혁신적인 데이터 민주화 도구

창의적이고 혁신적인 데이터 민주화 도구로 새로운 가능성을 열고 경쟁력을 높이세요.

데이터 민주화

  • 데이터와 디지털 헬스 혁신을 위한 AI의 힘을 활용하는 오픈 데이터 플랫폼입니다.
    0
    0
    Constellab란?
    Constellab™는 데이터 접근성과 활용을 민주화하도록 설계된 올인원 오픈 데이터 플랫폼입니다. 그것은 AI를 활용하여 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하여 디지털 헬스, 생명 과학, 농업, 영양 및 환경 산업에서 혁신 속도를 높입니다. 이 플랫폼은 맞춤형 데이터 실험실과 협업 공간을 제공하여 사용자 친화적이고 안전한 데이터 경험을 보장합니다. 목표는 데이터를 연결하여 기업의 디지털 전환을 지원하고 생산성을 향상시키는 것입니다.
  • Data Neko: 코드 없는 데이터 분석 및 시각화를 통한 매끄러운 데이터 인사이트의 힘.
    0
    0
    DataNeko란?
    Data Neko는 데이터 분석 및 시각화를 용이하게 하는 혁신적인 코드 없는 플랫폼입니다. 고급 기술이 필요하지 않아 사용자들이 쉽게 통찰력 있는 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 기업과 개인은 Data Neko를 활용하여 데이터 기반의 의사결정을 내리고, 프로세스를 간소화하며, 직관적인 도구와 인터페이스를 사용하여 실행 가능한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 이 플랫폼은 데이터 분석을 민주화하여 다양한 청중이 쉽게 접근할 수 있도록 하면서도 기능이나 깊이를 희생하지 않습니다.
  • 이 강력한 카탈로그 도구로 데이터 관리를 간소화하세요.
    0
    0
    Enterprise Data Catalog Plug-in란?
    기업 데이터 카탈로그는 상세한 메타데이터를 제공하고, 데이터 발견을 촉진하며, 규정 준수 이니셔티브를 지원함으로써 조직이 데이터 환경을 효과적으로 관리하도록 돕습니다. 사용자는 데이터 세트를 쉽게 검색하고 찾을 수 있으며, 데이터의 출처를 이해하고 부서 간 협업을 통해 더 나은 의사결정 및 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 이 도구는 데이터 민주화를 강화하고 사용자가 셀프 서비스 분석을 통해 스스로 데이터에 접근할 수 있도록 하여 전체 데이터 거버넌스 전략에 크게 기여합니다.
  • Select Star는 조직의 데이터 발견과 거버넌스를 단순화합니다.
    0
    0
    Select Star란?
    Select Star는 데이터 거버넌스 프로세스를 간소화하기 위해 설계된 자동화된 데이터 카탈로그 및 발견 플랫폼입니다. 조직에 신뢰할 수 있는 단일 진실 소스를 제공하여 데이터를 자동으로 분석하고 문서화합니다. 직관적인 웹 인터페이스를 통해 사용자는 데이터를 신속하게 탐색하고 분류할 수 있어 모든 데이터 소비자가 효과적인 의사 결정을 내리는 데 필요한 지식 기반에 접근할 수 있도록 보장합니다. 이 플랫폼은 모든 사용자가 기술 전문 지식에 관계없이 필요한 데이터를 쉽게 찾고 활용할 수 있도록 하여 데이터 민주화를 촉진합니다.
  • 빠르고 정확한 쿼리 생성을 위한 AI 기반 SQL 편집기.
    0
    0
    SQLPilot란?
    SQLPilot은 사용자가 효율적으로 SQL 쿼리를 생성하도록 돕는 최첨단 SQL 편집기입니다. 자연어로 쿼리를 입력할 수 있게 함으로써 SQLPilot은 이를 최적화된 SQL 코드로 변환합니다. 다양한 데이터베이스 소스에 원활하게 연결되어 복잡한 구문을 암기할 필요 없이 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 개발자, 데이터 분석가 및 SQL 기능이 필요한 모든 사람에게 완벽한 SQLPilot은 데이터 접근을 민주화하고 더 빠른 쿼리 생성을 통해 기존의 작업 흐름을 개선하는 것을 목표로 합니다.
  • DataAgent는 다양한 데이터 소스에서 데이터 탐색, 분석, ML 파이프라인 생성을 자동화하는 파이썬 AI 에이전트입니다.
    0
    0
    DataAgent란?
    DataAgent는 LLM을 기반으로 구축된 첨단 AI 에이전트를 활용하여 데이터셋을 탐색, 통찰력을 생성하며 자동으로 ML 파이프라인을 조립합니다. 사용자는 CSV, SQL 테이블 또는 Pandas DataFrame을 지정하고 자연어로 질문할 수 있습니다. 에이전트는 쿼리를 해석하고 분석 코드를 실행하며 결과를 시각화하고 ETL 및 모델링 작업을 위한 모듈형 파이썬 스크립트도 작성합니다. 보일러플레이트 코딩을 줄이고 실험 속도를 높여 전체 데이터 과학 워크플로우를 간소화합니다.
추천