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Dataiku nommé Challenger dans l'édition 2019 du Magic Quadrant dédié aux Plateformes de Data Science et de Machine Learning de l'institut Gartner


Rédigé par Communiqué de Dataiku le 31 Janvier 2019

Figurant pour la troisième année consécutive dans le rapport Gartner, Dataiku améliore sa position en passant dans la catégorie des Challengers.



Dataiku, éditeur mondial d'une plateforme d'Analytique et d'Enterprise AI, intègre la catégorie Challenger dans le Magic Quadrant 2019 dédié aux plateformes de Data Science et de Machine Learning que publie le Groupe Gartner. Cette sélection récompense l'engagement et la volonté des équipes Dataiku d'accompagner les organisations dans leur transition vers l'intelligence artificielle d'entreprise via une plateforme collaborative qui réunit les experts data et les métiers.

« Cette distinction confirme le bien-fondé de notre stratégie qui est de construire et de fournir le bloc manquant de l'entreprise moderne : la plateforme opérationnelle sur laquelle l'entreprise construit elle-même les intelligences artificielles qui vont résoudre ses problèmes métiers», déclare Florian Douetteau, CEO de Dataiku.

Dataiku figure pour la troisième année consécutive dans le rapport Gartner et, pour la première fois, dans la catégorie “Challenger”. « Nous sommes fiers d'être reconnus comme un acteur à l'importance croissante dans ce secteur. En 2019, et au cours des prochaines années, nous allons continuer à proposer des fonctionnalités innovantes et à renforcer les capacités existantes de nos produits afin que les organisations puissent disposer de toujours plus d'évolutivité et de profondeur dans leurs capacités d'analyse de leurs données. »

Pour accélérer la démocratisation de l'Enterprise AI dans le monde, Dataiku a réalisé une des plus grosses levées de fonds en France en 2018 avec un nouveau tour de table en décembre dernier de 101 millions de dollars en série C.

Plus de 200 entreprises utilisent quotidiennement la plateforme Dataiku pour permettre à leurs équipes d'élaborer, déployer et superviser des flux de données prédictifs qui permettent de relever les nombreux défis auxquels sont désormais confrontées les entreprises – fraude, attrition de la clientèle, optimisation de la chaîne logistique, maintenance prédictive, entre autres.




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