Continual 是一个人工智能平台，可简化在当今现代数据堆栈上构建的预测模型。它提供了一系列功能和优点，包括：
兼容性：它可以与 BigQuery、Snowflake、Redshift 和 Databricks 等流行的云数据平台一起使用，从而可以轻松集成到现有的数据基础设施中。
简化流程：无需复杂的工程或 MLOPS 平台。相反，可以使用 SQL 或 dbt 声明来构建模型，使其可供更广泛的用户访问。
共享功能：团队可以通过共享功能加速模型开发，从而节省时间和资源。
持续改进：模型随着时间的推移而改进，确保预测保持相关性和最新性。
直接存储：数据和模型直接存储在仓库中，以便通过运营和 BI 工具轻松访问，从而简化工作流程。
Continual 可用于满足各种业务需求，包括预测客户流失、预测库存需求以及估计客户生命周期价值。它专为现代数据团队设计，可供 SQL 和 dbt 爱好者以及集成 Python 的数据科学家使用。
借助Continual，用户可以简化工作流程并优化预测模型构建流程，使其成为希望根据数据做出更明智决策的企业的理想选择。该平台的兼容性、简化流程、共享功能、持续改进和直接存储使其成为现代数据团队的必备品。
