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Dataiku Preisübersicht

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Dataiku Preisbewertungen

(2)
Márcio B.
MB
Engenheiro de dados sênior
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
"Eine vollständige und intuitive Plattform für Data-Science-Projekte"
Was gefällt dir am besten Dataiku?

Dataiku zeichnet sich durch seine Benutzerfreundlichkeit aus – die Drag-and-Drop-Oberfläche in Kombination mit der Möglichkeit, bei Bedarf zu programmieren, macht es für eine breite Palette von Benutzern zugänglich. Die Implementierung verlief reibungslos und wurde gut vom Customer-Success-Team unterstützt. Ich nutze Dataiku häufig, weil es eine Vielzahl von Funktionen bietet, von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung. Die Integration mit anderen Tools wie Datenbanken, Cloud-Diensten und APIs ist unkompliziert, was die Plattform für End-to-End-Projekte noch leistungsfähiger macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Dataiku?

Obwohl die Plattform insgesamt ausgezeichnet ist, können einige erweiterte Einstellungen und Optionen für neue Benutzer etwas überwältigend sein. Darüber hinaus kann die Preisstruktur ein einschränkender Faktor für kleinere Unternehmen oder Teams sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Logan S.
LS
Data Scientist
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
"Reduzierung der Zeit bis zum Nutzen"
Was gefällt dir am besten Dataiku?

Visuelles Layout macht die Datenumwandlung klarer. Eingebaute Werkzeuge beschleunigen die Entwicklungszeit, insbesondere mit Werkzeugen wie den LLM-Rezepten und dem ML-Modell "Battle". Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Dataiku?

Ich habe Unstimmigkeiten bemerkt, wie Code in einem Python-Notebook im Vergleich zu einem Python-Rezept ausgeführt wird. Manchmal funktioniert etwas in einem Rezept, das in einem Notebook nicht funktioniert. Weigerung, den globalen Dunkelmodus hinzuzufügen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Antwort von Taylor MECHAM aus Dataiku

Wir freuen uns zu hören, dass Sie das visuelle Layout und die integrierten Tools für die Datenumwandlung und die verbesserte Entwicklungszeit hilfreich finden. Wir schätzen Ihr Feedback zu den Inkonsistenzen bei der Codeausführung zwischen Python-Notebooks und Rezepten – wir werden dies mit unserem Team für eine weitere Überprüfung und Verbesserung teilen.

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