Continual est une plate-forme d'IA qui rationalise la création de modèles prédictifs sur les piles de données modernes d'aujourd'hui. Il offre une gamme de fonctionnalités et d'avantages, notamment :
Compatibilité : il peut être utilisé avec des plates-formes de données cloud populaires telles que BigQuery, Snowflake, Redshift et Databricks, ce qui facilite son intégration dans l'infrastructure de données existante.
Processus simplifié : pas besoin d'ingénierie complexe ou de plates-formes MLOPS. Au lieu de cela, les modèles peuvent être construits à l'aide de déclarations SQL ou dbt, ce qui les rend accessibles à un plus large éventail d'utilisateurs.
Fonctionnalités partagées : les équipes peuvent accélérer le développement de modèles en partageant des fonctionnalités, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
Amélioration continue : les modèles s'améliorent au fil du temps, garantissant que les prévisions restent pertinentes et à jour.
Stockage direct : les données et les modèles sont stockés directement sur l'entrepôt pour un accès facile avec des outils opérationnels et de BI, rationalisant les flux de travail.
Continual peut être utilisé pour une variété de besoins commerciaux, y compris la prévision de l'attrition des clients, la prévision de la demande d'inventaire et l'estimation de la valeur à vie des clients. Il est conçu pour les équipes de données modernes et est accessible à la fois aux passionnés de SQL et de dbt, ainsi qu'aux scientifiques des données intégrant Python.
Avec Continual, les utilisateurs peuvent rationaliser leur flux de travail et optimiser leur processus de création de modèles prédictifs, ce qui en fait un choix idéal pour les entreprises qui cherchent à prendre des décisions plus éclairées sur la base de données. La compatibilité de la plate-forme, le processus simplifié, les fonctionnalités partagées, l'amélioration continue et le stockage direct en font un incontournable pour les équipes de données modernes.
