随着组织继续应对数据科学的复杂性，采用像Azure 上的 Dataiku这样统一的协作平台可能是解锁变革性 AI 功能的关键。Dataiku 的端到端数据科学和 AI 平台与 Microsoft Azure 解决方案和产品（如 Fabric 和 Azure Machine Learning (ML)）一起部署时，可使任何规模的组织都能在强大、高效和协作的环境中提供企业 AI。AI 正在重塑行业，而 Microsoft-Dataiku 合作正处于这一变革的最前沿。
无缝数据集成的需求
随着数据的指数级增长，组织面临着整合各种数据源和工具的挑战。Microsoft Azure 是一个强大的云平台，它提供了数据存储、处理和分析所需的基础设施。Dataiku 通过提供强大的数据科学平台对此进行了补充，该平台使团队能够无缝协作数据项目，从数据准备到模型部署。
Dataiku 中的 Azure ML 模型
增强数据团队的协作
Microsoft-Dataiku 合作的突出优势之一是它促进了数据团队之间的协作。Dataiku 的用户友好界面使数据科学家、分析师和业务用户能够有效地协同工作。通过与 Power BI 和 Azure ML 等 Microsoft 工具集成，用户可以轻松可视化数据洞察并部署 ML 模型，从而简化整个数据工作流程。
扩大数据计划
对于许多组织来说，扩展数据计划是一项重大障碍。微软的云功能与 Dataiku 平台的结合使企业能够高效地扩展其数据运营。无论是管理大型数据集还是部署复杂的 ML 模型，这种合作关系都提供了处理不断增长的数据需求所需的工具，同时确保了性能和可靠性。
Dataiku 最近通过 Fabric Warehouses 与 Microsoft OneLake 进行了集成，使用户能够将 OneLake 连接到 Dataiku 项目中的数据存储解决方案。通过此集成，用户可以利用 OneLake 和可扩展的 Fabric Warehouse Compute 的庞大数据 葡萄牙电话号码数据 存储功能，同时受益于 Dataiku 的简单性和快速的价值实现时间。我们最近发表了一篇文章，介绍了 Dataiku 如何通过 Fabric Data Warehouse 连接到 OneLake 数据，从而为您的分析团队提供强大支持。
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通过智能 AI 集成提升业务洞察力
Dataiku LLM Mesh通过与 Azure OpenAI 基础模型和 Azure AI Search 集成作为知识库的向量存储，为数据团队提供了强大的价值。这种组合增强了自然语言处理能力，使组织能够构建自定义的 LLM 驱动的应用程序，以理解和生成相关文本。通过利用语义搜索，通过 Dataiku LLM Mesh 的知识库可以改进数据检索，使用户能够快速高效地访问上下文信息。
比较 Dataiku 中的 Azure OpenAI LLM
此外，Azure 基础设施的可扩展性确保了强大的性能，而内置的安全功能则可保持数据保护和合规性。这些元素共同使企业能够创建用户友好的应用程序，推动实时洞察并增强知识管理，最终改变组织利用数据的方式。
Dataiku 的互操作性使用户能够轻松地以可视化方式训练模型并将其无缝部署到 Azure ML，从而简化 ML 部署工作流程。结合统一监控，Dataiku 提供强大的 MLOps 功能，使组织能够在 Dataiku、Azure 或任何其他地方跟踪其部署中的模型性能和运行状况。这种集成确保团队能够在促进协作和效率的有凝聚力的环境中保持监督、优化运营并确保其 AI 解决方案的可靠性。