Lösungen
Data-Science-Entwicklungsplattform
Problem
Data Science wird in den meisten Unternehmen immer mehr zu einer unverzichtbaren Disziplin. Daten sind das neue Öl, und Data Science ist der Weg, diese Daten abzubauen und sie zu nützlichen Daten für Ihre organisationsspezifischen Aufgaben zu veredeln. Jeden Tag tauchen neue Probleme auf und Unternehmen nutzen Data Science, um Antworten aus ihren Datensätzen zu erhalten.
Die Orchestrierung des kompletten Workflows von der Extraktion > Vorbereitung > Transformation > Modellierung > App-Entwicklung > App-Bereitstellung für die Nutzer ist ein sehr anspruchsvoller Prozess für Datenwissenschaftler, der viel Rechen- und Speichermanagement erfordert und die Integration mehrerer Modelle für maschinelles Lernen, Entwicklungsumgebungen und App-Entwicklung ohne Code macht den Prozess der Erstellung einer funktionierenden KI-Anwendung zu einer monatelangen Arbeit.
Lösung
DataKubes ist ein komplettes Data Science Orchestrating und Data App Development, das den Prozess der Einführung von Data-Science in jeder Art von Organisation vereinfacht. Der Verwaltungs- und Integrationsprozess wird von Monaten auf Tage verkürzt.
DataKubes Orchestrator
Vollständiger Satz von DataTools für Datenwissenschaftler
Der DataKubes Orchestrator bringt eine Reihe von Datenwerkzeugen in die Hände von Datenwissenschaftlern aller Art. Die folgenden Werkzeuge sind sofort verfügbar:
- DataPipes für die Extraktion.
- Computing Objects für Python, PHP, AutoML, Tensor-flow, Keras und weitere Container.
- Speicherverwaltung mit SingleStore Cluster.
- DataObjects Management.
- Data Profiling für ML Feature-Auswahl und Datenanalyse.
- Benutzerdefinierte Extraktion und Aufbereitung mit Python und PHP-Containern.
- Integration externer Tools wie MapBox und Clearbit zur Anreicherung von Daten.
- DataKubes zur Erstellung von Visualisierungswürfeln für die multidimensionale Datenvisualisierung.
- Api-Tokens für die gemeinsame Nutzung von Daten, die in den Speicher-Repositories gespeichert sind, unter Verwendung von DataKubes API.
- Data Forms zur Erstellung öffentlicher oder interner Webformulare zur Anreicherung von Daten direkt mit Datenobjekten in Repositories.
- Warnregeln zur Erstellung von Geschäftslogiken zur Erkennung von Datenübereinstimmungen und zur Übermittlung von Benachrichtigungen an Benutzer im Web, per E-Mail und über mobile Geräte.
DataKubes vereinfacht die gesamte KI/ML-Adoption für Ihr Unternehmen, indem es einen einzigen Orchestrierungspunkt für Speicher- und Rechenleistung nutzt, der nicht nur KI/ML-Bestandsoptimierungslösungen ermöglicht, sondern auch die Plattform für die Entwicklung neuer KI/ML-Anwendungen zur Beantwortung der anspruchsvollsten Fragen und ungelösten Probleme bietet.
NoCode App Entwicklung
Beispiel einer DataApp für Kundenabwanderung
DataKubes bietet mit dem DataApp Studio eine komplette Entwicklungsumgebung für Apps ohne Code, die Datenwissenschaftler bei der Erstellung von KI/ML-Apps in Verbindung mit ihren Orchestrator-Projekten unterstützt. Dies macht den Prozess der Freigabe für öffentliche oder interne Nutzer zu einer vollständigen User Experience auf der Grundlage der in der DataKubes
Plattform verfügbaren Daten.
DataApp Studio Eigenschaften
- Keine Code-Entwicklungsumgebung.
- Erstellung von Bildschirmen und Beziehungen.
- Benutzerverwaltung auf der Grundlage von DataKubes-Benutzern oder benutzerdefinierten Benutzertabellen.
- Machine Learning Bildschirm Integration in DataKubes Workshop.
- Mehr als 10 Arten von Bildschirmen zu verwenden.
- Einfach zu erlernende und benutzerfreundliche UX-Schnittstelle.
- Direkte Integration in Datenarchive.
- Jeden Monat kommen neue Tools hinzu, um verschiedene Szenarien zu bereichern und zu unterstützen.
DataApp Studio Bildschirme Typen
- Drag-and-Drop-Designer für das Armaturenbrett.
- Konfigurationsbildschirm. Bildschirm zur Tabellenbearbeitung mit benutzerdefiniertem Formular zum Hinzufügen und Aktualisieren von Daten.
- Menu Hidden Screen Group für eine bessere UX für Benutzer.
- DataKubes Workshop project runner, für die Ausführung von AI/ML-Modellen bei Bedarf.
- Suche im Dashboard-Bildschirm zur Erstellung einer Übersicht über die Bezugsdaten.
- Dashboard Erstellung eines Dashboards für den einfachen Zugriff auf die Benutzer von deren Startbildschirmen aus.
- Direkte Integration in Datenarchive.
Der Prozess der Einführung von maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen ist ein komplexer Prozess, der durch DataKubes vereinfacht wird, von der Infrastruktur vor Ort oder in der Cloud bis hin zur Bereitstellung von DataApps, Custom Serverless App/Api. Eine komplette, einfache AI/ML-Orchestrator-Plattform zu Ihren Diensten.
Anwendungsfälle
- Biowissenschaften und Biotechnologie.
- Öl und Gas.
- Gesundheitswesen.
- Versicherung.
- Energie. Bildung.
- Bankwesen und Finanzen.
- Marketing.
- Öffentlicher Sektor.
- Einzelhandel.
- Vertrieb und Transport.