Degen.ai

La gestion des flux de données implique souvent des tâches chronophages telles que la création de données de test réalistes, la garantie de la conformité à la confidentialité ou la manipulation d'informations non structurées. DeGen.AI fournit une suite d'outils d'IA générative spécialement conçus pour les ingénieurs de données comme vous. Notre plateforme vous aide à générer, augmenter, protéger et analyser les données structurées et non structurées, en automatisant les processus complexes afin que vous puissiez vous concentrer sur la construction, les tests et la mise à l'échelle de vos projets de données, le tout sans écrire de code.

Fonctionnalités clés

• 🤖 Générer des données synthétiques : Créez des ensembles de données structurées de haute fidélité à partir de zéro, avec des schémas et des distributions personnalisables, idéales pour des tests et un développement robustes sans dépendre des données de production sensibles.

• 📈 Augmenter les ensembles de données existants : Enrichissez intelligemment vos données en introduisant du bruit contrôlé, en simulant des valeurs aberrantes, en appliquant des transformations d'échelle ou en générant des valeurs manquantes plausibles pour améliorer la formation et la résilience des modèles.

• ⏱️ Produire des données de séries temporelles : Construisez des ensembles de données temporelles réalistes, en définissant des tendances, une saisonnalité et des schémas cycliques spécifiques pour le développement de modèles de prévision et les tests rétrospectifs.

• 🔒 Gérer les informations personnelles et anonymiser les données : Détectez et masquez ou remplacez automatiquement les informations personnelles identifiables (PII) sensibles telles que les courriels, les numéros de téléphone, les numéros d'assurance sociale et les numéros de carte de crédit pour garantir la conformité et protéger la vie privée.

• ⚖️ Gérer les données déséquilibrées : Visualisez les distributions d'ensembles de données et appliquez des techniques pour rééquilibrer les classes asymétriques, ce qui permet d'obtenir des modèles d'apprentissage automatique plus précis et plus équitables.

• 🏷️ Effectuer la reconnaissance d'entités nommées (NER) : Extrayez et catégorisez automatiquement les entités clés (personnes, organisations, lieux, dates et types personnalisés) à partir de documents textuels non structurés.

• 💬 Interroger les données en langage naturel : Interagissez de manière conversationnelle avec vos ensembles de données. Posez des questions en anglais simple ("Montrez-moi tous les utilisateurs de Californie qui se sont inscrits le mois dernier") et recevez des requêtes SQL et des résultats générés par l'IA.

• ⚡ Optimiser les requêtes SQL : Soumettez vos requêtes SQL existantes et laissez l'IA analyser et suggérer des versions optimisées pour améliorer les performances et réduire la consommation de ressources sur votre base de données.

• 📄 Analyser et extraire des données brutes : Convertissez les données non structurées ou semi-structurées (comme les journaux, les rapports ou le texte libre) en formats structurés organisés (CSV, JSON) pour faciliter l'analyse et l'intégration.

• 🔗 Intégrer avec les bases de données : Connectez-vous directement à vos bases de données existantes pour extraire des données à traiter et renvoyer les résultats, ou travaillez en toute transparence avec les exportations/importations de fichiers CSV et JSON.

Cas d'utilisation pratiques pour les ingénieurs de données

1. Accélérer les cycles de développement : Au lieu d'attendre des données de production aseptisées, vous pouvez instantanément générer de grands ensembles de données synthétiques réalistes qui imitent les caractéristiques de la production. Utilisez ces données pour tester en profondeur les nouvelles fonctionnalités de l'application, les migrations de bases de données ou les pipelines ETL avant le déploiement, ce qui réduit considérablement les risques et les retards.

2. Améliorer la robustesse du modèle ML : Vous disposez d'un ensemble de données propre mais limité pour la formation d'un modèle de détection des fraudes. En utilisant DeGen.AI, vous augmentez ces données en simulant des cas extrêmes - en ajoutant des valeurs aberrantes de transaction, en introduisant des informations manquantes plausibles pour certaines caractéristiques, et en rééquilibrant le rapport entre les exemples frauduleux et non frauduleux - en créant un ensemble de données plus complet qui aide à former un modèle plus résilient et plus précis.

3. Rationaliser les flux de travail de conformité : Avant de partager un ensemble de données clients avec une équipe d'analyse, vous devez supprimer toutes les informations personnelles. Avec DeGen.AI, vous vous connectez simplement à la table de la base de données ou téléchargez le fichier, configurez la fonction de masquage des informations personnelles et générez une version entièrement anonymisée en quelques minutes, ce qui garantit la conformité aux réglementations en matière de confidentialité telles que GDPR ou CCPA sans effort manuel.

Démarrez avec l'ingénierie des données pilotée par l'IA

DeGen.AI offre un moyen pratique d'exploiter l'IA générative pour vos défis quotidiens en matière de données. En automatisant les tâches de génération, d'augmentation et d'analyse, elle vous libère pour vous concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. La plateforme est conçue pour gérer des ensembles de données allant des petits fichiers de test aux volumes à l'échelle de l'entreprise, tous accessibles via une interface intuitive sans code, pilotée par des interactions en langage naturel dans la mesure du possible. Étant donné que vous utilisez vos propres clés de fournisseur d'IA (BYOK), la plateforme elle-même est disponible gratuitement.