Continual は、今日の最新のデータ スタックに基づく予測モデルの構築を合理化する AI プラットフォームです。次のようなさまざまな機能と利点を提供します。
互換性: BigQuery、Snowflake、Redshift、Databricks などの一般的なクラウド データ プラットフォームで使用できるため、既存のデータ インフラストラクチャに簡単に統合できます。
プロセスの簡素化: 複雑なエンジニアリングや MLOPS プラットフォームは必要ありません。代わりに、SQL または dbt 宣言を使用してモデルを構築できるため、より幅広いユーザーがモデルにアクセスできるようになります。
共有機能: チームは機能を共有することでモデル開発を加速でき、時間とリソースを節約できます。
継続的な改善: モデルは時間の経過とともに改善され、予測が関連性のある最新の状態に保たれます。
直接ストレージ: データとモデルはウェアハウスに直接保存されるため、運用ツールや BI ツールで簡単にアクセスでき、ワークフローが合理化されます。
Continual は、顧客離れの予測、在庫需要の予測、顧客生涯価値の推定など、さまざまなビジネス ニーズに使用できます。最新のデータ チーム向けに設計されており、SQL と dbt の愛好家だけでなく、Python を統合するデータ サイエンティストも利用できます。
Continual を使用すると、ユーザーはワークフローを合理化し、予測モデルの構築プロセスを最適化できるため、データに基づいてより多くの情報に基づいた意思決定を行いたい企業にとって理想的な選択肢となります。このプラットフォームの互換性、簡素化されたプロセス、共有機能、継続的な改善、ダイレクト ストレージにより、このプラットフォームは現代のデータ チームにとって必須のものとなっています。
