronのBioPerceptronプラットフォームは、製剤中の目に見えない粒子を検出する革新的な統合手法です。深層学習、AI、エンドツーエンドのクラウドオーケストレーション、高度な可視化機能を活用し、独自の非構造化データをプロアクティブな製薬プロセスモニタリングに変換します。
