Dataiku通过Kubernetes集群功能和白盒AI来证明企业AI的未来

Dataiku 6强调了公司对帮助企业构建经受时间考验的AI的持续承诺，以确保它们不会受到空间中不可避免的，不可预见的发展(技术，法规或其他方面)的阻碍。其他亮点还包括一个新的插件商店，可以更轻松地扩展Dataiku的功能，并改进了子群体分析，以提高模型性能并避免模型偏差。

Dataiku首席执行官Florian Douetteau表示：“人工智能世界的发展速度令人难以置信，但是公司迫不及待要放慢脚步才能开始使用。这意味着组织需要确保自己的方法能够适应未来的发展。” 。“ Dataiku 6通过为白盒AI提供更多功能，协作，效率和弹性资源管理，使企业能够做到这一点，从而使企业的AI与技术一起发展。”

Dataiku 6通过以下方式证明了企业AI的未来发展方向：

弹性：Dataiku 6使用户能够从Dataiku平台内部轻松启动和管理Kubernetes集群(在AWS，Azure或GCP上)。这意味着非管理员用户现在可以快速启动Kubernetes集群以优化Spark或内存中作业的执行。管理员还可以隔离和管理计算能力，以便每个团队都能准确地获得他们进行分析和大规模部署企业AI的需求。

此外，Snowflake用户将通过与WASB的新优化同步以及Snowflake中Spark作业的本地执行，在Dataiku中体验到更快的运行时间。Dataiku 6还使执行长的，多步骤的SQL数据管道的速度更快，从而在处理SQL数据时提供了优化的计算和存储环境。

白盒AI：Dataiku 6具有两个新的可视功能(部分依赖图和子种群分析)，使用户能够深入研究模型行为的关键方面，从而可以帮助团队避免不良的模型偏差。通过亚人群分析，用户可以轻松消除这些意料之外的模型偏??差，并创建更加透明和公平的AI部署。同时，局部相依图通过显示特征与目标之间的关系来帮助人们从视觉上理解复杂的模型。

跨团队协作和效率：改进的IDE集成(RStudio，VS Code，SublimeText，PyCharm)使编码人员可以在自己选择的环境中工作，同时促进Dataiku平台上的协作。更好的可视化对于将数据驱动的系统和决策传达给业务利益相关者以及数据科学家理解和跟踪AI项目的进度至关重要。Dataiku 6使与外部数据可视化工具(例如Qlik和Tableau)的无缝连接成为可能。

借助Dataiku 6中添加的协作功能，数据分析师可以轻松地利用新的插件存储和重用数据工程师和数据科学家在日常工作流程中创建的代码。借助用于可视化机器学习的自定义模型插件和自定义图表等功能，编码人员现在可以与非编码人员创建并共享精美的视觉效果和自定义机器学习模型。