Dataiku, éditeur de la plateforme logicielle d'analyse prédictive tout-en-un Dataiku Data Science Studio (DSS), apparaît pour la première fois dans le Magic Quadrant pour plateformes de data science, publié par le cabinet Gartner. Dans le carré des visionnaires, Dataiku est positionné à l'une des meilleures places, en raison de l'« exhaustivité de sa vision ».
Dataiku se positionne sur une approche novatrice en matière de collaboration entre les équipes data, ainsi que de sa vision quant à la façon dont les entreprises peuvent générer de la valeur efficacement en s'appuyant sur la science des données. Dataiku permet à tous les membres d'une équipe data, des analystes métier débutants aux experts les plus chevronnés, de collaborer et de créer des solutions de data sciences dans des environnements où ils peuvent travailler avec une efficacité maximale. En outre, la facilité avec laquelle ces produits peuvent être utilisés par des entreprises de différents secteurs industriels constitue un avantage fort pour Dataiku.
« Aujourd'hui, les entreprises doivent se doter des outils les plus innovants pour collaborer, produire, s'adapter, administrer et, à terme, offrir une valeur ajoutée à partir de leurs données », déclare Florian Douetteau, CEO de Dataiku. « Nous sommes convaincus que l'arrivée de Dataiku dans le Magic Quadrant reflète parfaitement notre vision. Nous savons ce dont les entreprises et leurs équipes data ont besoin pour produire des résultats et générer de la valeur à partir des données dont elles disposent. »
Des centaines d'entreprises utilisent quotidiennement les solutions de Dataiku pour aider leurs équipes à créer et exécuter des flux de données prédictifs en collaboration dans le but de résoudre des problèmes tels que la fraude, le renouvellement de la clientèle, l'optimisation de la logistique, la maintenance, et bien d'autres encore.
Pour de plus amples informations sur Dataiku, visitez le site www.dataiku.com.
Dataiku sera présent lors du Data & Analytics Summit organisé par le cabinet Gartner du 6 au 9 mars à Grapevine (Texas).
* Gartner, Inc., Magic Quadrant for Data Science Platforms, par Alexander Linden, Peter Krensky, Jim Hare, Carlie J. Idoine, Svetlana Sicular et Shubhangi Vashisth, publié le 14 Février 2017.
Dataiku se positionne sur une approche novatrice en matière de collaboration entre les équipes data, ainsi que de sa vision quant à la façon dont les entreprises peuvent générer de la valeur efficacement en s'appuyant sur la science des données. Dataiku permet à tous les membres d'une équipe data, des analystes métier débutants aux experts les plus chevronnés, de collaborer et de créer des solutions de data sciences dans des environnements où ils peuvent travailler avec une efficacité maximale. En outre, la facilité avec laquelle ces produits peuvent être utilisés par des entreprises de différents secteurs industriels constitue un avantage fort pour Dataiku.
« Aujourd'hui, les entreprises doivent se doter des outils les plus innovants pour collaborer, produire, s'adapter, administrer et, à terme, offrir une valeur ajoutée à partir de leurs données », déclare Florian Douetteau, CEO de Dataiku. « Nous sommes convaincus que l'arrivée de Dataiku dans le Magic Quadrant reflète parfaitement notre vision. Nous savons ce dont les entreprises et leurs équipes data ont besoin pour produire des résultats et générer de la valeur à partir des données dont elles disposent. »
Des centaines d'entreprises utilisent quotidiennement les solutions de Dataiku pour aider leurs équipes à créer et exécuter des flux de données prédictifs en collaboration dans le but de résoudre des problèmes tels que la fraude, le renouvellement de la clientèle, l'optimisation de la logistique, la maintenance, et bien d'autres encore.
Pour de plus amples informations sur Dataiku, visitez le site www.dataiku.com.
Dataiku sera présent lors du Data & Analytics Summit organisé par le cabinet Gartner du 6 au 9 mars à Grapevine (Texas).
* Gartner, Inc., Magic Quadrant for Data Science Platforms, par Alexander Linden, Peter Krensky, Jim Hare, Carlie J. Idoine, Svetlana Sicular et Shubhangi Vashisth, publié le 14 Février 2017.