Graviti est une plateforme de données de nouvelle génération conçue pour libérer la puissance des données non structurées. Elle permet l'utilisation de données non structurées à grande échelle pour l'analyse et l'IA, aidant les entreprises à tirer de la valeur de données complexes, à unifier les équipes de données et à accélérer le processus d'apprentissage automatique.
La plateforme offre une curation de données économique et rapide, permettant de gérer et de maintenir vos données brutes, métadonnées et données sémantiques en un seul endroit. Avec des filtres personnalisables pour un traitement ultérieur, Graviti permet de créer de nouveaux ensembles de données efficacement sans duplication.
Graviti introduit également un contrôle de version des données pour la lignée et la collaboration, utilisant une interface de type Git pour le versionnage des données. Cela permet de suivre tous les changements de données et de collaborer en douceur à travers les équipes avec l'aide de branches.
L'automatisation des workflows est une autre caractéristique clé de Graviti, permettant d'automatiser votre pipeline de données avec le constructeur de workflows de Graviti. Traitez de grands volumes de données avec un calcul illimité en un seul clic.
La plateforme Graviti aide à identifier les données déséquilibrées, à inspecter la qualité des données, à prétraiter les données pour l'apprentissage automatique ou l'analyse commerciale, y compris l'augmentation des données, l'étiquetage automatique et plus encore. Elle permet également de configurer des pipelines de formation automatisés déclenchés par l'ajout de nouvelles données, de visualiser les différences entre les versions et de collaborer sur le même ensemble de données simultanément sans affecter le travail des autres.
Graviti a permis à une équipe d'apprentissage automatique d'une entreprise de logistique d'économiser 100 heures par semaine, devenant une partie clé de leur processus de développement IA. La plateforme est puissante et fonctionne de manière transparente avec leurs workflows, augmentant leur productivité et leur efficacité dans la préparation des données et l'automatisation de la formation des modèles.
