Dataiku

Kurzfazit

Dataiku ist die Data-Science-Plattform für Teams, die ML-Modelle produktiv betreiben wollen — ohne für jeden Schritt separates Tooling zu orchestrieren. Die visuelle Flow-Ansicht macht Modellpipelines nachvollziehbar auch für Stakeholder ohne Python-Kenntnisse. Für Finanzinstitute besonders relevant: die vorkonfigurierte “Next Best Offer for Banking”-Lösung, die auf Transaktionsdaten und Kundensegmentierung aufbaut und in Wochen statt Monaten einen ersten funktionierenden Prototypen liefert. Der Einstiegspunkt — die Community Edition — ist kostenlos, aber für produktive Bankanwendungen mit Datenschutzanforderungen braucht man den Enterprise-Plan mit EU-Hosting.

So steigst du ein

Schritt 1: Starte mit der kostenlosen Community Edition auf dataiku.com/dss/. Lade einen ersten Datensatz hoch (pseudonymisiert, kein Produktivsystem) und erstelle einen visuellen Flow: Daten einlesen → bereinigen → einfaches Modell trainieren. Das gibt ein realistisches Bild der Plattform innerhalb eines halben Tages.

Schritt 2: Exploriere die Solution-Bibliothek: Unter “Solutions Catalog” findest du die “Next Best Offer for Banking”-Vorlage. Importiere sie in einen eigenen Workspace und verstehe, welche Datenfelder und Features das Template voraussetzt — das ist gleichzeitig eine Checkliste für eure eigene Datenqualitätsprüfung.

Schritt 3: Für den produktiven Einsatz: Enterprise-Angebot bei Dataiku anfragen und EU-Hosting-Option (on-premise oder europäische Cloud-Region) explizit als Anforderung nennen. Klären ob ein externer Implementierungspartner oder interne Ressourcen das Deployment übernehmen.

Ein konkretes Beispiel

Eine Direktbank mit 600.000 Privatkunden nutzt Dataiku für ihr Next-Best-Offer-Programm im Baufinanzierungssegment. Das Data-Science-Team (4 Personen) hat mit dem Banking-Template einen ersten Propensity-Score in 6 Wochen produktiv gestellt — statt der erwarteten 6 Monate in reinem Python. Die visuelle Flow-Ansicht ermöglicht dem Vertriebsleiter, die Logik nachzuvollziehen und konkrete Feedback-Loops ins Modell einzuspeisen. Modell-Retraining erfolgt monatlich automatisiert. Dataiku-Jahreskosten: ca. 45.000 USD für das Team, plus EU-Cloud-Infrastruktur.