Dataiku Data Science Studio (DSS) 2.0 : cap sur le prédictif agile

Dans sa nouvelle version, l'environnement de création de modèle prédictif du français Dataiku a pour but de faciliter le test de traitements de données.

Comment optimiser la qualité d'un modèle prédictif ? C'est sur cette délicate problématique que s'est concentré Dataiku pour concevoir la version 2.0 de son Dataiku Data Science Studio (DSS). "Via cet environnement, le data scientist peut désormais à la fois transformer ses données et visionner les résultats des modèles prédictifs qu'il vient de créer pour en évaluer la qualité", explique la société. En ligne de mire : proposer un outil qui permette aux profils métier comme techniques de rentrer dans un cycle de développement agile en matière de prédictif et de machine learning

Des connecteurs pour bases Oracle et SQL Server

Pour l'occasion, Dataiku Data Science Studio est aussi enrichi de nouvelles interfaces de manipulation de données. Ce que l'éditeur appelle des recettes. Au programme : nouvelles possibilités de recherche par correspondance exacte ou approximative pour enrichir les jeux de données, et mécanisme d'empilement vertical des jeux de données. "Ces recettes de transformation visuelle sont facilement utilisables pour les utilisateurs métier (non-codeurs) et permettent aux utilisateurs avancés de générer du code SQL pour des actions non-usuelles", explique Dataiku. Pour finir, DSS 2.0 livre de nouveaux connecteurs, notamment pour les bases Oracle et Microsoft Server SQL.

Considéré comme l'une des stars françaises du Big Data, Dataiku a conclu une première levée de fonds de plus de 3 millions d'euros en début d'année. La société positionne sa technologie notamment sur le terrain du marketing digital, de l'optimisation des expériences utilisateur, de l'optimisation des ventes, ou encore de la détection de fraude.

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Capture de l'interface cartographique de Dataiku Data Science Studio (DSS) 2.0. © Capture / Dataiku

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