我们最近对 200 名分析和 IT 领导者进行了调查，涉及生成式 AI、技术堆栈、数据挑战等各个方面，令人惊讶的是，60% 的领导者在分析和 AI 生命周期的每个步骤中都拥有超过五种工具。
生成式人工智能在企业中的出现和采用凸显了为未来做好准备的重要性——当技术格局在我们眼前发生变化时，保持技术可选性至关重要。但过于复杂的技术堆栈使新技术的集成更加困难。
那么，Dataiku 如何帮助 IT 领导者保持可选性和敏捷性？
Dataiku：3x Gartner® 魔力象限™ 领导者
Dataiku 最近在新的 2024 年 Gartner 数据科学和机器学习平台魔力象限中连续第三年被评为领导者。在所有受评估的供应商中，Dataiku 在“愿景完整性”轴上排名最高。
Dataiku 是唯一一家不依赖特定基础设施或云供应商的供应商。Dataiku 可以支持多云数据策略，并且这扩展到我们的 LLM 提供商连接 - 您可以使用来自任何云或提供商平台的模型。Dataiku 通过以下方式支持云不可知性和可选性：
灵活的平台部署：利用完全托管的 SaaS 产品或在您选择的云上部署 Dataiku。
Dataiku 云：在完全托管的云环境中访问 Dataiku 的强大功能，只需几分钟即可确保可扩展性和创新。
与基础设施无关的模块化架构：在现有技术堆栈之上协调管道和模型。
弹性 AI 和下推计算：使用 SQL、数据库、Spark、Kubernetes 等技术进行托管、高度可扩展的计算。
LLM Mesh：一个通用的主干，提供与您的运营和治理原则相一致的安全、可扩展、经济高效且面向未来的 LLM 应用程序（更多内容见下文）。
Dataiku：专为大规模多云 AI 而构建
通用 AI 平台 Dataiku 可随时随地部署，使任何规模的组织都能在高度可扩展、强大且协作的环境中提供企业 AI。Dataiku 可帮助组织快速实现云提供商的价值，并大规模采用多云 AI 的数据科学实践。
以一家管理着庞大而复杂的 IT 堆栈的大型电信公司为例。一个 IT 数据科学专家团队利用其云提供商的工具构建了深度学习模型，并取得了出色的成果 — 这些模型能够以人类无法做到的方式发现新出现的服务中断。
他们面临的问题在于规模。他们估计，考虑到他们构建这些深度学习模型并使其投入运行 新加坡电话号码数据 所花费的时间，这意味着在他们理想情况下需要测量和衡量的 40,000 个服务中，需要 40 年才能实现这一目标并完成所有工作。相反，他们利用 Dataiku 实现了更快的扩展，将其用作编排层来处理（和自动化）他们不需要自己做的大部分工作。
云的弹性规模是 AI 应用的推动力和加速器。借助 Dataiku，组织可以利用这种弹性规模，让整个企业的每个人都能够创建和参与分析和 AI。云和 Dataiku 是完美的结合。
-Dataiku 首席技术官兼联合创始人 Clément Stenac
去年，Dataiku 被评为 3x 年度最佳 AI 合作伙伴——Dataiku 从数据和 AI 领域一些最大、最具影响力的公司手中获得了三项年度最佳合作伙伴奖：Snowflake、Databricks和AWS。最近，Dataiku 被评为 2024 年Databricks 年度最佳创新合作伙伴，以将 AI（包括生成式 AI）与 Databricks 数据智能平台无缝集成。
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