Autor: Firma Dataiku

Mit KI durch die Krise: Durchstarten oder Abstürzen?

Mit KI durch die Krise: Durchstarten oder Abstürzen?

Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz –Experten von Dataiku beobachten einen klaren Wandel beim Stellenwert der Projekte. Zwar stieg Zahl der Projekte in den letzten Jahren exponentiell, die Kernprozesse der meisten Unternehmen tangierten sie häufig nur peripher. Die aktuelle Krise wirkt für viele Organisationen wie ein Katalysator: Versäumnisse werden eklatant, Digitalisierung unerlässlich, Remote Work zum Standard und KI avanciert zur zentralen Komponente. Auf der Suche nach resilienten Business Modellen, Kosteneinsparungen, Prozessoptimierungen und optimierter Kundenansprache rückt Künstliche Intelligenz in den Fokus der Unternehmensführung. Gerade in mittelständischen und großen Unternehmen zeigt sich aktuell eine enorme Dynamik.   

Unsere Welt wird durch Disruption geprägt. Umbrüche durch neue Technologien, wirtschaftliche Einbrüche oder Umweltkatastrophen – die unbeliebte Realität ist, dass die wenigsten Unternehmen bislang in der Lage waren, ihre Geschäftsmodelle dynamisch anzupassen. Florian Dirnberger, VP Sales Zentraleuropa Dataiku, erklärt: „Künstliche Intelligenz wird solche Ereignisse auch nicht vorhersehen können. Die konsequente Nutzung vorhandener Daten und deren Auswertung mittels Machine Learning und Data Science ermöglicht es aber, unterschiedliche Szenarien durchzuspielen, um bei Bedarf schnell reagieren zu können.“ Kunden von Dataiku wie Pfizer, GE oder Unilever haben dies erkannt und forcieren Data Science Projekte gerade in der Krise. Sie nutzen Dataiku DSS, um mittels VPN und Webbrowser gemeinsam auch in Remote Work an allen Projekten zu arbeiten.

Die Bereitschaft zum Wandel war selten stärker gefragt. Künstliche Intelligenz leistet eine wesentlichen Beitrag dazu, Unternehmen erfolgreich zu verändern. Allerdings: Die Umsetzungszeiten entscheiden maßgeblich über den Erfolg eines Projektes.

Es erweist sich als deutlich erfolgreicher, Projekte gezielt zu bewerten und zu priorisieren. Welche Projekte versprechen signifikante Erfolge, lassen sich aber dennoch ohne zu große Implikationen umsetzen? Unternehmen, die zentral auf bisher realisierte Projekte zugreifen, profitieren mehrfach: Daten lassen sich schneller nutzen und effizienter analysieren, die Pflege der Modelle lässt sich standardisieren und verwalten und die Machine Learning Operations (MLOps) werden einfacher. Zahlreiche Unternehmen haben dies erkannt und nutzen Data Science Plattformen wie Dataiku DSS, um die Kollaboration zu stärker und den KI insgesamt effizienter zu gestalten – auch in den Kernprozessen und für richtungsweisende Entscheidungen.

Über Dataiku

Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. Daimler, UBS und Zurich Insurance) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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Dataiku startet mit EGG On Air neues virtuelles Konferenzformat

Dataiku startet mit EGG On Air neues virtuelles Konferenzformat

Dataiku bietet mit EGG On Air ab sofort eine Serie live-gestreamter Keynotes, Interviews und abrufbarer Inhalte. Zahlreiche Vordenker und Industrieexperten widmen sich der Frage, was Künstliche Intelligenz zu leisten vermag und wie es Unternehmen gelingt, dies auch umzusetzen. Gestartet ist das neue Format am 15. September 2020 mit einer Keynote der Mathematikerin und Bestseller-Autorin Cathy O’Neil zum Thema „Building Machine Learning Models in a Changing World: What Will Change (and What Won’t) About Data Science in 2020“.

Die EGG Konferenzen brachten in den vergangenen drei Jahren rund um den Globus mehr als 5.000 führende Datenexperten zusammen. Mit EGG On Air erobert das Konzept nun den virtuellen Raum: Die Weiterentwicklung der Konferenz ermöglicht es Menschen weltweit, von den Erfahrungen führender Experten rund um die Nutzung von KI in Unternehmen zu profitieren und Diskussionen zu Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz live mitzuverfolgen. Zu den Sprechern zählen Brandeis Marshall, amerikanischer Data Scientists und Professor in Computer Science am Spelman College; David Ryan Polgar, Tech-Ethiker und Gründer von All Tech Is Human; Arnobio Morelix, Chief Innovation Officer beim Startup Genome sowie Taryn Southern, AI Künstlerin und Dokumentarfilmerin. Sie alle werden sich in den kommenden Wochen aktuellen Themen rund um Daten widmen und ihre Erfahrungen aus KI-Anwendungen teilen.

Inmitten der sich durch COVID-19 verändernden Konferenz-Landschaft präsentiert Dataiku einen einzigartigen Online-Ansatz. Anstatt die Vorträge und Diskussionen im Rahmen einer zeitlich begrenzten Konferenz anzubieten, werden die Sessions live über die kommenden Wochen und Monate stattfinden und jeweils über einen längeren Zeitraum abrufbar und frei zugänglich sein. Jeder kann sich kostenfrei für die Online-Veranstaltungen registrieren unter https://egg.dataiku.com/.

Die Inhalte von EGG On Air werden jede Woche in Form einer Live-Keynote sowie von exklusiven, abrufbaren Episoden zur Verfügung gestellt. Innerhalb der einzelnen Episoden gehen führende Manager, Industrieexperten und weltweite Influencer auf die wichtigsten Themen aus den Bereich Enterprise AI wie Daten-Drift, MLOps oder verantwortliche AI, ein. Zudem erstellte Dataiku aus den mehr als 50 Stunden Live-Sessions der vergangenen drei Jahren eine umfangreiche Bibliothek, die öffentlich in Englisch und Französisch über die EGG On Air Webseite verfügbar ist.

„Es wäre vielleicht einfacher gewesen, unsere bisheriges Event-Format direkt in ein gleichartiges virtuelles Format für 2020 zu übertragen. Aber wir sahen eine große Chance darin, nochmal zu überdenken, in welchem Rahmen wir die interessantesten Geschichten über Enterprise AI in Kontext setzen können. Unser Ziel ist, langfristig möglichst vielen Menschen Einblicke in die AI-Welt zu geben und mit frischen Perspektiven die Diskussionen nach vorne zu bringen“, erklärt Rob Rozicki, VP Marketing Dataiku. „Wir hoffen, dass das neue flexiblere Format der EGG On Air Datenexperten und Manager dazu inspiriert, KI-Projekte in den Unternehmen ganzjährig mit Elan anzugehen. Das Engagement soll sich nicht nur auf wenige Tage direkt nach einer spannenden Veranstaltung konzentrieren, von der man motiviert zurück kommt.“ 

Dataiku wurde 2013 mit dem Ziel gegründet, Projekte zu Machine Learning und KI aus den Entwicklungslaboren zu holen und in den Unternehmensalltag zu integrieren. Hunderte von Kunden weltweit – darunter Schlumberger, GE Aviation, Sephora, Unilever, BNP Paribas, Premera Blue Cross, Kuka und Santander nutzen heute Dataiku. Mittlerweile umfasst das Team mehr als 450 Menschen weltweit in New York, Paris, London, Frankfurt, Dubai, Amsterdam, Sydney und Singapur.

Über Dataiku

Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. Daimler, UBS und Zurich Insurance) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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Unabhängiges Marktforschungsunternehmen bezeichnet Dataiku als Leader in Vorausschauender Wartung und Maschinellem Lernen

Unabhängiges Marktforschungsunternehmen bezeichnet Dataiku als Leader in Vorausschauender Wartung und Maschinellem Lernen

In dem Bericht “The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Solutions, Q3 2020” wird Dataiku, die Plattform für unternehmensweite KI und Maschinelles Lernen, als führend bezeichnet. Die Einschätzung folgt direkt auf die $100 Millionen Series D Finanzierungsrunde und bestätigt einmal mehr die Stärke von Dataiku im Markt für unternehmensweite KI.

Der Forrester Bericht bestätigt Dataiku einen Aufstieg in die „Crème de la Crème“ und stellt fest, dass das Unternehmen unaufhaltsam den Weg zur Demokratisierung von Maschinellem Lernen und Vorausschauender Wartung geht. Unterschiedliche Rollen vom Analysten bis zum Data Scientist werden über Dataiku eingebunden.

Dataiku wurde 2013 mit dem Ziel gegründet, Projekte zu Maschinellem Lernen und KI aus den Entwicklungslaboren zu holen und in den Unternehmensalltag zu integrieren. Hunderte von Kunden weltweit – darunter Schlumberger, GE Aviation, Sephora, Unilever, BNP Paribas, Premera Blue Cross, Kuka und Santander nutzen heute Dataiku. Mittlerweile umfasst das Team mehr als 450 Menschen weltweit in New York, Paris, London, Frankfurt, Dubai, Amsterdam, Sydney und Singapur.

„Wir sind stolz darauf, von Forrester Research als Leader anerkannt zu werden. Unsere Anstrengungen, dass verteilte Teams Daten demokratisch über eine zentrale Plattform nutzen können, zahlen sich für die Unternehmen aus. Der Wandel in eine datengetriebene Organisation lässt sich darüber schneller und smarter realisieren“, erklärt Florian Douetteau, CEO von Dataiku. „Wie der Bericht anmerkt, verfügen wir über einen ‚durchgehend ehrgeizigen Fahrplan‘ – unsere aktuelle Ende-zu-Ende Plattform soll noch weiter entwickelt werden, um auch weiterhin optimal zu skalieren, unseren Kunden Mehrwert liefern und mit der zunehmenden Reife der Kunden in Hinblick auf Künstliche Intelligenz Schritt zu halten.“

Ein kostenloses Exemplar der Studie „The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning Solutions, Q3 2020” erhalten Sie hier. Mehr zu Dataiku erfahren Sie unter www.dataiku.com/de

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Dataiku erhält 100 Millionen Dollar zum weiteren Ausbau der Führungsposition im Markt für Enterprise AI

Dataiku erhält 100 Millionen Dollar zum weiteren Ausbau der Führungsposition im Markt für Enterprise AI

In einer Series D Investitionsrunde unter Führung der Stripes Group erhielt Dataiku, ein führendes Unternehmen im Enterprise AI-Markt, eine Finanzierung von 100 Millionen Dollar. Eine größere Investition kam erstmals von Tiger Global Management, ergänzt wurde sie durch bestehende Investoren wie Battery Ventures, CapitalG, Dawn Capital, FirstMark Capital, and ICONIQ. Weltweit nutzen bereits mehr als 300 Kunden Dataiku, um Künstliche Intelligenz unternehmensweit mit einer Ende-zu-Ende Strategie basierend auf fachübergreifender Zusammenarbeit umzusetzen.

„Unsere Führungsposition im Bereich Enterprise AI zieht hochklassige globale Investoren an. Sie haben erkannt, dass die Dataiku Lösung und deren Kunden weltweit von Bedeutung sind. Mit Dataiku gelingt es Unternehmen, Potentiale für Künstliche Intelligenz (KI) zu erschließen und die gesamte Organisation zu verändern“, erklärt Florian Douetteau, Mitgründer und CEO bei Dataiku. „Gerade in den schwierigen Zeiten, die das Jahr 2020 brachte, erwies sich KI als entscheidendes Element für den Erfolg von Unternehmen. In führenden vertikalen Märkten brachte KI das wirtschaftliche Wachstum maßgeblich voran.“

Dataiku wurde 2013 mit dem Ziel gegründet, Projekte zu Maschinellem Lernen und KI aus den Entwicklungslaboren zu holen und in den Unternehmensalltag zu integrieren. Hunderte von Kunden weltweit – darunter Schlumberger, GE Aviation, Sephora, Unilever, BNP Paribas, Premera Blue Cross, Kuka und Santander nutzen heute Dataiku. Mittlerweile umfasst das Team mehr als 450 Menschen weltweit in New York, Paris, London, Frankfurt, Dubai, Amsterdam, Sydney und Singapur.

„Schnell entwickelte sich AI in den Unternehmen von einer experimentellen Plattform zu realen, skalierbaren Implementierungen in 2020. Diese Entwicklung führt Dataiku maßgeblich an. Unsere umfangreichen Recherchen zeigen, dass das Unternehmen das leistungsfähigste, sicherste und für die unternehmensweite Nutzung am besten geeignete Produkt anbietet“, erklärt Ron Shah, Partner bei Stripes. „Dataiku hat sich nicht nur der Entwicklung einer zukunftssicheren Technologie für Kunden aller Industrien und Länder verschrieben. Wir erleben hier auch ein Team engagierter Experten und eine weltweite Organisation, die daran arbeitet, mit Machine Learning Sicherheit, Vertrauen und Resilienz aufzubauen. Wir freuen uns, durch unsere Investition an dem anhaltenden Erfolg des Teams beteiligt zu sein“, fügt Paul Melchiorre, Operating Partner bei Stripes hinzu.

“Der Markt beweist immer aufs Neue, dass die Vorteile von Künstlicher Intelligenz mit dem kollaborativen Ansatz von Dataiku am effizientesten in den Unternehmen genutzt werden können“, erklärt Evgenia Plotnikova von Dawn Capital und ergänzt: „Die Agilität durch AI war in den Unternehmen nie zuvor von so großer Bedeutung.“

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Dataiku Discovery Edition: Data Science für KMUs

Dataiku Discovery Edition: Data Science für KMUs

Data Science und Künstliche Intelligenz werden immer stärker auch im Mittelstand als Chance wahrgenommen. Dataiku, einer der weltweit führenden Anbieter von unternehmensweiten Plattformen für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, vereinfacht die strategische Nutzung der Daten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Mit Dataiku Discovery erhalten KMUs die gleiche Chance, Data Science über eine einfach zu bedienende Plattform zu demokratisieren, wie große Konzerne.

Aktuell profitieren meist große Unternehmen von den Vorteilen der neuen Anwendungen rund um Künstliche Intelligenz. Sie optimieren ihre Geschäftsmodelle basierend auf Data Science und Maschinellem Lernen. Doch die Gartner Prognose 2019 sieht voraus, dass „bis 2022 mehr als 50% der mittleren Unternehmen ihre Produktivität und ihr Wachstum durch die Nutzung künstlicher Intelligenz in zentralen Unternehmensbereichen optimieren werden.“ In Hinblick darauf sieht es Dataiku als entscheidend, dass auch kleinere und mittlere Unternehmen die Innovationskraft Künstlicher Intelligenz vollständig nutzen – wenn auch in kleinerem Umfang. „Wir legen Wert darauf, dass die Demokratisierung von Künstlicher Intelligenz nicht von der Größe des Unternehmens abhängt. Alle Firmen sollen die Wettbewerbsvorteile nutzen, die durch KI entstehen“, erklärt Florian Douetteau, CEO von Dataiku und ergänzt: „Wir sind stolz darauf, wesentliche Impulse für die Revolution im Bereich KI zu setzen. Es ist spannend, mit Unternehmen jeder Größe zu arbeiten, um Geschäftsmodelle zu transformieren und neue Märkte zu erschließen. Schon jetzt kooperieren wir mit mehr als 1.000 KMUs, die mit der Dataiku Lite Edition ihren Weg zu unternehmensweiter KI beschreiten.“

Die Dataiku Discovery Edition ist eine Plattform, auf der mehrere Anwender gemeinsam an Data Science Projekten arbeiten, auf eine integrierte Dokumentation zugreifen und ihr Wissen teilen können. Kleinere und mittlere Unternehmen erhalten damit einen gemeinsamen Ausgangspunkt, um die Reise hin zu unternehmensweiter KI zu beginnen. Parallel zum Wachstum des Unternehmens lässt sich die Plattform flexibel erweitern. Engpässe und Verzögerungen beim Aufbau unternehmensweiter KI aufgrund fehlender Ressourcen werden mit der Plattform deutlich minimiert.

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Cloud Enterpise KI: Dataiku und Snowflake schließen Partnerschaft

Cloud Enterpise KI: Dataiku und Snowflake schließen Partnerschaft

Dataiku, einer der weltweit führenden Anbieter von unternehmensweiten Plattformen für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen, gibt seine Partnerschaft mit Snowflake bekannt. Die beiden Technologie-Partner bieten gemeinsam sofort verfügbare, cloud-basierende Lösungen für unternehmensweite Künstliche Intelligenz. Über die Plattform von Dataiku arbeiten Datenanalysten und Data Scientists Hand in Hand, Snowflake optimiert über seine Cloud-Datenplattform die unternehmensweite Performance. Die Partnerschaft ermöglicht es einerseits, dass Anfragen über die Cloud-Datenplattform schnell bearbeitet werden und die Lösung beliebig – basierend auf Datenmengen und Workloads sowie der Zahl paralleler Nutzer und Anwendungen – skaliert. Andererseits lassen sich über die Dataiku Plattform alle Data Science- und Analytics-Projekte über die gesamte Organisation hinweg einfach integrieren und nutzen. Für die Unternehmen wird der Weg hin zur strategischen, übergreifenden Nutzung von Künstlicher Intelligenz deutlich vereinfacht.

Über die gemeinsame technologische Ausrichtung hinaus, beinhaltet die Partnerschaft auch den Auf- und Ausbau eines Advanced Data Science-Programms für Systemintegratoren wie Wipro, Interworks, F33.ai oder andere. Das Programm soll Integratoren unterstützen, die Zukunft ihrer Kunden im Bereich Analytics aktiv mitzugestalten. „Wir freuen uns über die Partnerschaft zwischen Dataiku und Snowflake. Die Kombination von Kollaborations-bezogenen Funktionen sowie der Benutzerfreundlichkeit von Dataiku und Snowflakes Performance und dem einfachen Deployment ermöglicht unseren Kunden eine datenbasierende organisatorische Transformation“, erklärt Brian Bickell, Data Practice Director, InterWorks.

Jayant Prabhu, Vice President und Global Head, Data, Analytics und AI bei Wipro Limited fügt hinzu: „Die Partnerschaft von Dataiku und Snowflake wird die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Datenprojekte angehen. Gerne bringen wir unser Fachwissen und unsere langjährige Erfahrung bei der Implementierung transformatorischer Prozesse in die Partnerschaft ein. Unternehmen sind jetzt im Rahmen ihrer Reise von Daten zu Entscheidungen in der Lage, ihre KI- und ML-Projekte unternehmensweit auf einer hochskalierbaren Dateninfrastruktur ausrollen und kommen dem Ziel, hin zu intelligenten Unternehmen, einen Schritt näher.“

„Die Demokratisierung von Data Science – und damit das Ende von Komplexität, Grenzen und Datensilos – war schon immer unser Ziel bei Dataiku. Unsere Partnerschaft mit Snowflake markiert für uns einen Schlüsselmoment, sie bringt uns diesem Ziel ein deutliches Stück näher“, erklärt Florian Douetteau, CEO von Dataiku und ergänzt: „Mit Snowflake erleichtern wir sowohl Data Scientists als auch Datenanalysten ihre Arbeit. Es bestätigt uns in unserem Glauben daran, dass kross-funktionale Zusammenarbeit bei jedem KI-Projekt entscheidend ist. Wir arbeiten daran, in Q3 eine Dataiku Version im Snowflake Partner Connect zur Verfügung zu stellen.“

Benoit Dageville, Co-Founder und President of Products bei Snowflake erklärt: „Indem wir die Vorteile der Dataiku und der Snowflake Lösungen vereinen, ermöglichen wir den Anwendern mehr Datenprodukte zu erstellen und mehr Projekte produktiv zu bringen. Durch die Partnerschaft können die Anwender in den Unternehmen nahtlos auf den gleichen Daten arbeiten, ohne Kompromisse hinsichtlich der Performance einzugehen.“

Mehr über die die Integration von Dataiku mit Snowflake findet sich hier.

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Snowflake Computing

Snowflake Computing ist ein einmaliges für die Cloud entwickeltes Data-Warehouse. Snowflake bietet die Leistung, Parallelität und Einfachheit, die zur zentralen Speicherung und Analyse aller Daten einer Organisation erforderlich sind. Seine Technologie kombiniert die Leistungsfähigkeit von Data-Warehousing mit der Flexibilität von Big-Data-Plattformen und der Elastizität der Cloud – und das zu einem Bruchteil der Kosten traditioneller Lösungen. Weitere Informationen finden sich unter www.snowflake.de

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Drei Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Projekte

Drei Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Projekte

Zunehmend geraten Unternehmen weltweit unter wirtschaftlichen Druck. Die Umsätze sind in vielen Branchen stark rückläufig, gleichzeitig stellen veränderte Märkte neue Herausforderungen an das Management. Wer in dieser Situation Data Science für zielgerichtete Analysen und zuverlässige Prognosen nutzt, sichert sich einen Wettbewerbsvorteil. Allerdings nur, wenn die Ergebnisse vertrauenswürdig sind und schnell zur Verfügung stehen. Ist dies nicht gewährleistet, scheitern die Projekte im Bereich Künstliche Intelligenz, wie Florian Dirnberger, Regional VP Sales Deutschland und Zentraleuropa, berichtet. Dataiku ermittelte drei Voraussetzungen, um KI-Projekte erfolgreich durchzuführen: 1. Demokratisierung von KI, 2. Nutzung konsistenter Daten mit den passenden Tools, 3. Integration der Analyseprozesse

“In Gesprächen mit Interessenten zeigt sich, dass viele Unternehmen zum Test mit Insellösungen im Bereich Data Science starten“, erklärt Florian Dirnberger. “Das klingt zwar zunächst einleuchtend, stellt aber häufig einen sehr hohen Einzelaufwand dar. Unsere Empfehlung ist es, die unternehmensweite Nutzung von Künstlicher Intelligenz strategisch zu denken und zu realisieren.“ An erster Stelle für Dataiku steht die Kollaboration. Experten in unterschiedlichen Rollen sollen im Rahmen einer Demokratisierung von KI an Projekten beteiligt werden. Damit steigt insgesamt die Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz in den Unternehmen, und Ziele lassen sich aufgrund eines gemeinsamen Verständnisses für die Thematik einfacher definieren. Die Basis, um Machine Learning-Algorithmen zu nutzen, sind qualitativ hochwertige Daten. Sie sollten an einer zentralen Stelle gesammelt, optimiert, verwaltet und geprüft werden. Abhängig von Art und Umfang der Daten und den erforderlichen Analysemethoden, sollte flexibel zwischen Technologien der Datenanalyse gewählt werden können. Integrierte Analyseprozesse, die alle Beteiligten einfach und schnell in die Datenprojekte einbinden, bieten Transparenz und verhindern, dass Datenmodelle als Insellösungen erstellt werden, die dann nicht genutzt werden. Werden diese Grundvoraussetzungen von Anfang an berücksichtigt und KI unternehmensweit genutzt, ergeben sich langfristig die nachhaltigsten Erfolge, wie Unternehmen wie GE Aviation es zeigen.

 

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Dataiku 7 integriert Microsoft 365: Einfach in Echtzeit gemeinsam an KI-Projekten arbeiten

Dataiku 7 integriert Microsoft 365: Einfach in Echtzeit gemeinsam an KI-Projekten arbeiten

Dataiku integriert weitere Services von Microsoft 365 in die neueste Softwareversion Dataiku 7. Microsoft Teams, SharePoint und OneDrive lassen sich direkt nutzen, um Projekte im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) nachzuverfolgen und Änderungen zu teilen. Die Zusammenarbeit in Echtzeit wird für die Anwender damit noch einfacher.

Dataiku 7 wurde am 18. März offiziell freigegeben und ist auf dem Microsoft Azure Marketplace verfügbar. Für technik-orientierte Anwender bietet die Software zahlreiche Funktionen, die die Effizienz in Projekten zum Maschinellen Lernen erhöhen: Die Git-Integration wurde weiter verbessert, eine EDA-Schnittstelle erlaubt die Integration statistischer Analysis. Zudem erhöhen Erklärungen der Vorhersagen auf Zeilenebene die Transparenz und ebnen den Weg von der „Black Box“ zur „White Box“.

“Für Dataiku liegt es auf der Hand, dass Unternehmen KI-Projekte nur dann unternehmensweit demokratisieren können, wenn vorhandene Informationen aus unterschiedlichen Quellen optimal genutzt und daraus umsetzbare Erkenntnisse gewonnen werden“, erklärt Florian Douetteau, der CEO von Dataiku. “Die jüngsten Microsoft Integrationen sind für uns ein wichtiger Schritt zum Ausbau unserer Plattform hin zu skalierbarer, kollaborativer und erklärbarer KI in Unternehmen.“

Mike Ammerlaan, Direktor des Microsoft 365 Ökosystems bei Microsoft erklärt: „Wir freuen uns, dass Dataiku seine Plattform ausweitet, um unseren Kunden bei Ihren Projekten rund um Künstliche Intelligenz neue Funktionen zu bieten.“

Weitere Informationen über die Integration von Microsoft 365 und Dataiku liefert ein Webinar am 16. April 2020. Hier können Interessierte die neuen Funktionen auch live sehen. Weitere Informationen sind unter Dataiku/Partners/Microsoft erhältlich.

Über Dataiku

Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. Daimler, UBS und Zurich Insurance) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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F75012 Paris
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Verstehen, wie KI funktioniert: Dataiku 7 stärkt Zusammenarbeit und liefert Erklärungen der Modelle

Verstehen, wie KI funktioniert: Dataiku 7 stärkt Zusammenarbeit und liefert Erklärungen der Modelle

Immer mehr Unternehmen setzen darauf, Data Science und künstliche Intelligenz nicht länger in einzelnen Projekten, sondern in der gesamten Organisation zu nutzen. Dataiku bietet Experten und Fachanwendern dazu eine einheitliche Plattform. Die jetzt veröffentlichte Version Dataiku 7 integriert zahlreiche neue Funktionen, die die unternehmensweite Zusammenarbeit auf allen Ebenen weiter vereinfachen. Erstmals bietet Dataiku Erklärungen für Modelle, um Ergebnisse insgesamt transparenter zu machen. Zusätzliche Funktionen der aktuellen Version umfassen Kubernetes-unterstützte Webapplikationen zur Erweiterung der in Dataiku 6 vorgestellten Fähigkeiten sowie ein mit maschinellem Lernen unterstütztes Datenkennzeichnungs-Plugin.

“Zusammenarbeit stand schon seit der Gründung von Dataiku 2013 in unserem Fokus, mit Dataiku 7 erweitern wir unsere Funktionalität weiter in Richtung Demokratisierung von KI im Unternehmen“, erklärt Dataiku CEO Florian Douetteau. „Zum zweiten Mal in Folge stellen wir eine neue Version unserer Plattform vor, die sich in Richtung erklärbarer Künstlicher Intelligenz entwickelt. Wir sehen darin eine kritische Komponente für die Unternehmen, um KI-Modelle erfolgreich zu nutzen und die Auswirkungen der gelieferten Ergebnisse zu verstehen.“

Weltweit treiben Unternehmen Künstliche Intelligenz mit einem Top-down-Ansatz voran, aber kämpfen gleichzeitig damit, die Projekte Bottom-up zu demokratisieren, um mehr Menschen Zugang zu umsetzbaren Erkenntnissen aus den Daten zu verhelfen. Die Zusammenarbeit über Dataiku 7 bringt Menschen zusammen und befähigt den Einzelnen, durch erklärbare Künstliche Intelligenz die Daten im Unternehmen für alltägliche Entscheidungen zu nutzen und nachhaltige Projekte mit Künstlicher Intelligenz zu realisieren.

Dataiku 7 bietet unter anderem folgende Funktionen:

Unterstützung für Advanced Statistical Analysis: Statistiker können mit Dataiku weitreichende statistische Analysen im bekannten „Worksheet-and-Card“ durchführen und gleichzeitig mit einem größeren Daten- oder Analytics-Team zusammenarbeiten. In der Vergangenheit waren fortgeschrittene Statistiker an Einzellösungen gebunden, die für Nicht-Statistiker nicht sichtbar waren und so gerade in Hinblick auf Governance und die Entwicklung von KI-Projekten einen Flaschenhals darstellten.

Erklärungen für fortgeschrittene Vorhersagen: Klassischerweise beinhalten Modelle zum Maschinellen Lernen keine Erklärungen, wie oder warum eine bestimmte Vorhersage getroffen wurde. Eine objektive Erklärung, warum basierend auf diesen Modellen bestimmte Entscheidungen getroffen wurden, konnte so nur schwer gegeben werden. Die Erklärungen der Vorhersagen, die Dataiku liefert, öffnen die “Black Box”, indem sie erläutern, welche Charakteristiken oder Funktionen den größten Einfluss auf die Ergebnisse des Modells hatten. Dataiku 7 beinhaltet sowohl Erklärungen der Vorhersagen auf Zeilenebene als auch interaktive Darstellungen einzelner Vorhersage-Erklärungen.

Git zur besseren Zusammenarbeit der Programmierer: Durch die umfassende Integration von Git in Dataiku 7, können Data Scientists (oder andere Programmierer) Git-Zweige direkt in Dataiku erstellen, löschen oder einen Push oder Pull ausführen. Das steigert die Effizienz deutlich, da die Programmierer ihre Projekte sehr einfach duplizieren können, um in einer „Sandbox“ Änderungen zu testen und gleichzeitig das ursprüngliche Projekt unverändert lassen. Sobald die Weiterentwicklung auf dem duplizierten Projekt abgeschlossen ist, können die Änderungen mühelos in das ursprüngliche Projekt integriert werden (und alle Änderungen sind in Git dokumentiert).

Höhere Elastizität mit Kubernetes: Dataiku 7 erweitert die Fähigkeit Kubernetes-Cluster zu verwalten gegenüber den Möglichkeiten in Dataiku 6. Die Anwender dürfen jetzt auch Webapplikationen auf den Kubernetes-Clustern laufen lassen, so dass mehr Anwender gleichzeitig möglich sind und ein schnelles, flexibles Backend zur Ausführung ressourcenintensiver KI-Deployments zur Verfügung steht.

Ein Kennzeichnungs-Plugin für aktives Lernen: Sauber gekennzeichnete Daten sind die Voraussetzung, um präzise, qualitative hochwertige Erkenntnisse aus den Modellen des Maschinellen Lernens zu gewinnen. Gleichzeitig beschleunigt die Möglichkeit, Daten zu kennzeichnen, den kompletten Analyse-Lebenszyklus, indem die anstrengende und zeitraubende Datensammlung vereinfacht wird. Die neue “Human-in-the-loop” Kennzeichnung und das Plugin zum aktiven Lernen liefern eine Reihe von Dataiku Webapplikationen, die den Kennzeichnungsprozess vereinfachen, ganz gleich ob es sich um Dateninhalte aus Tabellen, Bildern oder sogar Tönen handelt.

Dataiku befähigt die Global 2.000 ihre großen Datenmengen in verwertbare Erkenntnisse zu wandeln, KI-Projekte zu demokratisieren und Projekte zum Maschinellen Lernen auf eine enorm breite Basis zu stellen. Dataiku 7 verbessert die Zusammenarbeit auf allen Ebenen und macht Künstliche Intelligenz erklärbar – Künstliche Intelligenz und Data Science werden mit dieser teamorientierten, intuitiven Plattform für deutlich mehr Anwender nutzbar.

Mehr zu Dataiku 7 erfahren Sie in unserem Webinar am 16. April 2020.

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Dataiku entwickelt die einzigartige, kollaborative Data Science-Plattform, die eine erfolgreiche Projekt-Zusammenarbeit zwischen Business Usern, Data Scientists und Data Engineers ermöglicht. Bereits bestehende Kunden (wie z.B. Daimler, UBS und Zurich Insurance) überzeugt Dataiku unter anderem durch sein teambasiertes User Interface, das auf die Bedürfnisse von Data Scientists und Einsteiger-Analysten gleichermaßen abgestimmt ist. Ein einheitliches Framework bietet den Nutzern unmittelbaren Zugriff auf die Features und Tools, die zur Erstellung und Ausführung von datengetriebenen Projekten benötigt werden. Mit Dataiku DSS können Unternehmen effizient Techniken des maschinellen Lernens und der Data Science auf Rohdaten aller Größen und Formate anwenden, um so erfolgreich prädiktive Datenflüsse zu erzeugen.

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Dataiku kündigt für 2020 EGG Konferenzen in 8 Städten weltweit an

Dataiku kündigt für 2020 EGG Konferenzen in 8 Städten weltweit an

Dataiku zeigt Optimismus und stellt den Zeitplan für die EGG Konferenzen für 2020 vor. In diesem Jahr soll EGG – als einzige Konferenz weltweit, die den Menschen in den Mittelpunkt Künstlicher Intelligenz (KI) stellt – in acht Städten rund um den Globus stattfinden. Jeweils einen Tag dreht sich bei der Konferenz alles um Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. An realen Anwendungsbeispielen werden Anwendungen aus Unternehmen dargestellt und aufgezeigt, wie skalierbare KI-Systeme Prozesse nachhaltig optimieren. Entscheidend dabei: Menschen werden durch KI unterstützt und nicht ersetzt.

Seit 2017 besuchten mehr als 5.000 Datenexperten die EGG und beschäftigten sich nicht nur abstrakt damit, welche Ziele mit KI erreicht werden könnten. Vielmehr diskutierten und erfuhren sie, wie KI-Ziele in den Unternehmen praktisch erreicht werden. Nachdem das Konzept der Human-Centered KI weltweit weiter an Fahrt aufnimmt, gibt es neue und spannende „Hot Spots“: Montreal, Frankfurt und Sydney. Die neuen Lokationen ergänzen damit die bestehende Liste an EGG Konferenzen in New York City, San Francisco, Paris, Amsterdam und London.

EGG 2020 bringt eine Vielfalt führender Datenexperten weltweit zusammen, von Teamleitern im Bereich Datenmanagement bis hin zu CIOs, CDOs und anderen Führungskräften. Die einzelnen Vorträge und Workshops drehen sich sowohl darum, wie man organisatorische Herausforderungen meistert als auch wie man technische Hürden auf dem Weg zur unternehmensweiten KI nimmt. Besucher gehen mit konkreten Handlungsplänen, wie sie die Zukunft von KI im eigenen Unternehmen gestalten, aus der Konferenz.

Jedes Event präsentiert eine handverlesene Auswahl an Vortragenden, die zuvor eigene Erfahrungen mit organisatorischen und technischen Änderungen im Zusammenhang mit KI gesammelt haben und den Wunsch haben, ihre Erkenntnisse und Erfahrungen mit anderen zu teilen. Die internationalen EGGs geben einen globalen Überblick zu KI und richten den Scheinwerfer gleichzeitig auf regionale Entwicklungen im Bereich Human-centered KI. Beide Sichtweisen gewinnen gerade im Anblick der globalen Krise neue Bedeutung.

“Mit der EGG baut Dataiku ein weltweites Netzwerk motivierter Führungskräfte auf, die die Zukunft der unternehmensweiten KI weltweit gestalten werden“, erklärt Dataiku CEO Florian Douetteau. „Von Anfang an – sowohl der EGG Konferenzen als auch von Dataiku als Unternehmen – war es unser Ziel, Menschen zu verbinden. Die EGG in drei neuen Städten durchzuführen, ist ein weiterer Schritt, um die Zusammenarbeit der weltweiten Datengemeinde weiter vereinfachen.“

Seit der Einführung hat sich die EGG weltweit den Ruf erworben, Vordenker und Vorkämpfer der KI zusammenzubringen. In der Vergangenheit kamen die Vortragenden von Mercedes-Benz, University of Oxford, BBC News, Disney Parks & Resorts, Morgan Stanley und WIRED, auch Marken wie AWS, Pivotal, Looker und PwC beteiligten sich.

In den letzten zwei Jahren beteiligten sich die EGG Besucher zudem an einer Umfrage zu KI. Die Ergebnisse von November 2019 für die Veranstaltungen in San Francisco, Paris und Amsterdam wurden kürzlich veröffentlicht. Sie zeigen deutliche Unterschiede in der Sichtweise von Nicht-Führungskräften und Managern in Hinblick auf die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsalltag und die notwendigen Schritte in den jeweiligen Organisationen hin zu einer besseren Datenqualität und verantwortungsvoller Nutzung von KI (erhalten Sie die Ergebnisse der Studie AI Impact Survey).

Die 2020 EGG Series findet hier statt:

    New York City – 11. Juni
    London – 23. Juni
    Montreal – 24. September
    Sydney – 12. Oktober
    San Francisco – 21. Oktober
    Paris – 3. November
    Amsterdam – 10. November
    Frankfurt – 24. November

Schon jetzt können Sie sich für die EGG in London und New York City registrieren. Auch für die EGG in Frankfurt sind ab sofort Early Bird Specials erhältlich. Die Vortragenden auf den unterschiedlichen Events werden in den folgenden Wochen und Monaten angekündigt werden.

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