本文是数据平台系列文章的第二篇——查找第一篇文章《为什么要配备数据平台？》 –，例如 Dataiku、Alteryx、KNIME 等。在描述了这些平台如何成为真正的性能加速器之后，现在让我们剖析一下它们的功能。
在 Converteo，我们坚信这些平台带来的价值来自于以下两个方面：
从其融入数据价值链核心（除了收集和激活之外）的能力来看：
我们建议概述理想数据平台的结构，从数据价值链各个阶段的非特定先决条件开始，然后探索这 意大利 WhatsApp 号码数据 些阶段的细节。
理想数据平台骨架的5个椎骨
理想的平台首先允许连接到各种数据源（数据仓库或数据湖、本地文件、SFTP 或 API 连接等）作为输入，并 连接到存储空间和其他数据开发组件（商业智能、CRM、营销自动化等）作为输出。该套件可实现与公司数据生态系统的端到端集成
理想的数据平台还提供现代化和直观的用户界面，为用户提供真正的舒适感并允许他们快速掌握该工具，同时节省创建和管理数据操作、浏览、共享项目等方面的宝贵时间。 （见下面“流程”的例子）。
[pdf-embedder url=”/app/uploads/2022/10/Examples-of-workflows-Dataiku-SAS-and-Knime.pdf” title=”工作流示例 (Dataiku、SAS 和 Knime)”]
图 1 Dataiku、SAS 和 Knime工作流程示例
该平台允许用户专注于视觉交互（通过点击按钮、拖放），同时允许具有编码技能的配置文件在必要时进行编码（使用SQL、Python、R等）。这使得整个数据配置文件系列（数据工程师、数据分析师、数据科学家、机器学习工程师）可以根据他们的用途和偏好使用单一工具。