对于诞生于云端的组织而言，挑战不在于传统基础设施，而在于决策无能。AWS 、Azure和Google Cloud等云提供商提供多种相互竞争的方式来完成相同的任务，从在大数据上运行 SQL 到管理计算资源。由于选择太多，组织可能会陷入架构规划的无休止循环中，在争论哪些工具、平台和配置最好时延迟实施。
这种不确定性可能会导致“选择停滞”——在架构图上进行长时间迭代而不是部署 AI 解决方案。例如，仅在 AWS 中，希望在大数据上运行 SQL 的组织可能会选择 EMR、Redshift、Athena（在 Glue 上）、Snowflake、Databricks，甚至在Kubernetes集群中运行Spark。可能性的数量之多可能会减缓进展，而不是加速创新。
为了帮助解决这一复杂性，通用 AI 平台 Dataiku 提供了一种灵活的方式，让用户能够 巴拉圭 电话号码数据 开始使用分析和 AI，而不会被单一架构所束缚。团队无需在开始工作之前就完全构建云堆栈，而是可以连接到现有数据源，根据需要启动计算资源，并随着时间的推移改进其架构。
Dataiku 云原生 AI 的主要优势：
从小处着手并无缝扩展，无需完全构建云架构。
轻松连接到多个云服务，并将云存储、数据库和计算资源视为可互换的组件。
保持跨云平台的灵活性，无需重建工作流程即可从 S3 过渡到 Snowflake 或从 Databricks 过渡到 Redshift。
通过抽象复杂性，Dataiku 确保云原生企业可以立即采取行动，而不是等到他们拥有“完美”的云架构。