Dataiku ist eine einheitliche, cloudbasierte Open-Source-Plattform für Data Science. Sie bietet Funktionen zur Datenaufbereitung, Analyse und Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Hier erfährst du alles, was du über dieses unverzichtbare Tool für Data Science und künstliche Intelligenz wissen musst!
Das Ziel der Data Science ist es, Daten in verwertbare Informationen umzuwandeln, die für strategische Entscheidungen genutzt werden können. Dazu müssen die Rohdaten jedoch vorbereitet, formatiert und bereinigt werden, damit sie analysiert werden können.
Diese Datenaufbereitung ist mit vielen Herausforderungen verbunden. In vielen Organisationen sind die Daten über mehrere Orte verteilt und voneinander getrennt.
Ein weiteres Problem ist die Diskrepanz zwischen den Fähigkeiten und der Datenexpertise der verschiedenen Teams. Dies kann die Zusammenarbeit behindern, die Kommunikation beeinträchtigen und die Erstellung doppelter Arbeiten fördern.
Generell ist die Datenvorbereitung oft ein langsamer, manueller Prozess, der viele Excel-Downloads erfordert. Dataiku hat sich zum Ziel gesetzt, diese Probleme zu lösen.
Was ist Dataiku ?
Dataiku wurde 2013 eingeführt und ist eine umfassende, zentralisierte Lösung für das Design, den Einsatz und die Verwaltung von Anwendungen für Datenanalyse, Machine Learning und künstliche Intelligenz.
Das Tool ist infrastrukturagnostisch. Es funktioniert mit allen Arten von Clouds und mit Speicher- und Rechensystemen vor Ort. Sein Ziel ist es, die Bedürfnisse von Data Scientists, Data Engineers, Business-Analysten und KI-Entwicklern zu erfüllen.
Im Gegensatz zu ELT-Lösungen (Extract Transform Load), die von Data Engineers verwendet werden, bereitet Dataiku die Daten unmittelbar vor der Erstellung eines bestimmten Berichts oder einer Visualisierung auf.
Es handelt sich um ein maßgeschneidertes Tool, das von Data Scientists, Business-Analysten und Data Analysts genutzt wird. Insgesamt umfasst die Plattform fast hundert Datentransformatoren eine Vielzahl von Manipulationen wie Bining, Verkettung, Währungs- oder Datumsumrechnung, Filtern oder Splitting.
Selbst wenn ein Transformator nicht im Katalog vorhanden ist, können die Benutzer für Datenumwandlungsaufgaben einfach Formeln schreiben, die denen in Tabellenkalkulationsprogrammen ähneln.
Ursprünglich trug Dataiku den Namen Dataiku DSS: Data Science Studio. Es war als zentrale Plattform gedacht, die für alle Data Scientists zugänglich und nutzbar ist, sowohl für Anfänger als auch für Experten, die in der Lage sind, ihre eigenen Modelle in R oder Python zu schreiben.
Der Lab-Bereich bietet Unterstützung bei der Erstellung von Modellen. Die Nutzer werden durch die einzelnen Schritte geführt und können mithilfe einer sehr intuitiven Benutzeroberfläche lernen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Dataiku ein leicht zugängliches Werkzeug ist, das als Brücke zwischen Datenquellen und analytischen Berichten oder Visualisierungen dient. Es ermöglicht Nutzern aller Ebenen, Daten für die Analyse vorzubereiten oder Modelle zu erstellen, und nimmt damit den Data Engineers einen Teil ihrer Arbeit ab.
Das Tool wird für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Kundenscoring, Deep Learning, Datenanalyse oder natürliche Sprachverarbeitung.
Eine agnostische und Open-Source-Plattform
Dataiku ist eine Open-Source-Plattform für Data Science. Sie ermöglicht es, Data-Science-Projekte aufzubauen, einzusetzen und zu verwalten.
Ihre Governance-Funktionen ermöglichen es, die Ziele eines Projekts, wichtige Entscheidungen, Modelle und vieles mehr zu dokumentieren. Außerdem können skalierte Produktionslebenszyklen verwaltet und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sichergestellt werden.
Mit dem Dataiku Data Science Studio können Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten, um Datenprodukte zu erstellen. Seine visuelle Benutzeroberfläche und das integrierte Coding erleichtern die Datenanalyse. Die Sprachen R und Python werden unterstützt, und viele andere Plattformen sind integriert.
Data Scientists können DSS nutzen, um Datenvisualisierungen zu erstellen. Diese Plattform kann über eine Benutzeroberfläche oder eine öffentliche API verwaltet werden.
Ein cloudbasiertes Tool
Dataiku ist cloudbasiert. Dadurch können viele Datenquellen und Data Warehouses effizient miteinander verbunden werden. Außerdem können die Berechnungen für jeden Prozessschritt in eine Datenbank gepusht werden, was die Abhängigkeit von den Kapazitäten des lokalen Rechners verringert. Es ist auch möglich, die Ausführung von Workflows zu planen, ohne sich in seine Instanz einloggen zu müssen.
Der Stack Accelerator ist mit Azure kompatibel und hilft den Nutzern, ihre Dataiku-IA-Anwendungen einfach und schnell in die Microsoft-Cloud zu migrieren. Die Cloud ermöglicht auch die Sicherung und Pflege von Daten.
IT-Administratoren können dank zahlreicher Templates die Workloads im Alltag leichter verwalten. Sie sind auch in der Lage, Dataiku-Instanzen auf einfache Weise zu überwachen.
Dataiku ist auch ein Werkzeug für die Zusammenarbeit. Dank der Git-Integration können mehrere Personen gleichzeitig an demselben Projekt arbeiten. Eine gemeinsame Aufgabenliste ist ebenfalls verfügbar.
Die Plattform zeichnet sich auch durch ihre Zugänglichkeit aus. Sie ist sowohl für Coder als auch für nicht-technische Nutzer konzipiert, wodurch die Isolierung von Teams in Silos verhindert und eine übergreifende Zusammenarbeit ermöglicht wird.
Der Umgang mit Dataiku ist dank einer umfassenden Dokumentation, die auch Wiki-Seiten und ein Diskussionsforum umfasst, sehr leicht zu erlernen.
Die End-to-End-Analyselösung ist hochgradig anpassbar und elastisch. Sie ist mit allen Containerisierungsdiensten und mit Docker-Clustern vor Ort kompatibel. Dies ermöglicht Organisationen jeder Größe, KI einfach einzusetzen.
Eine einfach zu bedienende Lösung
Mehrere Funktionen machen Dataiku sehr einfach zu benutzen. Das Tool ist für jeden zugänglich, und die verschiedenen Pakete richten sich sowohl an Teams als auch an kleine Unternehmen und andere Startups. Unabhängig von der Expertise deines Datenanalyseteams kann es verwendet werden, um qualitativ hochwertige Berichte zu erstellen.
Das Data Science Studio ist eine plattformübergreifende Anwendung für den Computer, mit der Ingenieure Code schreiben können. Es enthält Tools zur Orchestrierung von Arbeitsabläufen.
Der Unified Deployment Manager verwaltet Projektdateien und packt sie für Produktionsumgebungen zusammen. Die Benutzeroberfläche macht es einfach, Dashboards für Projekte zu erstellen.
Es gibt mehr als 25 Diagrammformate, und die Benutzer können Daten per Drag-and-Drop verschieben. Ein visueller Fluss stellt den DataOps-Prozess dar und bietet einen vereinfachten Zugang zu den verschiedenen Schritten.
Mehrere Werkzeuge ermöglichen den Aufbau und das Training von Modellen. Das Dataiku Machine Learning Guidebook bietet eine Einführung in Machine Learning.
Die Datenaufbereitungsumgebung ist direkt über einen Webbrowser zugänglich, und die Nutzer können dort Datenvisualisierungen oder Machine-Learning-Modelle erstellen.
Diese leistungsstarke Data-Science-Plattform für Business-Analysten und Data Scientists ermöglicht die Erstellung von benutzerdefinierten Anwendungen für die Datenvorbereitung, Pipeline-Automatisierung, statistische Analyse und Modellentwicklung.
Insgesamt werden 4 Machine-Learning-Engines und 32 Hauptalgorithmen unterstützt. Außerdem werden dreißig verschiedene Konnektoren angeboten.
Was ist die Verbindung zwischen Dataiku und Deep Learning?
Als Framework für Data Science ermöglicht Dataiku die Entwicklung, das Training und den Einsatz von Deep-Learning-Modellen auf einem Cluster von Maschinen. Es sind mehrere visuelle Machine-Learning-Tools für Aufgaben wie Bildklassifizierung oder natürliche Sprachverarbeitung enthalten. Außerdem gibt es Funktionen zur Containerisierung und Unterstützung von Modellen, die auf mehreren Grafikprozessoren trainiert werden.
Data Scientists und andere Experten können von einer Vielzahl von Kodierungsfunktionen profitieren. Insbesondere ist es möglich, eine Big-Data-Programmiersprache auf der Plattform zu verwenden.
Eine visuelle Schnittstelle macht die Anwendung von Machine-Learning-Modellen sehr einfach. Darüber hinaus entfällt durch den Platform-as-a-Service-Ansatz der Bedarf an Infrastruktur.
Darüber hinaus ist Dataiku auch mit der Bayes’schen Suche kompatibel. Dies ermöglicht es, ein zweites KI-Modell in einer Schleife laufen zu lassen, um verschiedene Einstellungen und Parameter zu testen, bis die optimale Konfiguration gefunden ist. Diese Methode ermöglicht eine schnelle Entwicklung der KI und reduziert die Zeit, die für die Bewertung verschiedener Konfigurationen benötigt wird.
Batch Scoring“ wird mithilfe von Automatisierungsknoten unterstützt. Dadurch können die Modelle automatisch neu trainiert und die Daten aktualisiert werden.
Ein Monitoring-System ermöglicht es, das Abdriften von Machine-Learning-Modellen, auch „model drift“ genannt, zu erkennen. Die Plattform ist außerdem mit den wichtigsten Continuous-Integration- und Delivery-Systemen integriert, darunter Jenkins, GitlabCI, Travis CI und Azure Pipelines.
Schließlich werden mehrere Datenquellen und -ziele unterstützt, sodass Daten aus einem System geladen und ein Modell auf dem anderen aufgebaut werden kann.
Je nach Arbeitsablauf der Datenanalyse kann Dataiku vor Ort oder in der Cloud eingesetzt werden. Die Clouds Microsoft Azure, Amazon Web Services und Google Cloud Platform sind kompatibel.
Die Plattform ist auch mit Kubernetes und Docker-Clustern vor Ort oder in der Cloud kompatibel. Dank seiner Pushdown-Architektur ist Dataiku skalierbar und unterstützt Workloads jeder Größe.
Wie lerne ich, Dataiku zu benutzen?
Dataiku ist eine All-in-One-Plattform für Data Science, die für Data Scientists und Business-Analysten sehr nützlich ist. Sie ermöglicht es den Nutzern, maßgeschneiderte Anwendungen zu erstellen, um die Datenvorbereitung, Pipelines, statistische Analysen oder die Modellentwicklung zu automatisieren.
Mit vier Machine-Learning-Engines und 32 Algorithmen vereinfacht die Plattform die Erstellung von Machine-Learning-Modellen und Datenpipelines.
Daher ist die Beherrschung von Dataiku eine wertvolle Fähigkeit für Data Science-Profis. Um sie zu erlernen, kannst du dich für eine DataScientest-Ausbildung entscheiden.
Unsere Kurse verfolgen einen innovativen Blended-Learning-Ansatz, der asynchrones Lernen auf einer gecoachten Plattform mit Masterclasses kombiniert. Alle unsere Kurse können in Bootcamps oder als Weiterbildung absolviert werden und werden vollständig aus der Ferne über das Internet durchgeführt.
Unsere Organisation ist staatlich anerkannt und unsere Weiterbildungen können im Rahmen des Bildungsgutscheins gefördert werden. Um zu lernen, wie man Dataiku beherrscht, entdecke DataScientest!
