Dataiku 企業級協作式 AI 與 MLOps 平台
讓 AI 輔助決策成為每個職能角色的日常。知名企業 GE、Cisco、NXP、Merck、BNP PARIBAS 皆運用 Dataiku Data Science Studio 搭建起內部資料科學家與各職能專家的合作橋樑，徹底發揮 1 + 1 > 2 優勢，共同創造快速落地的 AI 商業應用
Dataiku 獨特設計，解決企業只想找獨角獸技能人才的迷思
透過同一個平台，Dataiku 可以讓不同 coding 能力程度的人匯聚一起，並有能力用相同語言溝通，整合 Business 與 IT 背景的人才，激發更多建設性觀點，透過共同利用數據，集中設計、部署與管理商業上的 AI 應用
資料科學家、資料工程師、軟體工程師、資料架構師，利用 Dataiku 加快整個資料科學流程各環節效率
Dataiku 很尊重 Data Scientists 原本習慣的工作方式，讓那些優先以 coding 為主的人才有足夠的自由與彈性，去自定義編寫腳本，用你最熟悉的方式，更快建立高品質的 Data Pipeline 與模型。
有別於全部都是視覺化元件的平台，Dataiku 同時開放足夠的彈性給資料科學家或工程師，可以從拖拉式的視覺化 recipes 轉成 SQL recipes 去編輯腳本，最大好處是不需要從頭開始去架構整個腳本，加速作業效率，對 coder 來說省時省力。Dataiku 可以協助你：
簡化資料連結的複雜度與難度，
並可依照運算效能需求，選擇要運行的 Recipe Engine （在DSS內或是Run In database、Run on Spark…）
保留平常最習慣的 Python、R、Spark 等程式語言、Package 跟 Jupyter Notebook編輯程式等 IDE
讓你不用為了要跟其他不同背景的同事合作而放棄最喜歡的工作方式
可重複使用程式碼、資料集或其他資產，
提高資料處理的一致性與利用效率，同時讓 Business User 可依此為基礎更進一步利用
行銷、財務、品管、營運分析專才，利用 Dataiku 更容易與技術團隊溝通，商業洞察更快被落地
資料唯有用來解決商務的問題時，才會產生其價值。就像是 BI Dashboard 唯有「被使用」才會產生對商業決策的影響力。
你在專業領域內的商業思維＋AI 的能力＝無限的機會，而 Dataiku 可以協助你：
擺脫耗時手動 Scripting，運用超過 109 個 Code-free 的資料清整元件工具，輕鬆混合散落各處的資料源、並快速整理成適合用來分析的格式，並可以自動化與重複利用
快速建立深度統計分析，例如單變量分析、雙變量分析、假說檢定、曲線擬合、相關分析、主成分分析
透過 AutoML 輕鬆升級機器學習的技能，快速建立模型。 Dataiku 支持四種常見的機器學習引擎如 Python, Spark, H2O, TensorFlow，並擁有超過32種核心演算法
透過客製化的 Dashboard 與 Apps，有效溝通你的洞見，或直接發佈結果到常用的 BI 工具如 Tableau
數據分析主管、首席數據官、安全與合規資安長、自動化營運長，利用 Dataiku 擴增團隊產能與效率
Dataiku 能協助你:
在同一平台，支持企業跨團隊協作，因為整合企業常見的協作溝通平台，如 Slack, Atlassian Confluence, Microsoft Teams。任何背景，都能輕鬆掌握數據處理到進階分析的每一環節，直搗更重要的商務決策
提高整體 AI 專案的投報率，主要透過集中式管理與紀錄每一個專案過程與文件，能更快擴大應用場景，同時確保邊際維護成本不會隨之增加
不需要在安全性與稽核追溯上妥協，主要能與現有的 AD 與 Kerberos 基礎設施整合，並透過進階的權限管控、SSO 與 LDAP 整合、logs 紀錄、API 安全連接，大規模管控風險與確保合規性。
利用 Dataiku Apps 讓企業內更多使用者能直接與 AI 預測結果互動並輔助決策
連續兩年獲評 Gartner 資料科學與機器學習平台領導者
Gartner Peer Review 客戶評價近滿分 4.8/ 5
超過 600 家指標企業採用
全球超過 4 萬 5 千位使用者
Dataiku 讓各行業都能開始應用 AI
金融行業的用戶可以訪問代碼，且可以看見流程的細節與調整，可以更容易理解和修改模型。此外，Dataiku 提供了一整套除了 AutoML 之外的資料科學工具，包括 IDE、任務編排器和可視化工具，銀行業常見應用如下：
客戶管理的應用
- 客戶分群：透過機器學習的客戶分群，加深對客戶的洞察和成功
- 分佈空間足跡：對分佈網絡進行空間探索。回答有關覆蓋範圍和競爭定位的戰略問題
- 最佳下一步優惠：通過智慧定位、產品優惠個性化和深入的客戶洞察，提高營銷活動和活動詢問度的效率
風險管理流程的應用
- AML 警報分類：快速將警報優先級整合到現有的 AML 流程中，且能即時審查模型
- 信用卡詐騙：將機器學習與業務規則結合，增強現有的信用卡詐騙實踐\
- 信用評分：透過交互式評分卡和機器學習技術加速信用評分
全球頂尖的保險機構都在使用 Dataiku，增強各部門和業務線的流程，包括客戶保留、客戶獲取、改善客戶服務、優化理賠預測和處理、監管報告自動化、核保、欺詐檢測等
提升業務各領域的運營效率
- 保險理賠建模：在現代、靈活且完全受管制的數據科學環境中，利用廣義線性模型進行理賠建模
- 財務預測：通過優化數據處理流程，利用機器學習提高準確性，轉變預測流程
- ESG 互動式智慧文件：自動將非結構化文件整合到統一、可搜索且按主題分類的數據庫中，同時利用情感分析加速分析
- 流程挖掘：基於現成的流程日誌創建流程的視覺地圖。快速深入研究特定流程，分析異常值，並應用強大的統計技術以支持修復和優化工作
利用 Dataiku 的解決方案，製造業可以充分利用 AI 的力量來優化流程、改善質量控制、預測能源消耗和排放、提高效率，最終推動業務營運的創新
為工業 4.0 鋪路
- 工廠電力和CO2排放預測：跟蹤公司製造場地的電力消耗和 CO2 排放，並根據生產計劃輕鬆進行預測
- 預測性維護：減少非計劃停機，並為您的設備優化維護計劃
- 生產品質控制：主動提升製造生產的質量，幾乎實時進行控制
- 批量性能優化：利用機器學習驅動的結果預測和根本原因分析，減少批量過程製造中的效率低下和設備停機
- 參數分析器：通過 Web 應用程序添加流程參數，分析歷史生產過程，設定目標，找到最佳性能範圍，並在不同的生產類型之間進行擴展
提升業務各領域的運營效率
- 需求預測：通過一個集中環境，將機器學習和人工智能的方法應用於趨勢預測，讓團隊更聰明、更全面地做出決策。告別猜測，迎接數據驅動的採購、生產計劃、庫存管理、定價、營銷等
- 財務預測：通過簡化數據流程，通過機器學習提高準確性，改變預測流程
- 貨運碼頭優化：利用進來卡車的跟蹤數據，全天候管理其分配到倉庫碼頭，優化管理效率
- 使用 Grid Dynamics 優化庫存分配：優化不同地點的庫存水平，改善 SLAs 履行服務水平協議，並將訂單運送成本降至最低
利用 Dataiku 推動製藥業的 AI 創新，從加速藥物發現到改進臨床操作和製造，再到優化商業推廣和患者結果
增強和加速複雜流程
- 優化全通路行銷：識別醫師品牌採用的關鍵渠道驅動因素，為所有藥物處方者設計更有效的行銷策略
- 藥物監視：從自發性報告系統中加速發現潛在的不良藥物反應（ADR）信號，以加強已上市藥物的安全性和合規性
- 藥物再利用知識圖譜：探索藥物、疾病和基因之間的複雜關係，構建藥物生物醫學知識圖譜，加速發現藥物再利用機會
增強業務運營效率
- 市場籃分析：從銷售數據中提取關鍵的業務模式，優化產品組合，為推薦提供便利
- 交貨碼頭優化：利用進來卡車的跟蹤數據，全天候管理它們在倉庫碼頭的分配，優化管理效率
Dataiku 幫助企業實踐 Everyday AI
透過以下功能讓數據專家和領域專家能夠將數據（從進階分析到生成式AI）融入他們的日常運營，推動成果
生成式人AI（Generative AI
Dataiku 提供精簡的開發工具、預先構建的使用案例和 AI 助手，幫助每個人更好地利用生成式AI
數據準備（Data Preparation）
在 Dataiku 中，無論是程式設計師還是非程式設計師都可以在共享空間中存取、探索和準備項目數據，使用可視化配方、編碼界面和生成式人工智能來清理、結合、轉換和豐富各種類型的數據集
數據可視化（Visualization）
使用 Dataiku 內建的數據分析、統計分析和圖表功能，節省探索性數據分析和報告的時間
AI 和機器學習
Dataiku AutoML 通過導引框架加速模型開發過程，包括提示工程、預測、分群、時間序列預測、計算機視覺任務、因果機器學習等
數據營運（DataOps）
自動化數據管道並設置監控和警報，以確保企業各部門獲得可靠和及時的數據
機器學習維運（MLOps）
自動漂移檢測和重新訓練、實驗跟踪和模型比較、以及模型評估存儲有助於團隊就在生產中部署最佳模型作出明智的決策
協作（Collaboration）
Dataiku 中的流程提供了一個獨特的協作環境，程式設計師和非程式設計師可以在共享空間中同時貢獻數據項目
治理（Governance）
標準化的項目工作流程、結構化的簽署和批准流程、模型和項目捆綁註冊表以及風險/價值矩陣有助於組織安全地擴展 AI
架構（Architecture）
Dataiku 可與現有基礎架構在本地或在雲端整合，充分利用每個技術的原生存儲和計算層
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Dataiku offers unique advantages for manufacturing use cases, accelerating AI maturity in the industry by augmenting various aspects of the manufacturing process with AI solutions
