Dakota工具包为仿真代码与迭代分析方法之间提供了灵活且可扩展的接口。Dakota包含基于梯度和非梯度方法的优化算法；基于采样、可靠性及随机展开方法的不确定性量化；基于非线性最小二乘法的参数估计；以及基于实验设计和参数研究方法的敏感性/方差分析。这些功能可独立使用，也可作为高级策略（如代理模型优化、混合整数非线性规划或不确定性优化）中的组成部分。通过采用面向对象的设计来实现迭代系统分析所需的关键组件的抽象，Dakota工具包为高性能计算机上的计算模型设计与性能分析提供了一个灵活且可扩展的问题求解环境。