* Importez des données (de mégaoctets à téraoctets) à partir de diverses sources. Travaillez directement avec des sources de données traditionnelles (fichiers CSV, JSON, ORC, Parquet — locaux ou Hadoop, JDBC, Hive, etc.) ou à partir d’une base de données graphique comme Neo4j.

* Transformez facilement les données en graphiques.

* Utilisez des algorithmes provenant d’une vaste bibliothèque d’opérations graphiques, y compris des opérations d’IA graphique.

* Assemblez des pipelines de traitement de données complexes où vous pouvez combiner des opérations graphiques, des opérations d’analyse de données classiques et de l’apprentissage automatique.

* Découvrez des graphiques et interprétez les résultats des algorithmes de manière interactive, à n’importe quelle étape ou étape des calculs, en expérimentant facilement différentes approches et paramètres de réglage.

* Combinez de manière transparente les avantages d’une interface graphique conviviale « sans code » ainsi que du codage via une puissante intégration Python (intégration de code, API Python, génération de code).

* Accélérez l’adoption de la modélisation et de l’analyse de données graphiques dans votre organisation en créant vos propres didacticiels ou assistants qui permettent aux personnes moins expérimentées de contribuer et d’apprendre.