{"id":175873,"date":"2026-02-18T06:54:07","date_gmt":"2026-02-18T05:54:07","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=175873"},"modified":"2026-02-23T10:47:13","modified_gmt":"2026-02-23T09:47:13","slug":"dataiku-ein-unverzichtbares-tool-fuer-data-science-und-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/dataiku-ein-unverzichtbares-tool-fuer-data-science-und-ki","title":{"rendered":"Dataiku: Ein unverzichtbares Tool f\u00fcr Data Science und KI"},"content":{"rendered":"\n

Dataiku ist eine einheitliche, cloudbasierte Open-Source-Plattform f\u00fcr Data Science. Sie bietet Funktionen zur Datenaufbereitung, Analyse und Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber dieses unverzichtbare Tool f\u00fcr Data Science und k\u00fcnstliche Intelligenz wissen musst!<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das Ziel der Data Science<\/a> ist es, Daten in verwertbare Informationen umzuwandeln, die f\u00fcr strategische Entscheidungen genutzt werden k\u00f6nnen. Dazu m\u00fcssen die Rohdaten jedoch vorbereitet, formatiert und bereinigt werden, damit sie analysiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Diese Datenaufbereitung ist mit vielen Herausforderungen verbunden. In vielen Organisationen sind die Daten \u00fcber mehrere Orte verteilt und voneinander getrennt. Ein weiteres Problem ist die Diskrepanz zwischen den F\u00e4higkeiten<\/strong> und der Datenexpertise der verschiedenen Teams. Dies kann die Zusammenarbeit behindern, die Kommunikation beeintr\u00e4chtigen und die Erstellung doppelter Arbeiten f\u00f6rdern.<\/p>\n\n\n\n

Generell ist die Datenvorbereitung oft ein langsamer, manueller Prozess, der viele Excel-Downloads<\/a> erfordert. Dataiku hat sich zum Ziel gesetzt, diese Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Dataiku ?<\/h2>\n\n\n\n

Dataiku wurde 2013 eingef\u00fchrt und ist eine umfassende, zentralisierte L\u00f6sung f\u00fcr das Design, den Einsatz und die Verwaltung von Anwendungen f\u00fcr Datenanalyse<\/a>, Machine Learning<\/a> und k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>. Das Tool ist infrastrukturagnostisch. Es funktioniert mit allen Arten von Clouds und mit Speicher- und Rechensystemen vor Ort. Sein Ziel ist es, die Bed\u00fcrfnisse von Data Scientists, Data Engineers, Business-Analysten und KI-Entwicklern zu erf\u00fcllen.<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zu ELT-L\u00f6sungen (Extract Transform Load),<\/strong> die von Data Engineers<\/strong> verwendet werden, bereitet Dataiku die Daten unmittelbar vor der Erstellung eines bestimmten Berichts oder einer Visualisierung auf.<\/p>\n\n\n\n

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Es handelt sich um ein ma\u00dfgeschneidertes Tool, das von Data Scientists<\/strong>, Business-Analyste<\/strong>n und Data Analysts<\/a> genutzt wird. Insgesamt umfasst die Plattform fast hundert Datentransformatoren eine Vielzahl von Manipulationen wie Bining, Verkettung, W\u00e4hrungs- oder Datumsumrechnung, Filtern oder Splitting.<\/p>\n\n\n\n

Selbst wenn ein Transformator nicht im Katalog vorhanden ist, k\u00f6nnen die Benutzer f\u00fcr Datenumwandlungsaufgaben <\/strong>einfach Formeln schreiben, die denen in Tabellenkalkulationsprogrammen \u00e4hneln. Urspr\u00fcnglich trug Dataiku den Namen Dataiku DSS<\/strong>: Data Science Studio. Es war als zentrale Plattform gedacht, die f\u00fcr alle Data Scientists zug\u00e4nglich und nutzbar ist, sowohl f\u00fcr Anf\u00e4nger als auch f\u00fcr Experten, die in der Lage sind, ihre eigenen Modelle in R oder Python zu schreiben.<\/p>\n\n\n\n

Der Lab-Bereich<\/strong> bietet Unterst\u00fctzung bei der Erstellung von Modellen. Die Nutzer werden durch die einzelnen Schritte gef\u00fchrt und k\u00f6nnen mithilfe einer sehr intuitiven Benutzeroberfl\u00e4che lernen.Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Dataiku <\/strong>ein leicht zug\u00e4ngliches Werkzeug ist, das als Br\u00fccke zwischen Datenquellen und analytischen Berichten oder Visualisierungen dient. Es erm\u00f6glicht Nutzern aller Ebenen, Daten f\u00fcr die Analyse vorzubereiten oder Modelle zu erstellen, und nimmt damit den Data Engineers einen Teil ihrer Arbeit ab.<\/p>\n\n\n\n

Das Tool wird f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Kundensegmentierung, Betrugserkennung, Kundenscoring, Deep Learning, Datenanalyse oder nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Eine agnostische und Open-Source-Plattform<\/h3>\n\n\n\n

Dataiku ist eine Open-Source-Plattform<\/a> f\u00fcr Data Science. Sie erm\u00f6glicht es, Data-Science-Projekte<\/strong> aufzubauen, einzusetzen und zu verwalten. Ihre Governance-Funktionen<\/strong> erm\u00f6glichen es, die Ziele eines Projekts, wichtige Entscheidungen, Modelle und vieles mehr zu dokumentieren. Au\u00dferdem k\u00f6nnen skalierte Produktionslebenszyklen verwaltet und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sichergestellt werden.<\/p>\n\n\n\n

Mit dem Dataiku Data Science Studio<\/strong> k\u00f6nnen Data Engineers und<\/strong> Data Scientists zusammenarbeiten, um Datenprodukte<\/strong> zu erstellen. Seine visuelle Benutzeroberfl\u00e4che und das integrierte Coding erleichtern die Datenanalyse. Die Sprachen R und Python werden unterst\u00fctzt, und viele andere Plattformen sind integriert. Data Scientists k\u00f6nnen DSS <\/strong>nutzen, um Datenvisualisierungen zu erstellen. Diese Plattform kann \u00fcber eine Benutzeroberfl\u00e4che oder eine \u00f6ffentliche API verwaltet werden.<\/p>\n\n\n\n

Ein cloudbasiertes Tool<\/h3>\n\n\n\n

Dataiku ist cloudbasiert.<\/a> Dadurch k\u00f6nnen viele Datenquellen und Data Warehouses effizient miteinander verbunden werden. Au\u00dferdem k\u00f6nnen die Berechnungen f\u00fcr jeden Prozessschritt in eine Datenbank gepusht werden, was die Abh\u00e4ngigkeit von den Kapazit\u00e4ten des lokalen Rechners verringert. Es ist auch m\u00f6glich, die Ausf\u00fchrung von Workflows zu planen, ohne sich in seine Instanz einloggen zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

Der Stack Accelerator<\/strong> ist mit Azure<\/a> kompatibel und hilft den Nutzern, ihre Dataiku-IA-Anwendungen einfach und schnell in die Microsoft-Cloud zu migrieren. Die Cloud erm\u00f6glicht auch die Sicherung und Pflege von Daten. IT-Administratoren<\/strong> k\u00f6nnen dank zahlreicher Templates die Workloads im Alltag leichter verwalten. Sie sind auch in der Lage, Dataiku-Instanzen auf einfache Weise zu \u00fcberwachen.<\/p>\n\n\n\n

Dataiku ist auch ein Werkzeug f\u00fcr die Zusammenarbeit. Dank der Git-Integration<\/strong> k\u00f6nnen mehrere Personen gleichzeitig an demselben Projekt arbeiten. Eine gemeinsame Aufgabenliste ist ebenfalls verf\u00fcgbar. Die Plattform zeichnet sich auch durch ihre Zug\u00e4nglichkeit aus. Sie ist sowohl f\u00fcr Coder <\/strong>als auch f\u00fcr nicht-technische Nutzer konzipiert, wodurch die Isolierung von Teams in Silos verhindert und eine \u00fcbergreifende Zusammenarbeit erm\u00f6glicht wird.<\/p>\n\n\n\n

Der Umgang mit Dataiku ist dank einer umfassenden Dokumentation, die auch Wiki-Seiten und ein Diskussionsforum umfasst<\/strong>, sehr leicht zu erlernen. Die End-to-End-Analysel\u00f6sung ist hochgradig anpassbar und elastisch. Sie ist mit allen Containerisierungsdiensten <\/strong>und mit Docker-Clustern<\/strong> vor Ort kompatibel. Dies erm\u00f6glicht Organisationen jeder Gr\u00f6\u00dfe, KI einfach einzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

Eine einfach zu bedienende L\u00f6sung<\/h3>\n\n\n\n

Mehrere Funktionen machen Dataiku sehr einfach zu benutzen. Das Tool ist f\u00fcr jeden zug\u00e4nglich, und die verschiedenen Pakete richten sich sowohl an Teams als auch an kleine Unternehmen und andere Startups. Unabh\u00e4ngig von der Expertise deines Datenanalyseteams <\/strong>kann es verwendet werden, um qualitativ hochwertige Berichte zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n

Das Data Science Studio<\/strong> ist eine plattform\u00fcbergreifende Anwendung f\u00fcr den Computer, mit der Ingenieure Code schreiben k\u00f6nnen. Es enth\u00e4lt Tools zur Orchestrierung von Arbeitsabl\u00e4ufen.<\/p>\n\n\n\n

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Der Unified Deployment Manager<\/strong> verwaltet Projektdateien und packt sie f\u00fcr Produktionsumgebungen <\/strong>zusammen. Die Benutzeroberfl\u00e4che macht es einfach, Dashboards f\u00fcr Projekte zu erstellen. Es gibt mehr als 25 Diagrammformate, und die Benutzer k\u00f6nnen Daten per Drag-and-Drop verschieben<\/strong>. Ein visueller Fluss stellt den DataOps-Prozess dar und bietet einen vereinfachten Zugang zu den verschiedenen Schritten.<\/p>\n\n\n\n

Mehrere Werkzeuge erm\u00f6glichen den Aufbau und das Training von Modellen. Das Dataiku Machine Learning<\/strong> Guidebook bietet eine Einf\u00fchrung in Machine Learning. Die Datenaufbereitungsumgebung ist direkt \u00fcber einen Webbrowser zug\u00e4nglich, und die Nutzer k\u00f6nnen dort Datenvisualisierungen oder Machine-Learning-Modelle<\/strong> erstellen.<\/p>\n\n\n\n

Diese leistungsstarke Data-Science-Plattform f\u00fcr Business-Analysten<\/a> und Data Scientists erm\u00f6glicht die Erstellung von benutzerdefinierten Anwendungen f\u00fcr die Datenvorbereitung, Pipeline-Automatisierung, statistische Analyse und Modellentwicklung. Insgesamt werden 4 Machine-Learning-Engines<\/strong> und 32 Hauptalgorithmen<\/a> unterst\u00fctzt. Au\u00dferdem werden drei\u00dfig verschiedene Konnektoren angeboten.<\/p>\n\n\n\n

Was ist die Verbindung zwischen Dataiku und Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Als Framework f\u00fcr Data Science erm\u00f6glicht Dataiku<\/strong> die Entwicklung, das Training und den Einsatz von Deep-Learning-Modellen auf einem Cluster von Maschinen. Es sind mehrere visuelle Machine-Learning-Tools f\u00fcr Aufgaben wie Bildklassifizierung oder nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung enthalten. Au\u00dferdem gibt es Funktionen zur Containerisierung und Unterst\u00fctzung von Modellen, die auf mehreren Grafikprozessoren trainiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Data Scientists und andere Experten k\u00f6nnen von einer Vielzahl von Kodierungsfunktionen profitieren. Insbesondere ist es m\u00f6glich, eine Big-Data-Programmiersprache<\/strong> auf der Plattform zu verwenden. Eine visuelle Schnittstelle macht die Anwendung von Machine-Learning-Modellen<\/strong> sehr einfach. Dar\u00fcber hinaus entf\u00e4llt durch den Platform-as-a-Service-Ansatz der Bedarf an Infrastruktur.<\/p>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus ist Dataiku auch mit der Bayes’schen Suche kompatibel. Dies erm\u00f6glicht es, ein zweites KI-Modell<\/strong> in einer Schleife<\/a> laufen zu lassen, um verschiedene Einstellungen und Parameter zu testen, bis die optimale Konfiguration gefunden ist. Diese Methode erm\u00f6glicht eine schnelle Entwicklung der KI und reduziert die Zeit, die f\u00fcr die Bewertung verschiedener Konfigurationen ben\u00f6tigt wird.<\/p>\n\n\n\n

Batch Scoring“ wird mithilfe von Automatisierungsknoten unterst\u00fctzt. Dadurch k\u00f6nnen die Modelle automatisch neu trainiert und die Daten aktualisiert werden. Ein Monitoring-System erm\u00f6glicht es, das Abdriften von Machine-Learning-Modellen,<\/strong> auch „model drift“ genannt, zu erkennen. Die Plattform ist au\u00dferdem mit den wichtigsten Continuous-Integration- und Delivery-Systemen integriert, darunter Jenkins, GitlabCI, Travis CI und Azure Pipelines.<\/p>\n\n\n\n

Schlie\u00dflich werden mehrere Datenquellen und -ziele unterst\u00fctzt, sodass Daten aus einem System geladen und ein Modell auf dem anderen aufgebaut werden kann. Je nach Arbeitsablauf der Datenanalyse<\/a> kann Dataiku vor Ort oder in der Cloud eingesetzt werden. Die Clouds Microsoft Azure, Amazon Web Services<\/a> und Google Cloud Platform sind kompatibel. Die Plattform ist auch mit Kubernetes und Docker-Clustern<\/a> vor Ort oder in der Cloud kompatibel. Dank seiner Pushdown-Architektur ist Dataiku skalierbar und unterst\u00fctzt Workloads jeder Gr\u00f6\u00dfe.<\/p>\n\n\n\n

Wie lerne ich, Dataiku zu benutzen?<\/h2>\n\n\n\n
\"homeoffice-online-besprechung.jpg\"<\/figure>\n\n\n\n

Dataiku ist eine All-in-One-Plattform f\u00fcr Data Science<\/strong>, die f\u00fcr Data Scientists und Business-Analysten sehr n\u00fctzlich ist. Sie erm\u00f6glicht es den Nutzern, ma\u00dfgeschneiderte Anwendungen zu erstellen, um die Datenvorbereitung, Pipelines, statistische Analysen oder die Modellentwicklung zu automatisieren.<\/p>\n\n\n\n

Mit vier Machine-Learning-Engines und 32 Algorithmen vereinfacht die Plattform die Erstellung von Machine-Learning-Modellen und Datenpipelines<\/strong>. Daher ist die Beherrschung von Dataiku eine wertvolle F\u00e4higkeit f\u00fcr Data Science-Profis. Um sie zu erlernen, kannst du dich f\u00fcr eine Liora-Ausbildung entscheiden.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Kurse verfolgen einen innovativen Blended-Learning-Ansatz<\/strong>, der asynchrones Lernen auf einer gecoachten Plattform mit Masterclasses kombiniert. Alle unsere Kurse k\u00f6nnen in Bootcamps<\/a> oder als Weiterbildung absolviert werden und werden vollst\u00e4ndig aus der Ferne \u00fcber das Internet durchgef\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Organisation ist staatlich anerkannt und unsere Weiterbildungen k\u00f6nnen im Rahmen des Bildungsgutscheins<\/a> gef\u00f6rdert werden. Um zu lernen, wie man Dataiku beherrscht, entdecke Liora!<\/p>\n\n\n\n

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Liora Weiterbildung<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Du wei\u00dft alles \u00fcber Dataiku. Weitere Informationen zu diesem Thema findest du in unserem ausf\u00fchrlichen Artikel \u00fcber Snowflake<\/a> und unserem Artikel \u00fcber Gitlab.<\/a><\/p>\n\n\n\n