Dataiku est une plateforme unifiée de Data Science, open source et basée sur le cloud. Elle offre des fonctionnalités de préparation de données, d'analyse et de construction de modèles de Machine Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cet outil incontournable de science des données et d'Intelligence artificielle !
Le but de la Data Science est de transformer les données en informations exploitables, pour la prise de décision stratégique. Toutefois, il est nécessaire de préparer, de formater, de nettoyer les données brutes pour pouvoir les analyser.
Or, cette préparation des données implique de nombreux défis. Au sein de nombreuses organisations, les données sont réparties sur de multiples emplacements et séparées entre elles.
Un autre problème est l’écart de compétences et d’expertise en data entre les différentes équipes. Ceci peut freiner la collaboration, nuire à la communication et encourager la création de travaux dupliqués.
De manière générale, préparer les données est bien souvent un processus manuel très lent impliquant de nombreux téléchargements sur Excel. Résoudre ces différents problèmes est l’objectif que s’est fixé Dataiku.
Qu'est-ce que Dataiku ?
Lancée en 2013, Dataiku est une solution complète et centralisée pour la conception, le déploiement et la gestion des applications d’analyse de données, de Machine Learning et d’Intelligence artificielle.
Cet outil est agnostique en termes d’infrastructure. Il fonctionne avec tous les types de clouds, et avec les systèmes de stockage et de calcul sur site. Son but est de répondre aux besoins des Data Scientists, des Data Engineers, des analystes métier et des développeurs IA.
Contrairement aux solutions ELT (extract transform load) utilisées par les Data Engineers, Dataiku sert à préparer les données juste avant la création, d’un rapport ou d’une visualisation spécifiques.
Il s’agit d’un outil personnalisé et utilisé par les Data Scientists, analystes métier et Data Analysts. Au total, la plateforme regroupe près d’une centaine de transformateurs de données une large variété de manipulations comme le bining, l’enchaînement, la conversion de devise ou de date, le filtrage ou le splitting.
Même si un transformateur n’existe pas dans le catalogue, les utilisateurs peuvent facilement écrire des formules similaires à celles utilisées dans les feuilles de tableur pour les tâches de transformation de données.
À l’origine, Dataiku portait le nom de Dataiku DSS : Data Science Studio. Il était conçu comme une plateforme centrale accessible et exploitable par tous les Data Scientists, aussi bien les débutants que les experts capables d’écrire leurs propres modèles en R ou Python.
La section Lab offre une assistance pour la création de modèles. Les utilisateurs sont guidés à travers les étapes, et peuvent apprendre grâce à une interface utilisateur très intuitive.
En résumé, Dataiku est un outil facile d’accès servant de passerelle entre les sources de données et les rapports analytiques ou les visualisations. Il permet aux utilisateurs de tous niveaux de préparer les données pour l’analyse ou de construire des modèles, soulageant les Data Engineers d’une partie de leur travail.
Cet outil est utilisé pour une large variété d’applications, dont la segmentation de client, la détection de fraude, le scoring de client, le Deep Learning, l’analyse de données ou le traitement naturel de langage.
Une plateforme agnostique et open-source
Dataiku est une plateforme de Data Science open-source. Elle permet de construire, déployer et gérer les projets de science des données.
Ses fonctionnalités de gouvernance permettent de documenter les objectifs d’un projet, les décisions essentielles, les modèles et bien plus encore. Il est aussi possible de gérer les cycles de vie de production à l’échelle et d’assurer la conformité légale.
Le Dataiku Data Science Studio permet aux Data Engineers et Data Scientists de collaborer pour créer des produits de données. Son interface visuelle et son coding intégré facilitent l’analyse de données. Les langages R et Python sont pris en charge, et de nombreuses autres plateformes sont intégrées.
Les Data Scientists peuvent exploiter le DSS pour créer des visualisations de données. Cette plateforme peut être gérée par le biais d’une interface utilisateur ou d’une API publique.
Un outil basé sur le cloud
Dataiku est basé sur le cloud. Ceci permet de connecter de nombreuses sources de données et data warehouses de manière efficace. De plus, les calculs de chaque étape du processus peuvent être poussés sur une base de données, ce qui réduit la dépendance aux capacités de la machine locale. Il est aussi possible de programmer l’exécution des workflows sans avoir à se connecter à son instance.
L’accélérateur de stack est compatible avec Azure, et aide les utilisateurs à migrer facilement et rapidement leurs applications IA Dataiku vers le cloud de Microsoft. Le cloud permet aussi de sauvegarder et maintenir les données.
Les administrateurs IT peuvent gérer les workloads plus facilement au quotidien, grâce à de nombreux templates. Ils sont également capables de surveiller les instances Dataiku en toute simplicité.
Par ailleurs, Dataiku est un outil pensé pour la collaboration. Grâce à l‘intégration Git, de multiples personnes peuvent travailler sur le même projet simultanément. Une liste de tâches partagée est également disponible.
Cette plateforme se distingue aussi par son accessibilité. Elle est conçue à la fois pour les codeurs et les utilisateurs non-techniques, ce qui évite l’isolation des équipes en silos et permet une collaboration croisée. Il est très facile d’apprendre à manier Dataiku, grâce à une documentation exhaustive incluant des pages wiki et un forum de discussion.
Enfin, sa solution analytique de bout en bout est hautement personnalisable et élastique. Elle est compatible avec tous les services de conteneurisation et avec les clusters Docker sur site. Ceci permet aux organisations de toute envergure de déployer facilement l’IA.
Une solution simple d'utilisation
Plusieurs fonctionnalités rendent Dataiku très simple d’utilisation. Cet outil est accessible à n’importe qui, et les différents forfaits s’adressent aussi bien aux équipes qu’aux petites entreprises et autres startups. Quel que soit le niveau d’expertise de votre équipe d’analyse de données, il peut être utilisé pour produire des rapports de haute qualité.
Le Data Science Studio se présente comme une application cross-platform pour ordinateur, permettant aux ingénieurs d’écrire du code. Elle inclut des outils d’orchestration de flux de travail.
Le déployeur unifié permet quant à lui de gérer les fichiers de projet et de les empaqueter pour les environnements de production. L’interface utilisateur permet de créer facilement des tableaux de bord pour les projets.
Plus de 25 formats de graphiques sont proposés, et les utilisateurs peuvent déplacer les données via un système de glisser-déposer. Un flux visuel représente le processus DataOps et offre un accès simplifié aux différentes étapes.
Plusieurs outils permettent la création de construction et d’entraînement de modèles. Le Dataiku Machine Learning Guidebook offre une introduction au Machine Learning.
L’environnement de préparation de données est directement accessible via un navigateur web, et les utilisateurs peuvent y créer des visualisations de données ou des modèles de Machine Learning.
Cette puissante plateforme de Data Science conçue pour les analystes métier et les Data Scientists permet de créer des applications personnalisées pour la préparation de données, l’automatisation de pipeline, l’analyse statistique et le développement de modèle.
Au total, 4 moteurs de Machine Learning et 32 algorithmes principaux sont pris en charge. Trente connecteurs différents sont également proposés.
Quel est le lien entre Dataiku et Deep Learning ?
En tant que framework de Data Science, Dataiku permet de développer, entraîner et déployer des modèles de Deep Learning sur un cluster de machines. Plusieurs outils de Machine Learning visuel sont inclus, pour des tâches comme la classification d’image ou le traitement naturel du langage. On retrouve aussi des fonctionnalités de conteneurisation, et la prise en charge de modèles entraînés sur de multiples GPU.
Les Data Scientists et autres experts peuvent profiter d’une large variété de fonctionnalités de codage. Il est notamment possible d’utiliser un langage de programmation big data sur la plateforme.
Une interface visuelle permet d’appliquer les modèles de Machine Learning très facilement. En outre, l’approche platform-as-a-service supprime les besoins en infrastructure.
Par ailleurs, Dataiku est également compatible avec la recherche bayésienne. Ceci permet d’exécuter un second modèle IA dans une boucle, afin de tester différents réglages et paramètres jusqu’à trouver la configuration optimale. Cette méthode permet de développer rapidement l’IA et réduit le temps requis pour évaluer différentes configurations.
Le « batch scoring » est pris en charge à l’aide de noeuds d’automatisation. Ceci permet de réentraîner automatiquement les modèles et de mettre à jour les données.
Un système de monitoring permet de détecter les dérives de modèles de Machine Learning, aussi appelées « model drift ». La plateforme est par ailleurs intégrée avec les principaux systèmes d’intégration et de livraison continues, dont Jenkins, GitlabCI, Travis CI et Azure Pipelines.
Enfin, de multiples sources et cibles de données sont prises en charge pour permettre de charger les données depuis un système et de construire un modèle sur l’autre.
En fonction du flux de travail d’analyse de données, il est possible de déployer Dataiku sur site ou sur le cloud. Les clouds Microsoft Azure, Amazon Web Services et Google Cloud Platform sont compatibles. La plateforme est également compatible avec Kubernetes et les clusters Docker sur site ou sur le cloud. Grâce à son architecture pushdown, Dataiku est scalable et prend en charge les workloads de toutes les tailles.
Comment apprendre à utiliser Dataiku ?
Dataiku est une plateforme de Data Science tout-en-un, très utile pour les Data Scientists et les analystes métier. Elle permet aux utilisateurs de créer des applications sur mesure, afin d’automatiser la préparation des données, les pipelines, l’analyse statistique ou le développement de modèle.
Avec 4 moteurs de Machine Learning et 32 algorithmes, cette plateforme simplifie la construction de modèle de Machine Learning et pipelines de données.
Par conséquent, la maîtrise de Dataiku est une compétence précieuse pour les professionnels de la Data Science. Afin de l’acquérir, vous pouvez choisir la formation DataScientest.
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