IT und Software Dataiku macht den Weg hin zu Enterprise KI zukunftssicher

Dataiku macht den Weg hin zu Enterprise KI zukunftssicher

Dataiku 6 unterstützt voll gemanagte Kubernetes-Cluster und White-Box-KI

Dataiku veröffentlicht die neueste Version seiner Enterprise KI- und Machine-Learning-Plattform, Dataiku 6, die es Anwendern erlaubt, Kubernetes-Cluster einfach aus der Dataiku Plattform heraus aufzubauen und zu verwalten. Diese Integration der Open-Source-Anwendung erhöht die Elastizität der Lösung und vereinfacht die Ausschöpfung des Cloud-Computing-Potenzials. Zusätzlich bietet Dataiku 6 eine Vielzahl neuer Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, nachhaltige KI-Systeme aufzubauen.

Dataiku 6 unterstreicht einmal mehr das klar umrissene Ziel des Unternehmens: Die Plattform soll Organisationen unterstützen, KI-Systeme zu entwickeln, die langfristigen Bestand haben. Auch unvermeidbare oder unvorhersehbare Entwicklungen (technologische, regulatorische oder andere) dürfen diese Entwicklungen nicht behindern. Um die Leistungsfähigkeit von Dataiku weiter zu erhöhen, beinhaltet Version 6 einen Plugin-Store; die optimierte Subpopulations-Analyse gewährleistet eine bessere Performance der Modelle und vermeidet Modell-Verzerrungen.

“Die KI-Welt bewegt sich rasant schnell. Unternehmen können nicht darauf warten, dass die Entwicklungen sich entschleunigen, bevor sie auf den Zug aufspringen. Vielmehr gilt es, jetzt sicherzustellen, dass ihre KI-Ansätze zukunftssicher sind”, erklärt Florian Douetteau, Dataiku CEO. “Dataiku 6 ermöglicht dies durch Funktionen für White-Box-KI, Zusammenarbeit, Effizienz und flexibles Ressourcenmanagement. Damit kann sich die Unternehmens-KI zusammen mit der Technologie entwickeln.”

Dataiku 6 macht den Weg zur Enterprise-KI zukunftssicher – Kernfunktionen im Überblick:
Elastizität: Dataiku 6 erlaubt es den Anwendern, Kubernetes-Cluster auf Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP direkt aus der Dataiku Plattform aufzubauen. So können Anwender ohne Administratorrechte für die Ausführung von Spark- oder In-Memory-Aufgaben schnell Kubernetes-Cluster nutzen. Administratoren können darüber hinaus die Computerleistung gezielt isolieren und verwalten, um jedem Team die notwendige Kapazität für Analysen und die gezielte Ausführung der Enterprise-KI-Lösungen zu gewähren. Darüber hinaus werden die Anwender von Snowflake signifikant schnellere Laufzeiten feststellen. In Dataiku 6 wurde die Synchronisation mit WASB optimiert und Spark-Jobs werden nativ in Snowflake ausgeführt. Blitzschnell lassen sich mit der neuen Version auch lange, mehrschrittige SQL Daten-Pipelines ausführen.

White-Box-KI: Dataiku 6 verfügt über zwei neue visuelle Fähigkeiten – partielle Abhängigkeitsdiagramme und Subpopulations-Analyse – die es dem Anwender ermöglichen, tief in die Kernaspekte des Modellverhalten einzutauchen und unerwünschte Verzerrungen durch das Modell zu vermeiden. Durch die Subpopulations-Analyse lassen sich unerwünschte Modellverzerrungen ausmerzen und eine transparentere und faire KI-Ausführung kreieren. Gleichzeitig helfen partielle Abhängigkeitsdiagramme dabei, komplexe Modelle visuell zu verstehen, in dem sie die Beziehung zwischen Funktion und Ziel zum Vorschein bringen.

Teamübergreifende Zusammenarbeit und Effizienz: Integrierte Entwicklungsumgebungen wie RStudio, VS Code, SublimeText oder PyCharm sind noch harmonischer in die Dataiku Plattform eingebunden. Programierer können damit direkt in der Entwicklungsumgebung ihrer Wahl weiterarbeiten. Die Visualisierung ist sowohl für Fachverantwortliche als auch für Data Scientists entscheidend, um die datengetriebenen Systeme und Entscheidungen zu verstehen, zu kommunizieren und nachzuverfolgen. Dataiku unterstützt die nahtlose Zusammenarbeit mit Datenvisualisierungs-Systemen wie Qlik und Tableau.

Durch die neuen Kollaborations-Funktionen in Dataiku 6 können Datenanalysten über den neuen Plugin-Store auf Code zurückgreifen, der von Data Scientist erstellt wurde, und diesen in ihre täglichen Arbeitsabläufe einfügen. Funktionen wie “Custom Model Plugins” für Machine Learning und individuelle Charts erlauben es Programmierern, attraktive Visualisierungen und Machine-Learning-Modelle mit Nicht-Programmierern zu teilen.
Alle Details zu Dataiku 6 finden Sie zudem in den Release-Notes in Englisch. In einem Webinar am 11. Dezember 2019 stellt Dataiku die neuen Funktionen von Dataiku 6 live vor.

Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. AXA, L’Oreal und Sephora) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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