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End to End Universal Platform 
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3년 연속 TOP 플랫폼


 Gartner Magic Quadrant™ for
Data Science & Machine Learning Platforms 


Dataiku의 협업 기능은 AI를 통해 더 빠르게 구축 할 수 있음

Dataiku는 고객 중심의 기업 친화적인 AI 비전을 제시하고

사람 중심 AI 플랫폼을 제공하며, 대규모 AI 전환과, AI 운영을 통제하려는 조직에게 최적의 선택입니다.

Dataiku 도입효과



Citizen Data Scientist  활성화
MLOps 고도화
생성형 AI 구축/운영
레거시 분석 시스템 교체
Pain Point


•필요한 데이터 사이언티스트 인력 채용의 어려움

•코드 교육으로 현업의 데이터 사이언스 역량 강화 어려움

•모델 및 데이터 파이프라인 운영 배포 지연 혹은 불가

•배포된 모델 성능 유지 어려움

•사내 생성형 AI 전문가 부재

•가드레일 적용된 LLM 사용 필요

•신속한 AI Agent 구축 요구

•SAS 등 기존 분석 시스템 노후화로 기능 및 성능 낙후

•신규 구성원의 레거시 스킬셋 부재로 인수인계 어려움

Dataiku 
도입효과

•업무 전문가들이 직접 데이터 사이언스 과제 수행

•데이터 수집, 전처리, 시각화, 분석, 모델 학습, 배포등 모든 작업 노코드 수행

•수준별 교육 및 확산 프로그램에 집중 투자

•전체 조직의 데이터/분석 역량 상향 평준화

•업무 전문가의 직접 참여로 AI가 실질적 업무 성과로 연결

•모델과 파이프라인 배포 간편화

•내장된 모델 평가 레시피로 드리프트 모니터링 자동화

•개발/배포/운영 도구간 전환 시간 제거로 속도/효율성 향상

•다수 모델의 쉽고 효율적인 운영 및 관리

•동시 수행 및 운영 가능한 과제 수의 획기적 증가

•AI 기반의 실질적 비즈니스 가치 실현

•내장 LLM 레시피, 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 평가, 챗봇 웹앱 등 사용

•쉽고 안전하고 신속한 생성형 AI 모델/서비스 활용

•생성형 AI 데이터 파이프라인 및 애플리케이션의 간편한 구축

•안전한 프레임워크 안에서 체계화 및 표준화된 Code/no-code AI Agent 구축

•사용자 중심의 인터페이스 제공

•스크립트 기반의 데이터 처리 과정을 비주얼 플로우로 대체

•분석 스킬셋 현대화 및 구성원간 협업&공유 촉진

•PC 기반에서 서버 기반 인프라로 전환하여 자원 활용 효율화

•최신 분석/컴퓨팅 기술 활용한 성능과 확장성 확보



Dataiku는 End to End 범용 AI 플랫폼

하나의 플랫폼에서 데이터 준비부터 운영까지 그리고, 데이터에서 AI로 이어지는 전체 라이프 사이클 제공

머신러닝

AutoML을 활용한 가이드 방식부터 최첨단 기술 및 전체 코드에 이르기까지, Dataiku를 사용하여 머신러닝(ML) 모델을 더 빠르게 구축하고 평가하세요. 모든 과정에서 최고의 설명 가능성을 보장합니다. 

데이터분석 및 인사이트

Dataiku를 통해 BI 및 셀프 서비스 분석 기능을 한 단계 업그레이드하세요. 시각화, 대시보드, GenAI 기반 스토리텔링 등을 통해 누구나 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 더 나은 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 

AI를 위한 데이터 준비

Dataiku를 사용하면 데이터를 10배 더 빠르게 연결하고, 정제하고, 준비할 수 있습니다. 데이터 준비부터 기본 분석, 모델링, 배포에 이르기까지 모든 작업을 단일 환경에서 손쉽게 수행할 수 있습니다. 

Gen AI 및 AI Agent

개념 증명(POC) 단계를 넘어 기업 수준의 AI 에이전트와 GenAI 활용 사례를 대규모로 구축하세요. Dataiku는 안전한 LLM 게이트웨이부터 개발, 평가, 관리 도구까지 모든 것을 제공합니다. 



데이터 전처리

수백 가지의 사전 정의된 프로세서를 통해 코딩 없이 클릭만으로 데이터 정제, 변환, 날짜 형식 통일 등의 복잡한 작업을 수행합니다.

데이터의 품질과 분포를 차트로 즉시 확인하고, 결측치 처리나 특정 패턴 추출 등 최적의 전처리 단계를 AI가 자동으로 추천합니다.

여러 소스의 데이터를 시각적으로 조인하고 집계하며, 모든 처리 과정을 '레시피' 형태로 기록해 데이터 흐름(Pipeline)을 쉽고 투명하게 관리합니다.

시각적 데이터 클렌징 

(Visual Prep & Recipes)

엑셀처럼 생긴 인터페이스에서 데이터의 상태를 즉시 확인하고 수백 가지의 Pre-built Processor를 사용하여 데이터를 가공합니다.

  • 주요 작업: 중복 제거, 텍스트 정규화, 날짜 형식 변환, 지리 데이터 처리 등.

  • 장점: 모든 작업 단계가 'Recipe' 형태로 기록되어 나중에 작업 내용을 쉽게 수정하거나 추적할 수 있습니다.


인터랙티브 데이터 프로파일링 

(Visual Quick Columns Stats)

데이터를 전처리하기 전, 각 컬럼의 분포나 품질을 한눈에 파악할 수 있는 도구입니다.

  • 주요 작업: 데이터 타입(숫자, 문자, 날짜 등) 자동 감지, 이상치(Outlier) 및 결측치(Missing Value) 시각적 표시

  • 장점: 데이터에 어떤 문제가 있는지 일일이 쿼리를 짜지 않아도 차트로 즉시 확인할 수 있습니다.

스마트 제안 

(Smart Suggestions)

사용자가 특정 컬럼을 선택하면, Dataiku의 엔진이 해당 데이터의 특성을 분석하여 가장 적합한 전처리 작업을 추천해 줍니다.

  • 주요 작업: "이 컬럼은 이메일 주소 같네요, 도메인만 추출할까요?", "전화번호 형식을 통일할까요?" 같은 제안 기능.

  • 장점: 초보 사용자도 전문가 수준의 데이터 정제 작업을 빠르게 수행할 수 있도록 돕습니다.

시각적 조인 및 그룹화 

(Visual Join & Group Recipes)

서로 다른 소스에서 온 데이터를 합치거나 집계할 때 SQL 문법을 몰라도 드래그 앤 드롭으로 복잡한 관계를 설정할 수 있습니다.

  • 주요 작업: Inner/Left/Right 조인, 데이터 피벗(Pivot), 합계/평균 등 집계(Aggregation) 작업.

  • 장점: 조인 결과를 시각적으로 미리 볼 수 있어 결합 과정에서 발생하는 데이터 누락을 방지할 수 있습니다.



머신러닝과 AutoML

Dataiku는 모든 과정을 코딩 없이(No-code) 수행할 수도 있지만, 필요할 때마다 Python/R 코드를 직접 삽입하여 커스텀 알고리즘을 사용할 수 있는 '하이브리드' 환경을 지원하는 것이 가장 큰 특징입니다. No-Code / Low-Code / Full-Code 를 지원합니다.

알고리즘 자동추천

자동 기능 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가를 포함한 전체적인 시각적 머신 러닝(ML) 기능을 제공하여 전문가와 비전문가 모두가 보다 효율적이고 쉽게 ML을 개발할 수 있도록 지원합니다.

코드로 사용자 정의 ML 구축

데이터 과학자는 프로그래밍 방식으로 사용자 정의 모델을 개발하거나(Python, R 및 기타 언어 사용) MLFlow로 개발한 모델을 가져올 수 있습니다.

외부 모델을 나머지 팀원도 보고 해석할 수 있도록 MLFlow 실험이나 CloudML 모델의 세부 정보를 캡처하고 자동으로 모델 비교 및 설명 보고서를 제공합니다.

모델을 쉽게 평가

Dataiku의 강력한 설명 기능 덕분에 ML전문가와 비기술 사용자 모두 ML모델의 결과를 더 잘 이해할 수 있습니다. 

광범위한 대화형 성과 및 해석 보고서에는 공정성 분석, 가정 분석, 스트레스 테스트 등이 포함되어 있습니다.

기능엔지니어링 속도 향상

AutoML은 특성 선택 및 축소, 결측값, 변수 인코딩, 데이터 유형에 따른 크기 조정을 위한 처리 전략을 투명하게 적용합니다. 기본 설정을 그대로 사용하거나 특정 목표에 맞게 원하는 부분을 쉽게 수정할 수 있습니다.

고급 기술 활용, No-Code

딥러닝, 시계열 예측, 인과 관계 예측, 멀티모달 ML과 같은 고급 기술을 시각적으로 코딩 없이 지원합니다.

광범위한 대화형 성과 및 해석 보고서에는 공정성 분석, 가정 분석, 스트레스 테스트 등이 포함되어 있습니다.

내장형 가드레일

Dataiku에서는 디버깅 및 내장된 어설션과 같은 AutoML 가드레일이 모델이 예상치 못하게 동작할 경우 경고를 제공하고, 자동화된 모델 문서는 모델의 기능, 모델 구축 방식(알고리즘, 기능, 처리 등), 모델 튜닝 방식 및 성능을 설명합니다.



데이터 분석 및 통찰력


Dataiku 로 비즈니스 인텔리전스 (BI) 및 셀프서비스 분석 역량을 강화하세요. 

시각화, 대시보드, GenAI 기반 스토리텔링 등을 통해 모두가 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 더 나은 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 지원하세요. 

이 모든 것이 하나의 통합 플랫폼에서 가능합니다.

신뢰할 수 있는 데이터 기반 구축


Dataiku 데이터 카탈로그 및 작업 공간 기능을 사용하여 신뢰할 수 있는 데이터세트에 태그를 지정하고 게시하여 여러 팀에서 쉽게 재사용할 수 있습니다. 규칙, 시각적 신호, 자동 알림, 데이터 계보와 같은 내장된 데이터 품질 기능과 결합하면 사용자는 대시보드, 슬라이드 등 고품질 데이터와 완벽하게 연결된 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공한다는 확신을 가질 수 있습니다.

데이터를 매력적인 내러티브로 빠르게 변환


데이터는 끊임없이 변화하고 있으며 회사 전체에서 매일 수천 건의 결정이 내려집니다. 슬라이드 데크는 정적이거나 대규모 분석 작업과 단절되어서는 안 됩니다.

Dataiku Stories를 사용하면 Universal AI Platform™인 Dataiku의 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 생성적 AI를 활용하여 몇 초 만에 강력한 프레젠테이션을 만들 수 있습니다.

강력한 비주얼로 통찰력을 얻으세요


Dataiku에서 시각화는 단순한 최종 결과물이 아닙니다. 데이터 및 AI 프로젝트 라이프사이클 전반에 걸쳐 활용될 수 있도록 설계되었습니다. 탐색적 데이터 분석(EDA)을 위한 데이터 준비 단계에서 간편하게 미리 제작된 시각화 도구부터 대화형 통계 워크시트와 다양한 차트까지, Dataiku는 모든 사용자가 모든 단계에서 데이터 인사이트를 탐색하고 발견할 수 있도록 지원합니다.

고급 맞춤형 웹 애플리케이션 개발


Dataiku는 기존 차트를 넘어 맞춤형 데이터 상호작용을 개발하려는 코더에게 최고의 유연성을 제공합니다 . Dash, Bokeh, R Shiny, JavaScript, Streamlit, Angular, Vue 등 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하세요.

대시보드를 통해 통찰력을 영향력으로 전환하세요


대시보드를 통해 차트는 물론 모델 보고서, 팀 토론, 데이터 세트 등 데이터 프로젝트에 대한 다양한 정보를 공유하세요. 대시보드에 게시된 정보는 프로젝트 공동 작업자뿐만 아니라 더 광범위한 이해관계자와도 공유할 수 있으며, 권한 관리도 그대로 유지됩니다.

중요한 이해 관계자에게 다가가기 위해 기존 BI 도구를 사용해야 하는 경우, Dataiku는 Tableau, Power BI, Qlik과 같은 인기 플랫폼과 원활하게 통합되어 기업이 이미 사용 중인 도구에서 통찰력을 제공할 수 있습니다.

Dataiku 앱으로 체계적인 셀프 서비스 인사이트 제공


코드가 필요 없는 앱을 통해 비즈니스 팀에 패키지 분석 기능을 제공하여 사용 사례를 간편하게 확장할 수 있습니다.

Dataiku 앱을 사용하면 비즈니스 사용자가 데이터를 쉽게 업로드하고, 통찰력에 대한 주요 기준을 선택하는 등의 작업을 수행할 수 있으므로 임시적인 사용 사례에서 재사용 가능한 사용 사례로 전환할 수 있습니다.

모니터링 (Monitoring)


Dataiku 로 비즈니스 인텔리전스 (BI) 및 셀프서비스 분석 역량을 강화하세요. 

시각화, 대시보드, GenAI 기반 스토리텔링 등을 통해 모두가 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 더 나은 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있도록 지원하세요. 

이 모든 것이 하나의 통합 플랫폼에서 가능합니다.

통합 모니터링: MLOps에 통합 감독 제공


API 엔드포인트 활동, 배포, 실행, 모델 상태 등 다양한 모니터링 상태를 한곳에서 확인할 수 있습니다. 

이를 통해 IT 운영자와 ML 엔지니어는 어떤 배포가 제대로 작동하는지, 어떤 배포가 작동하지 않는지 파악하고 문제를 신속하게 식별하여 해결하는 방법을 파악할 수 있습니다.

  • 모든 상태가 건강하고 정상적으로 작동하고 있나요?
  • 배포가 진행되고 있나요?
  • 데이터나 성능 드리프트와 같은 모든 모델 상태 검사를 통과했나요
  • 모든 자동화 시나리오가 오류나 경고 없이 실행되고 있습니까?
  • 데이터가 주어진 프로젝트의 모든 데이터 품질 규칙을 통과했나요?
  • 거버넌스: 배포에 대한 적절한 승인이 이루어졌습니까?

데이터 드리프트 감지 (Data Drift Detection)


학습 당시의 데이터와 실제 운영 환경에 들어오는 데이터 사이의 통계적 차이를 추적합니다.

  • 주요 작업: 입력 데이터의 분포 변화(Data Drift)나 예측 대상의 분포 변화(Target Drift)를 분석합니다.

  • 장점: 모델의 성능이 떨어지기 전에 데이터 환경이 변했음을 미리 알려주어 적시에 모델을 재학습할 수 있게 합니다.

모델 성능 모니터링 과 특정 조건 알림 

(Model Performance Monitoring & Alerts)


배포된 모델이 실제 환경에서 내놓는 예측 결과의 정확도를 지속적으로 평가합니다.

  • 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 등 주요 메트릭의 변화 추이를 대시보드로 시각화합니다.

  • 장점: 시간에 따른 성능 저하를 감지하여 비즈니스에 미치는 부정적인 영향을 최소화합니다.

  • "모델 정확도가 80% 미만으로 떨어지면 메신저로 알림 발송", "데이터 품질 체크 통과 실패 시 파이프라인 중단" 등의 시나리오를 설정

데이터 품질 메트릭 (Data Quality Metrics & Checks)


모델로 입력되기 전, 데이터 파이프라인 단계마다 데이터의 무결성 검증

  • 결측치 비율, 특정 컬럼의 값 범위(Min/Max), 데이터 레코드 수 변화 등을 체크 포인트로 설정합니다.

  • 잘못된 데이터(Garbage In)가 모델에 입력되어 잘못된 예측(Garbage Out)을 내놓는 것을 원천 차단합니다.

  • 레코드 수, 결측치 비율, 고유값 개수, 평균/최솟값/최댓값 등 데이터의 상태를 수치화하고 데이터의 결함을 알립니다. 

  • 전체 데이터셋의 건강 상태를 신호등 형태(초록, 노랑, 빨강)로 시각화하여 데이터 신뢰성을 한눈에 파악할 수 있습니다.

데이터 가버넌스 (Data Governance)


Dataiku를 사용하면 사람들이 일상 업무와 데이터 및 AI 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 수정, 중앙화하고 공유할 수 있어 기존 데이터 거버넌스 전략을 확장하고 구현할 수 있습니다. 큐레이션된 데이터 세트를 중앙화하고 공유 합니다. 

Dataiku는 신뢰할 수 있는 데이터를 최대한 많은 사람이 사용할 수 있도록 중앙 집중식 데이터 카탈로그를 제공하여 조직 전체에서 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

세분화된 권한으로 액세스 제어


Dataiku의 권한은 사용자, 연결, 프로젝트, 컴퓨팅 및 글로벌 수준에서 작동하여 모든 데이터 자산 사용에 대한 적절한 권한이 부여되도록 보장합니다.

Dataiku의 사용자 그룹에는 여러 수준의 액세스 권한(예: 읽기, 쓰기, 관리, 대시보드 액세스, 콘텐츠 공유, 다운로드, 모델 또는 번들 배포)을 부여할 수 있습니다. 사용자는 여러 그룹에 속할 수 있으며 프로젝트별로 다른 권한을 가질 수 있습니다.

현장에서 데이터 품질 관리


Dataiku의 데이터 품질 기능을 사용하면 탄탄한 기반 위에 구축된 인사이트를 확신할 수 있습니다. 데이터 품질을 추적, 검증 및 수정하여 강력하고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

Dataiku를 사용하면 배포된 파이프라인에 데이터 품질을 구축할 수 있습니다. 프로젝트 Flow에서 데이터 품질 상태를 확인하고 데이터 품질 규칙을 직접 계산할 수도 있습니다.

통합 모니터링: MLOps에 통합 감독 제공


API 엔드포인트 활동, 배포, 실행, 모델 상태 등 다양한 모니터링 상태를 한곳에서 확인할 수 있습니다. 

이를 통해 IT 운영자와 ML 엔지니어는 어떤 배포가 제대로 작동하는지, 어떤 배포가 작동하지 않는지 파악하고 문제를 신속하게 식별하여 해결하는 방법을 파악할 수 있습니다.

  • 모든 상태가 건강하고 정상적으로 작동하고 있나요?
  • 배포가 진행되고 있나요?
  • 데이터나 성능 드리프트와 같은 모든 모델 상태 검사를 통과했나요
  • 모든 자동화 시나리오가 오류나 경고 없이 실행되고 있습니까?
  • 데이터가 주어진 프로젝트의 모든 데이터 품질 규칙을 통과했나요?
  • 거버넌스: 배포에 대한 적절한 승인이 이루어졌습니까?

Data Lineage 데이터계보


Dataiku를 사용하면 단순히 데이터 품질 문제를 식별하는 데 그치지 않고 근본 원인을 해결하고 문제를 해결할 수 있습니다.

여러 위치에서 데이터 계보에 액세스할 수 있습니다. 준비된 레시피부터 데이터 카탈로그까지, 이를 통해 사용자는 모든 프로젝트의 열 간 계보를 쉽게 추적할 수 있습니다.


데이터 계보 뷰는 선택한 열과 그 변환 과정을 데이터 수집부터 데이터 파이프라인 종료까지, 그리고 여러 프로젝트 간의 변환 과정을 보여주는 차트입니다. 차트의 연결선을 따라가면 파이프라인에서 열이 어떻게 생성되고 사용되었는지 확인할 수 있습니다.

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