Plattform für KI und Machine Learning
Dataiku jetzt auf dem Microsoft Azure Marketplace verfügbar
Weltweit erhalten Microsoft Azure-Kunden jetzt Zugriff auf Dataiku - So wird großen und kleinen Unternehmen ermöglicht, auf einfache Weise die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen
Ab sofort ist Dataiku, Plattform für KI und Machine Learning, auf dem Microsoft Azure Marketplace, ein Online Shop für Anwendungen und Dienste zur Verwendung in Azure, verfügbar. Damit bekommen Kunden von Azure die Möglichkeit die Benutzeroberfläche von Dataiku zu verwenden, um Datenpipelines zu erstellen, Daten vorzubereiten und Modelle für Machine Learning in ihrer Cloud zu kreieren und bereitzustellen.
Die Kunden von Azure können jetzt mühelos Dataiku, der führenden Enterprise-KI-Plattform, mit ihrem Cloud-Budget kaufen und so ohne zusätzliche Vertragsabschlüsse in ihren Unternehmen im großen Stil das Thema KI integrieren und verankern. So bekommt jeder Mitarbeiter die Möglichkeit KI in seinem Aufgabenbereich einfach anzuwenden.
"KI und die Cloud gehören zusammen", so Florian Douetteau, CEO Dataiku. "Wir glauben, dass mit Dataiku auf dem Azure Marketplace Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI in der Cloud nutzen können. Ein wichtiger Schritt, um intelligente Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen, bessere Kundenerlebnisse zu erzielen und wichtige Prozesse zu automatisieren."
Die Verfügbarkeit von Dataiku auf dem Azure Marketplace stellt außerdem sicher, dass die Plattform vollständig in die Storage-und Computer Services von Azure integriert ist. Die einzigartige Push-Down-Architektur und die elastischen Integrationen von Dataiku nutzen native Cloud Computing-Ressourcen, um die Arbeit auf Cloud Computing-Ressourcen wie Spark und Kubernetes zu übertragen. Des Weiteren reduzieren sie automatisch die Recherchen- Ressourcen für die auf Dataiku orchestrierten Datenaufbereitungs-, Modellierungs- und Modellbewertungsaufgaben. So wird sichergestellt, dass der Kunde nur für das bezahlt, was er benötigt.
Kunden, die Dataiku über Azure verwenden, haben nahtlosen Zugriff auf in Azure gespeicherte Daten. Sie können Datenpipelines und Machine Learning skalieren, indem sie Rechencluster nutzen. In SQL-Datenbanken gespeicherte Datasets können verbunden, visualisiert, transformiert und analysiert werden und haben Zugriff auf eine breite Palette von Microsoft-Technologien. Dies umfasst das Vorbereiten, Modellieren und Exportieren von Daten in Power BI, das Verwenden von Azure Cognitive Services zum Anwenden vorab trainierter NLP- und Computer Visions-Modelle sowie das Entwickeln von Dataiku-Rezepten oder – Plugins mithilfe von Visual Studio Code. (Dataiku: ra)
eingetragen: 10.06.21
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