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●安全性：API 是安全的，因为它们创建了一种屏障，只允许访问属于该应用程序一部分的信息，而不允许访问整个系统的信息。

●数据量较低：考虑到每个 API 都特定于某个功能，因此只有预期任务真正需要的数据才会插入到系统中。

●提高系统和应用程序的效率：API 有助于提高系统的性能，因为在创建服务时无需从头开始开发过程。

API 类型可以通过两种方式定义：按目的或按创建。

API 的类型根据其用途而多种多样，例如：

● 金融API

● ERP API

● CRM API

在“客户管理系统：初学者指南”中了解 ERP 和 CRM 之间的区别。

反过来，API ...

同步性：您是否观察过艺术体操、射箭或划船队如何进行同步动作而不失去节奏以夺得奖牌？好吧，就像他们需要共同努力来实现他们的目标一样，贵公司涉及客户服务的各个领域，在尊重他们的立场的同时，必须平等地协调工作、沟通、分享知识和经验，所有这些都是为了高效、高质量地满足需求。
为了实现这一目标，根据《敏捷行动》报告，88% 接受调查的拉丁美洲公司已经整合了他们的劳动力工作流程，85% 的公司使用统一的协作工具，79% 的公司实现了营销、销售或财务等各个领域之间的沟通自动化。

柔韧性：毫无疑问，这力之一，没有它，他们就永远无法展现出令我们印象深刻的力量和体力。
表明您可以根据客户和市场不断变化的环境 ...

4. 人际关系
根据2021 年 CX 趋势报告，公司仅仅提供快速友好的客户服务已经不够了。在一个充满不确定性的世界里，客户寻求同情并希望从能够反映其价值观的公司购买产品。

事实上，每 10 人中就有 4 人希望代理商更加友好，而这一期望也伴随着20% 的支持请求增加。如果没有客户服务流程图或票务系统，专业人员会发现自己不知所措，无法满足新的在线消费者行为。

您可能有兴趣阅读：疲惫的客户服务团队？思考敏捷来防止它。

如何满足线上顾客行为？
在线消费者行为是动态且变化的。好消息是，有专家正在思考如何满足顾客的期望。

事实上，毕马威的一项研究提出了三种策略 ...

这种可访问性意味着组织中的任何人都可以根据数据做出更快、更明智的决策，而无需成为技术专家。因此，无论您是在营销部门寻找客户流失指标、财务部门预测收入，还是运营部门优化物流，Dataiku 都能让任何人快速、轻松、协作地利用人工智能和数据驱动的洞察力。

随着谈话的继续，我发现语气已经转变。人工智能作为“洞察伙伴”的想法不再那么令人生畏。我解释说，人工智能消除了重复、耗时的任务，这些任务会让工作感觉像是一件苦差事，让人们可以专注于自己真正喜欢的工作部分。

有了 Dataiku，团队可以花更多时间制定创意策略、建立客户关系和解决问题。这就是我的工作如此有意义的原因 ...

在模型部署方面，只需单击几下，您就可以将模型或其他函数部署为 RESTful API 服务，以将其输出合并到其他数据管道、可视化或应用程序中。得益于与 MLflow、Databricks 和云 ML 平台（例如 AWS Sagemaker、AzureML 或 Google Vertex AI）的双向集成，您可以在一个地方进行设计和实验，在另一个地方进行部署和监控。简而言之，您不受单一平台限制的束缚；您可以自由选择最适合您特定需求的工具，同时享受 Dataiku 提供的集中标准化、可解释性和 AI 治理。

Dataiku 中代码 ...

Dataiku 既是润滑剂又是胶水......使物体更快，同时将它们粘合在一起。


计算是有成本的，Dataiku 提供各种策略来帮助以经济高效的方式管理计算。为此，Dataiku 可以使用自己的应用服务器。它还可以将计算委托给外部引擎。我们将此过程称为计算下推。

在 Dataiku 中，转换数据集时，您大部分时间都 阿富汗 WhatsApp 号码列表 在处理样本。完成转换后，您可以将这些步骤应用于整个数据集。现在您可以选择最佳计算引擎。它应该与数据存储和您需要执行的操作相匹配。在某些情况下，管理员可以为您设置默认计算引擎。这让您可以专注于设计和运行转换。您不必担心资源选择 ...

模型激增，能力增强：新的、更强大的模型正在加速涌现。随着全球研究人员和公司不断突破 AI 的极限，六个月前看似尖端的性能如今已成为基本能力。

成本考虑：训练和推理成本对于 GenAI 的开发至关重要。如果他们的说法属实，那么 DeepSeek 以 600 万美元的价格构建高性能模型的成就挑战了最先进的 AI 需要大量投资的假设。这对 AI 构建者来说也是一项显著的成就。这种成本降低使 AI 开发变得民主化，并为创新开辟了新的可能性。

开源势头：开源 AI 运动正在获得前所未有的关注。与专有解决方案能力相媲美的模型可以免费使用，从而激发创新，并使组织能够构建复杂的 AI 应用程序 ...

数据复杂性：现代数据来自各种来源，格式各异，既有结构化的，也有非结构化的。统一这些数据以使其可用是一项巨大的挑战。
数据速度：组织以前所未有的速度获取数据。实时维护数据质量是一项艰巨的任务。
缺乏所有权：一个反复出现的问题是数据集的责任不明确。没有明确的数据管理，问题就得不到解决，质量也会受到影响。
工具碎片化：从采集到质量监控，种类繁多的数据工具经常会造成混乱。团队很难确定要依赖哪些工具。
组织孤岛：IT 和业务团队经常孤立地运作，导致数据结果不一致以及整个组织缺乏信任。
生成式人工智能因素
生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 比利时 Whatsapp 数据 的兴起加剧了这种复杂性 ...

通过简单的点击界面，业务用户可以配置聊天机器人来检索和显示来自内部知识库的信息，使其成为人力资源、客户服务和其他部门的宝贵工具。

对于需要完全控制其应用程序的开发人员，Dataiku 支持 Voila、Gradio 和 Streamlit，用于创建高度定制的基于代码的 Web 应用程序。在底层，Dataiku 提供 IDE 支持，允许您在 VS Code、RStudio 和其他环境中构建 Web 应用程序。

开发人员可以利用 Python 和其他编程语言来构建强大的应用程序，同时利用 Dataiku 的后端基础设施进行部署和扩展。

部署、监控和扩展 Web 应用程序
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生成式人工智能和法学硕士无处不在——这是有原因的！从文档中获取答案从未如此简单。但 GenAI 能帮助您加快 Dataiku 的速度吗？答案是肯定的！

对于多个版本，Dataiku 允许在准备配方中输入自然语言来生成步骤。此功能AI Prepare允许您输入类似“如果销售额超过 100 且地区为美国，则用 1 标记行”的内容，然后生成一个步骤供您查 白俄罗斯 Whatsapp 数据 看和验证。现在，Dataiku 更进一步，让您可以使用生成配方从文本中创建完整的独立配方！

寻求一些日期帮助，Dataiku 会生成准备食谱！

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