Mit der neuen Version adressiert Dataiku die Herausforderungen demokratisierter, skalierbarer KI-Projekte. Dataiku 10 verfügt über eine Reihe neuer Tools, die IT-Teams und Data Scientists helfen, Modelle in der Entwicklung oder in der Produktion automatisch zu bewerten, zu überwachen und zu vergleichen. Zu den Neuerungen zählen ein zentrales Kontrollzentrum für KI-Governance, vorgefertigte Branchenlösungen, ein neuer Arbeitsbereich speziell für Geschäftsanwender sowie eine beschleunigte Datenanalyse, Geodatenanalyse und Computer Vision.

Da alle Branchen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ausgeweitet haben, benötigen nicht mehr nur Data Scientists und IT-Manager Zugriff auf die zentrale Plattform: „Wir waren schon immer der Meinung, dass Unternehmen, die KI skalieren wollen, auch Nicht-Experten für die Sache gewinnen müssen“, sagt Clément Stenac, CTO und Mitbegründer von Dataiku. Dataiku 10 ermöglicht es, auch IT-Leiter, Produktmanager, Betriebsleiter und Beteiligte aus anderen Abteilungen einzubeziehen. „Diese Abteilungen haben in der Vergangenheit in Silos gearbeitet, aber die Daten haben es zwingend erforderlich gemacht, diese Silos aufzubrechen", Ritu Jyoti, Group Vice President bei IDC. Voraussetzung für die Zusammenarbeit sind eine einfache Sprache für die Verwaltung von MLOps in den Abteilungen sowie ein einheitlicher Rahmen für jedes Projekt.

Dataiku 10 setzt zudem an einem der größten branchenunabhängigen Probleme bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz an: Der KI-Governance. Viele KI-Anwendungen sind ursprünglich nicht für die Verwaltung großer Datenmengen oder demokratisierte Machine Learning Projekte konzipiert worden. Ohne eine professionelle KI- und Data-Governance Strategie setzten sich Unternehmen jedoch unnötigen Risiken aus. 

Individuell anpassbare Starterprojekte und ein neues Kontrollzentrum

In Dataiku Govern steuern KI-Programm- und Projektleiter, Risikomanager und wichtige Stakeholder Projekte und Modelle systematisch und überwachen den Fortschritt im gesamten KI-Portfolio. Kunden können alle ihre Modelle in einer zentralen Modellregistrierung einsehen – unabhängig davon, ob sie nativ in Dataiku oder extern mit Tools wie MLflow entwickelt wurden. Strukturierte Rahmenwerke für Projekt-Workflows, Genehmigungen und Projektqualifizierung geben eine bessere Übersicht.

Die MLOps-Suite von Dataiku wird mit der neuen Version um automatische Drift-Analysen erweitert. Verbesserte What-if-Simulationen geben einen besseren Einblick in das Verhalten und die Leistung von Live-Modellen. Unabhängig davon, ob sich Modelle in der Entwicklung oder Produktion befinden, können IT-Teams und Data Scientists ihre Modelle so besser bewerten, überwachen und vergleichen.

Dataiku 10 enthält Standard-Starterprojekte für verschiedene vertikale Anwendungsfälle, die Kunden für ihre eigenen Zwecke anpassen und anwenden können. Hierbei unterstützen neue Tools wie Geodatenanalyse, native Deep Learning-Funktionen, eine unterstützte Datenexploration und verbesserte visuelle interaktive Einblicke.