KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
G2-Rezensenten berichten, dass Dataiku in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt, was sich in seinen höheren G2-Scores in den Kategorien prädiktive Analytik und maschinelles Lernen widerspiegelt. Benutzer schätzen die intuitive grafische Benutzeroberfläche, die das Verwalten von Code und Datensätzen vereinfacht und es zu einer großartigen Wahl für diejenigen macht, die ihre Projekte schnell prototypisieren und starten möchten.
Benutzer sagen, dass Pecan in seiner Benutzerfreundlichkeit und Einrichtung glänzt, wobei viele seine einfache Oberfläche hervorheben, die schnelles prädiktives Modellieren ohne ein dediziertes Data-Science-Team ermöglicht. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die schnelle Anpassungen ihrer prädiktiven Funktionen benötigen.
Laut verifizierten Bewertungen ist die hohe Supportqualität von Dataiku ein bedeutender Vorteil, wobei Benutzer die Plattform als zuverlässigen Partner in ihren KI-Integrationsbemühungen betrachten. Das Support-Team wird für seine Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft gelobt, was das gesamte Benutzererlebnis verbessert.
Rezensenten erwähnen, dass, obwohl Pecan exzellenten Support und strategische Partnerschaft bietet, es möglicherweise nicht die gleiche Tiefe an Funktionen wie Dataiku bietet, insbesondere für Benutzer, die fortgeschrittene Data-Science-Fähigkeiten benötigen. Dennoch macht Pecans Fokus auf Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit es zu einem starken Konkurrenten für mittelständische Unternehmen.
Benutzer heben hervor, dass die robusten Fähigkeiten von Dataiku in der Datenvisualisierung und -analyse eine Schlüsselstärke sind, die es Benutzern ermöglicht, detaillierte Berichte und Einblicke zu erstellen. Dies ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die umfassende Datenanalysen benötigen, um ihre Entscheidungsprozesse zu informieren.
G2-Rezensenten bemerken, dass, obwohl beide Plattformen ihre Stärken haben, die größere Marktpräsenz von Dataiku und die höhere Gesamtanzahl an Bewertungen auf eine etabliertere Benutzerbasis hindeuten, was potenziellen Käufern mehr Vertrauen in die langfristige Lebensfähigkeit und Unterstützung geben kann.
Dataiku vs Pecan
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Pecan einfacher einzurichten und insgesamt Geschäfte zu tätigen. Während Dataiku einfacher zu verwalten ist.
Die Gutachter waren der Meinung, dass Pecan den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Dataiku.
Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Pecan.
Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Pecan gegenüber Dataiku.
Preisgestaltung
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Dataiku
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Laden Sie die kostenlose Edition auf Mac, Linux oder virtueller Maschine herunter | Zusammenarbeit mit bis zu 3 Benutzern | Daten vorbereiten und grundlegende Datenprojekte und Apps erstellen (keine Bereitstellung, Automatisierung, Governance)
Visuelle Datenvorbereitung & AutoML
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Kann ich sicher mit meinen sensiblen Daten arbeiten?
2 Kommentare
PB
Hallo,
DSS ist eine On-Premise-Software, aber wir bieten auch ein Amazon-Image und Docker an, falls gewünscht. Sie können DSS kostenlos auf Ihrem eigenen...Mehr erfahren
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2 Kommentare
Offizielle Antwort von Dataiku
Dataiku unterstützt eine Reihe von Tools zur Einbindung von Stakeholdern und Teammitgliedern, darunter:
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Kann ich das Data Science Studio testen?
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PB
Hallo,
Zunächst einmal vielen Dank für Ihr Interesse. Sie können DSS kostenlos auf der Website von Dataiku ausprobieren (www.dataiku.com/try). Sie können...Mehr erfahren
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