Dataiku 10 introduceert controlecentrum voor AI-governance en nieuwe tools voor MLOps

Dataiku 10 beschikt over een ingebouwde suite van tools om IT-beheerders en data scientists te helpen modellen automatisch te evalueren, monitoren en vergelijken. Daarnaast kunnen organisaties met Dataiku 10 sneller waarde leveren door middel van gecombineerde, branchespecifieke oplossingen, werkomgevingen voor zakelijke gebruikers, snellere verkennende data-analyse, geografische data-analyse en foto-en video analyse (computer vision). Voorbeelden van nieuwe mogelijkheden in verschillende sectoren zijn onder meer aankoop-analyse, productaanbevelingen, voorspelling van de elektriciteits- en CO2-uitstoot van fabrieken en prijsbepaling voor onroerend goed. Het aantal oplossingen wordt continu uitgebreid.

Door de snelle opkomst van AI is AI-governance in alle sectoren een grote uitdaging geworden. Veel AI-programma's en -systemen zijn niet ontworpen voor de schaal die is ontstaan door de vele succesvolle AI-projecten en inspanningen om machine learning te democratiseren. Van CMO's tot CFO's, data is cruciaal voor het vermogen van elke organisatie om medewerkers van alle afdelingen in staat te stellen impactvolle zakelijke beslissingen te nemen. Zonder een moderne data governance-strategie stellen organisaties zich echter bloot aan onnodige risico's.

In deze belangrijk update van het Dataiku-platform staan drie kernfuncties en thema's centraal:

Veilig schalen voor analytics en AI-initiatieven

Dataiku 10 introduceert verbeteringen in de MLOps-tools om IT-operators en data scientists te helpen bij het evalueren, monitoren en vergelijken van machine learning-modellen, of ze nu in ontwikkeling of in productie zijn. Automatische driftanalyse en verbeterde ‘what-if’-simulaties geven teams beter inzicht in het gedrag en de prestaties van live modellen.

Governance en toezicht

Met AI Governance in Dataiku kunnen AI-professionals, risicomanagers en key stakeholders systematisch projecten en modellen beheren en de voortgang van het gehele AI-portfolio overzien. Klanten kunnen al hun modellen zien in een centraal modelregister - ongeacht of ze in Dataiku zelf zijn ontwikkeld of extern met tools als MLflow. Gestructureerde kaders voor projectworkflows, goedkeuringen en projectkwalificatie bieden superieur AI-toezicht. 

Lever sneller waarde met bedrijfsoplossingen en versnellers 

Organisaties kunnen sneller waarde leveren door gebruik te maken van de kant-en-klare startersprojecten die klanten kunnen aanpassen en gebruiken voor hun eigen doeleinden. Voorbeelden van deze geavanceerde tools zijn nieuwe geografische data-analyses, native deep learning-mogelijkheden, ondersteunde dataverkenning en verbeterde visuele interactieve inzichten.

"Met de nieuwe mogelijkheden voor risico- en waardebeoordeling kunnen analytics-professionals projecten over meerdere divisies heen beoordelen, waardoor nu ook IT-directeuren, productmanagers, operations en meer bij elkaar worden gebracht. Deze afdelingen hebben van oudsher in silo's gewerkt, maar door de ontwikkeling van data science is het noodzakelijk geworden om deze silo's af te breken", zegt Ritu Jyoti, group vice president, AI and Automation Research bij IDC. "Nu alle industrieën het gebruik van AI en ML hebben opgeschaald, is het niet langer het exclusieve domein van data scientists en IT-managers, maar een vereiste van de C-Suite. De enige manier om dit te realiseren is om één eenvoudige taal te gebruiken waarmee afdelingen MLOps managen, waardoor een consistent raamwerk ontstaat voor elk project."

"Wij zijn er altijd van overtuigd geweest dat ook niet-specialisten door de organisatie heen betrokken moeten worden om AI op grote schaal te kunnen toepassen. Dataiku 10 maakt dat mogelijk", zegt Clément Stenac, CTO en mede-oprichter van Dataiku. "Deze nieuwste versie is gericht op Governance, MLOps en Industry Solutions die de betrokkenheid vergroten van AI-aangrenzende rollen zoals IT-operators, risicomanagers, projectmanagers en domeinexperts."