Continual ist eine KI-Plattform, die die Erstellung prädiktiver Modelle auf den modernen Datenstapeln von heute optimiert. Es bietet eine Reihe von Funktionen und Vorteilen, darunter:
Kompatibilität: Es kann mit gängigen Cloud-Datenplattformen wie BigQuery, Snowflake, Redshift und Databricks verwendet werden und erleichtert so die Integration in die bestehende Dateninfrastruktur.
Vereinfachter Prozess: Es sind keine komplexen Engineering- oder MLOPS-Plattformen erforderlich. Stattdessen können Modelle mithilfe von SQL- oder DBT-Deklarationen erstellt werden, wodurch sie einem breiteren Benutzerkreis zugänglich gemacht werden.
Gemeinsame Funktionen: Teams können die Modellentwicklung durch die gemeinsame Nutzung von Funktionen beschleunigen, was Zeit und Ressourcen spart.
Kontinuierliche Verbesserung: Modelle verbessern sich im Laufe der Zeit und stellen so sicher, dass Vorhersagen relevant und aktuell bleiben.
Direkte Speicherung: Daten und Modelle werden direkt im Lager gespeichert und ermöglichen so einen einfachen Zugriff mit Betriebs- und BI-Tools, wodurch Arbeitsabläufe optimiert werden.
Continual kann für eine Vielzahl von Geschäftsanforderungen verwendet werden, einschließlich der Vorhersage der Kundenabwanderung, der Prognose des Lagerbedarfs und der Schätzung des Customer Lifetime Value. Es wurde für moderne Datenteams entwickelt und ist sowohl für SQL- und DBT-Enthusiasten als auch für Datenwissenschaftler, die Python integrieren, zugänglich.
Mit Continual können Benutzer ihren Arbeitsablauf rationalisieren und ihren Prozess zur Erstellung von Vorhersagemodellen optimieren. Dies macht es zur idealen Wahl für Unternehmen, die fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen möchten. Die Kompatibilität der Plattform, der vereinfachte Prozess, die gemeinsamen Funktionen, die kontinuierliche Verbesserung und die direkte Speicherung machen sie zu einem Muss für moderne Datenteams.
