优势

作为专业的数据科学家，你知道哪种工具和技术适合您要完成的任务，从对基于ML的管道进行原型设计到在整个企业中部署可扩展的AI服务。您还知道您不想在哪里浪费时间。考虑数据访问，数据预处理，功能工程或模型培训和测试。

因此透明的工作环境旨在为从原始数据到自动化服务的流程的每个步骤带来灵活性。

代码与再现性

数据分析师部署的任何代码都是可重现的，即使是未维护的项目也不会失败。

运营与自动化

自动化数据预处理，功能工程和模型培训，以快速发现和构建您需要完成的数据分析所需的应用，在可视界面中创建一站式商店，只需单击几下即可加载模型并满足请求。

数据分析的灵活性

从现有的代码中创建自定义的可重用组件（插件），并利用功能丰富（不断增长）的工具（R、Python、Scala,Pig...）和库（MLliB\H20\XGboost\Scikitlearn\TensorFlow）源生态系统，从头构建和运行数据服务。

借助并行模型结构和autoML功能节省时间-实时查看数据百种模型的 性能，并快速确定明显的赢家（和失败者）

管理运营和监控企业ML管道和AI服务IT专业人员和数据工程师的优势

在当今快速发展的数据驱动的生态系统中，推动ML和AI创新是组织长期成功的关键。但是，实现企业范围内的创新并非难事。作为IT专业人员和数据工程师，您比任何人都知道，现有架构，基础架构和安全性有时会阻碍转型。

借助Dataiku，可以轻松地将合规性，治理，支持和可扩展性转化为创新和变革的推动者，而不是其瓶颈。

业务分析师对AI项目有更大的影响，并引导您（职业）走向数据科学的道路，业务分析师的优势

新型的数据，工具和技术正在塑造分析师的工作，使他们朝着令人兴奋的新方向发展。

Dataiku的自动化ML功能使分析人员，无论他们的专业水平如何，都可以在没有高级编码，工程设计甚至培训的情况下获得数据科学的好处。Dataiku的可视化和自动化平台涵盖了整个数据管道，使数据科学和机器学习成为分析人员当前能力和技能的延伸，而不是限制。

面向分析引导您的企业进入AI时代，并程度地提高团队效率

分析的优势通过数据推动转型需要熟练的数据专业人员的高效团队。但是，如果没有合适的工具，合适的文化和合适的知识共享功能，即使是熟练的专业人员也将难以交付数据驱动或基于AI的解决方案。

这就是为什么提供了利用透明但结构化的环境的可能性，在这种环境中，他们不仅可以跟踪个人和团队的绩效，而且可以成为团队协作，个人成长和技能提升的媒介。

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