A plataforma de dados Graviti é projetada para liberar o poder dos dados não estruturados, permitindo que empresas e equipes de aprendizado de máquina descubram valor oculto em seus dados. Com uma abordagem inovadora para a curadoria de dados, a Graviti oferece uma solução eficiente e econômica para gerenciar e manter dados brutos, metadados e dados semânticos em um único lugar. A plataforma facilita a consulta através de filtros personalizáveis para processamento adicional e a curadoria de novos conjuntos de dados de forma eficiente, sem a necessidade de cópias.
Uma das características distintivas da Graviti é o controle de versão de dados, que utiliza uma interface semelhante ao Git para rastrear todas as alterações de dados. Isso permite uma colaboração suave entre equipes, com o auxílio de ramificações. Além disso, a Graviti oferece automação de fluxo de trabalho, permitindo que os usuários automatizem seus pipelines de dados com o construtor de fluxo de trabalho da plataforma. Isso possibilita o processamento de grandes volumes de dados com computação ilimitada com apenas um clique.
A plataforma também se destaca por sua capacidade de identificar dados desequilibrados e inspecionar a qualidade dos dados, permitindo que os usuários coletem mais dados conforme necessário e corrijam dados de baixa qualidade, semântica ou metadados incorretos. A pré-processamento de dados para aprendizado de máquina ou análises de negócios é automatizada, incluindo aumento de dados, rotulagem automática e mais. A configuração de treinamento automatizado é acionada pela adição de novos dados, e as diferenças de versão entre conjuntos de dados podem ser visualizadas facilmente.
A colaboração entre equipes é facilitada, permitindo que trabalhem no mesmo conjunto de dados simultaneamente sem afetar o trabalho uns dos outros. A Graviti economiza até 100 horas por semana para equipes de aprendizado de máquina, tornando-se uma parte essencial do processo de desenvolvimento de IA. A plataforma é poderosa e funciona perfeitamente com os fluxos de trabalho existentes, aumentando a produtividade e eficiência na preparação de dados e automação do treinamento de modelos.
