# Dataiku Reviews **Vendor:** Dataiku **Category:** [Software de Infraestructura de IA Generativa](https://www.g2.com/es/categories/generative-ai-infrastructure) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 196 ## About Dataiku Dataiku es la plataforma para el éxito en IA que une a las personas, la orquestación y la gobernanza para convertir las inversiones en IA en resultados empresariales medibles. Ayuda a las organizaciones a pasar de la experimentación fragmentada a la ejecución coordinada y confiable a escala. Diseñada para el éxito en IA: Dataiku reúne a expertos en negocios y especialistas en IA en el mismo entorno, incorporando el contexto empresarial en análisis, modelos y agentes de IA. Los equipos de negocio pueden autoabastecerse e innovar, mientras que los expertos en IA construyen, despliegan y optimizan rápidamente, cerrando la brecha entre los pilotos y la producción. Orquestación que escala: Dataiku conecta datos, servicios de IA y aplicaciones empresariales a través de análisis, aprendizaje automático y agentes de IA. Los flujos de trabajo integrados ofrecen valor en cualquier nube o infraestructura sin dependencia de proveedores o fragmentación. Gobernanza en la que puedes confiar: Dataiku incorpora la gobernanza a lo largo del ciclo de vida de la IA, permitiendo a los equipos rastrear el rendimiento, el costo y el riesgo para mantener los sistemas explicables, conformes y auditables. ## Dataiku Pros & Cons **What users like:** - A los usuarios les encanta la **facilidad de uso** de Dataiku, simplificando tareas complejas y mejorando la productividad en el desarrollo de ML. (82 reviews) - Los usuarios aprecian los **recursos de aprendizaje fáciles de usar** de Dataiku, que simplifican significativamente el proceso de desarrollo de ML. (82 reviews) - Los usuarios aprecian la **interfaz fácil de usar** de Dataiku, permitiendo una colaboración sin problemas y facilidad de uso para todos los niveles de habilidad. (46 reviews) - A los usuarios les encantan las **fáciles integraciones** en Dataiku, que permiten conexiones fluidas a diversas fuentes de datos y plataformas. (43 reviews) - Los usuarios valoran la **mejora de la productividad** de la plataforma unificada de Dataiku, que permite una gestión y análisis de datos eficientes para todos. (42 reviews) - Colaboración (41 reviews) - Los usuarios valoran la **amplia gama de integraciones** en Dataiku, facilitando la colaboración y diversas capacidades analíticas. (40 reviews) - Rendimiento (40 reviews) - Visualización de datos (38 reviews) - Aprendizaje Automático (38 reviews) **What users dislike:** - Los usuarios encuentran el **empinada curva de aprendizaje** desafiante, especialmente cuando intentan utilizar las funciones avanzadas de manera efectiva. (45 reviews) - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje pronunciada** desafiante, especialmente para los principiantes que desean usar funciones avanzadas. (26 reviews) - Los usuarios experimentan **rendimiento lento** en Dataiku, particularmente con grandes conjuntos de datos y ejecuciones de escenarios complejos. (24 reviews) - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje difícil** de Dataiku desafiante, especialmente para aquellos que son nuevos en las funciones avanzadas y la integración. (23 reviews) - Los usuarios destacan la **estructura de precios costosa** como un gran inconveniente, especialmente para organizaciones o equipos más pequeños. (22 reviews) - Complejidad (20 reviews) - Los usuarios encuentran que los **problemas de complejidad** en las herramientas y documentación de Dataiku pueden obstaculizar su experiencia general. (20 reviews) - Los usuarios enfrentan **problemas de rendimiento** que interrumpen el flujo de trabajo, complican la preparación de datos y limitan el acceso a los complementos para las pruebas. (19 reviews) - Características faltantes (16 reviews) - Problemas de gestión de datos (14 reviews) ## Dataiku Reviews ### 1. Dataiku: Una herramienta complementaria para la ciencia de datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Venta al por Menor, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 12, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Lo que más me gusta de Dataiku es cómo reúne todo el flujo de trabajo de datos en un solo lugar. Permite a los equipos preparar datos fácilmente, construir modelos de aprendizaje automático y desplegarlos sin cambiar entre múltiples herramientas. La interfaz visual facilita la comprensión de las canalizaciones de datos, al tiempo que permite a los usuarios avanzados escribir código cuando es necesario. Este equilibrio entre herramientas visuales y flexibilidad de codificación hace que la colaboración entre científicos de datos, analistas e ingenieros sea mucho más fluida. Ayuda a los equipos a pasar más rápido de datos en bruto a ideas reales y modelos listos para producción. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Una cosa que no me gusta de Dataiku es que puede sentirse un poco pesado y complejo, especialmente al trabajar con conjuntos de datos muy grandes o muchos flujos de trabajo. A veces, la interfaz se vuelve más lenta y gestionar múltiples proyectos puede resultar confuso. Además, aunque las herramientas visuales son útiles, ciertas personalizaciones avanzadas aún requieren codificación, lo cual puede ser un desafío para los usuarios no técnicos. En general, es una plataforma poderosa, pero hay una curva de aprendizaje cuando se empieza a usar. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku ayuda a resolver el problema de gestionar todo el flujo de trabajo de datos y aprendizaje automático en una sola plataforma. En lugar de usar herramientas separadas para la preparación de datos, análisis, construcción de modelos y despliegue, Dataiku reúne todo en un solo lugar. Esto facilita la organización de proyectos, el seguimiento de las canalizaciones de datos y la colaboración con otros miembros del equipo. Para mí, ha sido útil porque simplifica el proceso de convertir datos en bruto en ideas y modelos útiles. También mejora la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos, ya que los analistas pueden usar la interfaz visual mientras que los científicos de datos aún pueden escribir código cuando sea necesario. En general, ayuda a acelerar el proceso de desarrollo y hace que los proyectos de datos sean más estructurados y fáciles de gestionar. ### 2. Dataiku: Colaboración fácil de usar a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mahmoud H. | DevOps Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 25, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Lo que más me gusta de Dataiku es su interfaz fácil de usar y sus sólidas características de colaboración. Facilita que los científicos de datos, analistas e ingenieros trabajen juntos en los mismos proyectos. También aprecio que soporte todo el ciclo de vida de los datos, desde la preparación de datos hasta el aprendizaje automático y la implementación. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Una cosa que no me gusta de Dataiku es que puede ser bastante exigente con los recursos del sistema, especialmente cuando trabajo con grandes conjuntos de datos. Además, algunas de las funciones más avanzadas tienen una curva de aprendizaje, por lo que puede llevar tiempo entender completamente cómo usarlas de manera efectiva. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku aborda el desafío de los flujos de trabajo de datos fragmentados al reunir la preparación de datos, el análisis, el aprendizaje automático y la implementación en una sola plataforma. También facilita que los equipos colaboren y automaticen procesos clave. Para mí, esto se traduce en ahorro de tiempo, mejor productividad y proyectos de datos que son más fáciles de gestionar de principio a fin. ### 3. Una herramienta que lo reúne todo **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rodrigo M. | IT Consultant, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 07, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Realmente me gusta cómo Dataiku reúne todo en un solo lugar. Hace que mi flujo de trabajo se sienta más organizado y menos disperso, lo que me ayuda a mantenerme en el camino. Dicho esto, hay momentos en que puede sentirse un poco abrumador, especialmente con tanto en una sola interfaz, pero en general todavía hace que mi trabajo sea más fácil. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Para mí, la mayor desventaja es que no siempre se siente tan intuitivo como me gustaría, especialmente cuando entro en las partes más avanzadas. A veces, termino pasando más tiempo tratando de averiguar cómo hacer algo que realmente haciéndolo, y eso puede ser bastante frustrante. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku me ayuda a reunir todo en un solo lugar. Antes, tenía que saltar entre diferentes herramientas para la preparación de datos, análisis y modelado, lo que hacía que todo el proceso se sintiera disperso e ineficiente. Ahora mi flujo de trabajo se siente mucho más organizado y eficiente, y puedo pasar más tiempo concentrándome en el problema real que estoy tratando de resolver en lugar de gestionar y cambiar constantemente entre herramientas. ### 4. Plataforma de IA flexible con una interfaz de usuario estelar, necesita mejor visualización y soporte de implementación. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Xiaoguang D. | Principal Adviser Data Science | Senior RioExpert, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 13, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Creo que la interfaz de usuario de Dataiku es muy fácil de usar. Incluso si no tienes un fuerte trasfondo en ciencia de datos o ingeniería de datos, aún puedes usarla dibujando cuadros, lo que la hace accesible para muchas personas. También me gusta que puedas personalizar tus soluciones escribiendo tu propio código para satisfacer necesidades específicas del negocio. Además, con su desarrollo acelerado, Dataiku actualiza y mejora regularmente el sistema para incluir las últimas características de IA, lo cual me parece increíble. El entorno gráfico sin código reduce significativamente mi ciclo de desarrollo, ahorrando al menos un 50% de mi tiempo. También facilita la interacción con los usuarios finales porque pueden acceder a nuestro entorno de desarrollo para ver el progreso y dar retroalimentación rápida. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Primero que nada, creo que tengo algunas limitaciones que, para ser honesto contigo, porque digamos, si quieres mostrar y visualizar un conjunto de datos grande, siempre tiene algunas limitaciones. Y, además, descubrí que el panel de control construido por la API no es muy elegante ni muy fácil de usar. Comparado con Power BI u otras herramientas de visualización como Tableau, creo que eso es algo que también puedes mejorar. Otro punto principal para nosotros es sobre el despliegue. Porque necesitas vincularte con el desarrollo diferente, los requisitos, cómo desplegar nuestra solución de IA, particularmente a otra forma de nube. Por ejemplo, AWS Azure, creo que necesitamos un poco más de apoyo en esto. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku me ayuda a construir soluciones de IA como sistemas multiagente, manejando tanto imágenes de prueba como datos numéricos. Reduce significativamente mi ciclo de desarrollo en un 50% y mejora la colaboración al permitir una retroalimentación rápida de los usuarios, lo que lleva a iteraciones de proyectos más rápidas. ### 5. Una plataforma unificada que conecta a expertos en datos y equipos de negocios sin problemas **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Seerapu N. | Backend Developer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 15, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Su mayor fortaleza es permitir una verdadera colaboración entre expertos en datos y equipos de negocio en una sola plataforma. Conecta sin problemas el trabajo técnico como la codificación y la ingeniería de ML con interfaces visuales y sin código. Esto elimina los silos, acelera la entrega de proyectos y asegura que las soluciones de IA se construyan con un contexto empresarial crucial, haciéndolas más impactantes y sostenibles. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Para equipos más pequeños o proyectos más simples, Dataiku será premium. Las amplias características de la plataforma vienen con una complejidad inherente, lo que puede llevar a una curva de aprendizaje más pronunciada. Su modelo de precios a menudo se considera enfocado en empresas, lo que potencialmente lo hace menos accesible para startups o usuarios individuales que no necesitan toda su escala colaborativa. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku resuelve los desafíos críticos de los flujos de trabajo de ciencia de datos fragmentados. Proporciona una plataforma unificada y colaborativa que conecta la preparación de datos, la experimentación y el despliegue en un entorno gobernado. Esto nos beneficia directamente al reducir drásticamente los tiempos de entrega de proyectos, mejorar la gobernanza y la reproducibilidad de los modelos y permitir que tanto los usuarios técnicos como los de negocio contribuyan de manera efectiva a los resultados basados en datos. ### 6. Simple Data Analysis That Saves Time **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Henri S. | Junior Data scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 13, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** The simplicity to analyse data, results, and the gain of time compared to doing all that in python in a classic IDE **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Recently I did not like how difficult and long it was to add input files in managed folders. I could not upload subfolemders for exemple. Also multiple times when I uploaded large number of files, some were not uploaded. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** I work in data science and we do everything in dataiku ### 7. Colaboración de Datos sin Esfuerzo con Funciones Robustas **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Christopher M. **Reviewed Date:** January 14, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Me gusta que Dataiku me permita manejar proyectos de datos y construir modelos de aprendizaje automático al integrar datos de diferentes fuentes, limpiarlos y organizarlos, y experimentar con modelos todo en un solo lugar. La combinación de una interfaz visual con opciones de codificación lo hace accesible tanto para miembros del equipo técnicos como no técnicos, facilitando la gestión de proyectos de datos. Me encanta cómo reduce las tareas repetitivas, disminuye los errores y mantiene los proyectos complejos organizados y funcionando sin problemas. Es genial que todos en el equipo puedan contribuir, sin importar sus habilidades técnicas, haciendo que el trabajo con datos sea más fácil y menos estresante. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Una cosa que he notado sobre Dataiku es que puede sentirse un poco abrumador al principio porque hay tantas funciones y opciones. Trabajar con conjuntos de datos realmente grandes o flujos de trabajo complejos a veces puede ser un poco lento. También creo que podría ser un poco más fácil para los nuevos usuarios comenzar. En general, es una gran herramienta, pero un poco más de orientación y un rendimiento más fluido la harían aún mejor. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Utilizo Dataiku para agilizar proyectos de datos integrando fuentes de datos, limpiando datos y construyendo modelos en una sola plataforma. Permite la colaboración en equipo independientemente de las habilidades técnicas, ahorra tiempo en tareas repetitivas, reduce errores y mantiene organizados los proyectos complejos. ### 8. Interfaz visual intuitiva, potentes flujos de trabajo, pero necesita una mejor gestión del historial. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Akshay B. | Data Scientist, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 14, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Realmente aprecio cómo la interfaz gráfica de usuario maneja rutas e hilos. Te permite gestionar todo tu código y conjuntos de datos visualmente, y todo se alinea automáticamente, lo que hace que la experiencia sea muy agradable de usar. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No hay nada en particular que no me guste de Dataiku. Sin embargo, un área de mejora sería una mejor gestión del historial y del código reciente en el que he trabajado. Sería útil si esta información fuera más fácilmente accesible y visualmente destacada. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Gestionar grandes conjuntos de datos fue mi principal desafío. Tener acceso a un portal unificado tanto para datos geoespaciales como para otros tipos de datos, junto con la potencia de procesamiento necesaria, ha sido crucial para lograr mis objetivos como científico de datos. La capacidad de probar varios modelos de aprendizaje automático de una sola vez es simplemente revolucionaria. No puedo imaginar volver a trabajar en mi PC para estas tareas. ### 9. Flexible y visual, pero podría mejorar la gestión del código **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aurelien B. | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 13, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Me gusta que Dataiku haga el análisis de datos más visual y menos doloroso. Aprecio la flexibilidad de las soluciones disponibles, como la capacidad de alojar aplicaciones web personalizadas en Python, usar filtros de Python, construir flujos de trabajo personalizados y crear escenarios personalizados. La configuración inicial fue muy fácil después de hacer las capacitaciones. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** La gestión del código de aplicaciones web es un desafío porque implica trabajar con un archivo grande, y las llamadas a la API de Python son limitadas y restrictivas. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Encuentro que Dataiku hace que el análisis de datos sea más visual y menos doloroso. ### 10. Dataiku es una gran herramienta de flujo de ML y operaciones de ML desde un principiante hasta un experto. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Teeka Raman K. | Analytics Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** March 14, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Comencé a usar Dataiku como analista de datos junior. Las recetas visuales han transformado cómo se construye un proyecto de análisis de principio a fin. A medida que comencé a abordar proyectos complejos y expandir mi conocimiento de la ciencia de datos y el dominio en el que estoy trabajando, empecé a descubrir las latitudes de capacidades que puedo adoptar de las herramientas y API de Dataiku. Me ha ayudado enormemente a acelerar mis objetivos profesionales. Otro aspecto fantástico sería la actualización constante de las características y herramientas como la gestión de calidad de datos, LLM mesh y Agentic AI en el estudio, lo cual se convierte en una inspiración para probar e implementar pasos adicionales (en el flujo de ML) que me ayudan a aumentar el valor comercial en los proyectos en los que estoy trabajando. También me inscribí en la academia de Dataiku. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Como describí, Dataiku es fantástico para comenzar como principiante, pero a medida que el proyecto se vuelve más complejo, al comenzar a usar las APIs de Dataiku en Python, empecé a sentir una falta de detalle en la disponibilidad de la documentación. Por ejemplo, desearía que las APIs de Dataiku para Python tuvieran una documentación más clara, como podemos observar en algunas bibliotecas como Pytorch, Scikit Learn, Scipy o Plotly. Detalles como todos los parámetros disponibles para una función específica y parámetros adicionales que se pueden usar con uno o dos ejemplos que expliquen qué significa cada parámetro para la implementación de la función. La documentación actualmente disponible es altamente limitada para ayudarme a entender las capacidades completas de una función o API específica. Así que, mi mejor recurso de referencia a menudo son las respuestas de publicaciones en el blog que proporciona Dataiker. Con gratitud, solicitaría al equipo que mejore la documentación hasta tal punto que agregue valor a un desarrollador experimentado de ML Ops. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku simplifica el proceso de ML Flow y ML Ops, lo que me permite centrarme en la preparación de datos, la construcción de modelos, su validación e implementación. Me gustaría apreciar la disponibilidad de la funcionalidad de Dataiku a través de las APIs de Dataiku, lo que facilita la creación y el despliegue de proyectos solo con Python. ### 11. Easy-to-Use Recipes Make Scenario Setup Simple **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Aerolíneas/Aviación | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 13, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Having easy to use recipes with an easy and simple way to setup scenarios **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** It’s not that I dislike this, but I want to have easier tool to use AI with step by step tutorials **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Everything is consolidated into one environment. I have the ability to do so much things in Dataiku ### 12. Una plataforma poderosa para la ciencia de datos de extremo a extremo y la colaboración **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Aniket D. | Graphic Designer, Diseño, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 23, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku es excelente para gestionar toda la cadena de datos desde la preparación de datos hasta el aprendizaje automático y la implementación. La mejor parte es que es fácil de implementar. La mejor parte es cómo permite a usuarios tanto técnicos como no técnicos colaborar en la misma plataforma. Los flujos de trabajo visuales facilitan la creación de proyectos sin necesidad de programación intensiva, mientras que los usuarios avanzados aún pueden profundizar con Python, R o SQL. La integración con plataformas en la nube y el control de versiones también es muy fluida. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** La plataforma puede parecer pesada para proyectos más pequeños, y la curva de aprendizaje inicial es un poco empinada para principiantes. Además, los costos de licencia pueden ser altos para pequeñas empresas o startups. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Para mí, Dataiku principalmente resuelve el problema de la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos. Antes, se perdía mucho tiempo cuando los científicos de datos, analistas y equipos de negocio trabajaban por separado y tenían que intercambiar constantemente archivos e informes. Con Dataiku, todos podemos trabajar en la misma plataforma: la limpieza de datos, la construcción de modelos y la visualización ocurren en un solo lugar. También me evita realizar tareas manuales repetitivas, ya que muchos flujos de trabajo pueden automatizarse. En general, ha hecho que nuestros proyectos de datos sean más rápidos, más transparentes y más fáciles de gestionar. ### 13. Soluciones de Plantillas que Aceleran las Implementaciones **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Farmacéuticos | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 17, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Soluciones de plantilla para acelerar las implementaciones **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Las soluciones de plantilla no exponen el código detrás, por lo que a veces es difícil entender cómo funcionan las características (la documentación no es suficiente) **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Prototipado rápido de soluciones ### 14. Gran producto con mucha flexibilidad y complementos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Donglin J. | Lead Analytic Data Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 25, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Plataforma de extremo a extremo: Desde la ingestión y preparación de datos hasta el despliegue y monitoreo de modelos, Dataiku cubre todo el ciclo de vida de un proyecto de datos. Esto elimina la necesidad de herramientas dispares y agiliza todo el flujo de trabajo. Entorno colaborativo: La plataforma fomenta una colaboración fluida a través de proyectos compartidos, comentarios y control de versiones. Esto asegura que todos estén en la misma página y contribuyan con su experiencia única. Mis compañeros de trabajo comparten sus proyectos entre sí y trabajan juntos en algunos proyectos. Integraciones extensas: Dataiku se integra perfectamente con una amplia gama de bases de datos, plataformas en la nube y bibliotecas de aprendizaje automático. Esta flexibilidad nos permite aprovechar nuestra infraestructura y recursos existentes. Acabo de enterarme de que se añadió recientemente una nueva biblioteca de R que podría facilitarnos la vida en la manipulación de datos. Gestión robusta de modelos: La plataforma proporciona herramientas completas para rastrear el rendimiento de los modelos, gestionar versiones y asegurar el cumplimiento. Esto es crítico para mantener la precisión y fiabilidad de nuestras decisiones basadas en datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** El motor en funcionamiento puede ser complicado, no hay un motor que pueda hacerlo todo. A veces tengo que probar diferentes motores para que funcione. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Tenemos datos que residen en diferentes plataformas, como Google Cloud BigQuery, Helix, Microsoft Excel, etc. Nuestro equipo necesita obtener datos de esas diferentes fuentes de datos y ejecutar el proceso ETL, manipular los datos y generar un único archivo de datos analíticos para diferentes usos. Dataiku puede ayudarnos a lograr ese objetivo mediante las recetas visualizadas. Otro problema es que nuestro equipo tiene diferentes habilidades en Ciencia de Datos, como Python y R. Cada miembro creó su parte de lógica usando su lenguaje de programación preferido. Necesitamos juntar todas sus piezas de lógica y generar una lógica unificada para generar un conjunto de datos analíticos. Podemos usar Dataiku como una plataforma única para incorporar códigos de Python y R juntos. ### 15. Una plataforma completa e intuitiva para proyectos de ciencia de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Márcio B. | Engenheiro de dados sênior, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 25, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku se destaca por su facilidad de uso: la interfaz de arrastrar y soltar combinada con la opción de programar cuando es necesario lo hace accesible para una amplia gama de usuarios. La implementación fue fluida y bien respaldada por el equipo de éxito del cliente. Uso Dataiku con frecuencia porque ofrece una gran cantidad de funciones, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos. La integración con otras herramientas como bases de datos, servicios en la nube y APIs es sencilla, lo que hace que la plataforma sea aún más poderosa para proyectos de principio a fin. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Aunque en general la plataforma es excelente, algunos ajustes y opciones avanzadas pueden ser un poco abrumadores para los nuevos usuarios. Además, la estructura de precios puede ser un factor limitante para empresas o equipos más pequeños. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku está ayudando a resolver la complejidad de gestionar todo el flujo de trabajo de ciencia de datos, desde la ingestión y preparación de datos hasta el desarrollo y despliegue de modelos. Centraliza la colaboración entre científicos de datos, analistas y usuarios de negocio, asegurando que los proyectos avancen más rápido y con mejor gobernanza. La plataforma también reduce la dependencia del código puramente manual, haciendo que los análisis avanzados sean más accesibles. Esto me está beneficiando al aumentar significativamente la productividad, mejorar la visibilidad de los proyectos y permitir una toma de decisiones más rápida basada en flujos de datos confiables y bien estructurados. ### 16. Gran tienda única para todas las necesidades de Ciencia de Datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Katyayani P. | Data Scientist - AI & Advanced Analytics, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 25, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** La plétora de fuentes de datos plug-in, toneladas de opciones para recetas predefinidas (para EDAs, ingeniería de datos y análisis rápidos y sucios). Junto con eso, también tenemos recetas basadas en código para escribir nuestros propios códigos. Y la guinda del pastel es el entorno colaborativo sin que tengamos que manejar explícitamente nada de eso. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Desearía que hubiera más opciones de personalización disponibles para algunas de las recetas visuales. Otra cosa es el control de versiones: aunque Dataiku maneja el control de versiones, es muy poco intuitivo y difícil volver a una versión anterior, o incluso entender los cambios realizados entre diferentes versiones. Necesitamos tener comentarios de commit y otras características similares a git para que funcione mejor. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku está resolviendo el mayor problema de proporcionarnos ancho de banda de computación para desarrollar, probar y desplegar modelos de ML complejos en un entorno colaborativo. Nos está proporcionando una solución integral para todas nuestras necesidades relacionadas con el proyecto, desde la incorporación de datos, su limpieza y procesamiento, el desarrollo de un modelo, su implementación e incluso la visualización de resultados. En el frente de GenAI, mi equipo y yo hemos podido lanzar múltiples pilotos y MVPs gracias a la integración de Streamlit + VS Code de Dataiku, ahorrándonos tiempo crítico en el despliegue y la integración por nosotros mismos. ### 17. Flexible, usable pero no perfecto. **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Jason F. | Manager, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku ha sido un cambio de juego en la democratización de los flujos de trabajo de datos. Me encanta lo intuitivo que es para que los equipos multifuncionales construyan canalizaciones, transformen conjuntos de datos y colaboren, todo dentro de un flujo visual y manipulen los datos. Es el tipo de herramienta que hace que la manipulación sea sin esfuerzo, la experimentación fácil y el compartir el trabajo sin fricciones. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Por mucho que aprecie lo accesible y lleno de funciones que es Dataiku, hay momentos en los que su flexibilidad se siente como un arma de doble filo. Algunos casos de uso se vuelven sorprendentemente complejos debido a la lógica de las recetas, y manejar flujos de trabajo parametrizados o reutilizables puede sentirse torpe. También puede ser lento como plataforma basada en la nube, con múltiples usuarios editando flujos de trabajo únicos. Hace el trabajo, pero a veces desearías que lo manejara de manera más rápida, limpia y táctil. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku es la columna vertebral del nuevo almacén de datos. Ha sido esencial para descubrir la lógica descentralizada y el SQL oculto (conocimiento tribal). Los flujos visuales hacen que las transformaciones sean rastreables y reproducibles. La herramienta logra que los muchos equipos diferentes trabajen con una única fuente de verdad y elimina las varias versiones diferentes que anteriormente circulaban por la organización y, por último, permite capacidades de entrega más rápidas. **Official Response from Taylor MECHAM:** > Gracias por compartir sus comentarios detallados sobre Dataiku. Nos alegra saber que encuentra nuestra plataforma intuitiva y beneficiosa para la colaboración entre funciones, y apreciamos sus ideas sobre las áreas donde siente que hay margen de mejora. Con respecto a los desafíos que mencionó, entendemos la importancia de la eficiencia y continuaremos explorando formas de optimizar la velocidad y simplificar los flujos de trabajo para una mejor usabilidad. Si tiene sugerencias específicas o encuentra algún problema en el futuro, no dude en comunicarse con nuestro equipo de soporte. Valoramos su opinión y estamos comprometidos a proporcionar una experiencia sin problemas para todos nuestros usuarios. ¡Gracias por elegir Dataiku! ### 18. Reseña de Dataiku **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Juliette M. | Consultant, Healthcare Data Science and Analytics, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Me encanta la plataforma, es intuitiva y muy útil. Las recetas de llm son especialmente útiles. En general, creo que es una gran plataforma, se ve genial, tiene sentido, y definitivamente me permite hacer mi trabajo más rápido. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** El soporte actual no siempre ha sido el mejor. A menudo he buscado ayuda y he perdido mucho tiempo yendo de un lado a otro sin resolver un problema, solo para que me digan que la persona que intenta ayudarme no sabe mucho sobre la versión en la nube de Dataiku. La documentación tampoco es específica para la nube, por lo que es un poco confusa. El proceso a través del cual Dataiku ha estado desarrollando un caso de uso para nosotros también ha tenido algunas dificultades. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Todavía estamos probando Dataiku, viendo qué puede hacer por nosotros, pero hasta ahora ha hecho que las transformaciones de datos simples sean mucho más fáciles. También estamos utilizando algunos de los modelos de datos tradicionales y algunas características tradicionales de ML. Ha sido más útil para usar LLMs, permitiéndonos resumir y extraer datos de texto libre, dándonos datos a los que no hemos podido acceder hasta ahora. ### 19. ¡La única herramienta para gobernarlos a todos! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Christian T. | Senior Dataiku Platform Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Es difícil destacar una sola característica, así que tendré que mencionar varias: - La capacidad de servir a diferentes personas, como "codificadores" y "clicadores", significa que Dataiku es bien recibido por quienes no son científicos de datos. Sin embargo, para aquellos que prefieren codificar, también pueden hacerlo. - La capacidad de integrarse con tantas tecnologías y motores de computación y almacenamiento tanto para la ingesta como para la computación paralela significa que no hay trabajo demasiado grande para realizar en Dataiku cuando se utiliza la tecnología adecuada. - El Flow hace que las complejas canalizaciones de datos sean simples de entender y diseñar. También lo hace muy fácil de usar. - La integración de Jupyter Notebooks, el versionado integrado de Git y la gestión del entorno de código Python hace que la creación de nuevos proyectos y la gestión de proyectos sea muy fácil. - Y finalmente, me gustaría mencionar específicamente a su increíble equipo de soporte. En mi carrera en TI, he tratado con una multitud de proveedores de software empresarial, incluidos todos los grandes, y puedo decir honestamente que el soporte de Dataiku es el mejor con el que he tratado por mucho. La velocidad de respuesta es increíble incluso los fines de semana o fuera de horario. Está claro que operan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en todo el mundo. La calidad y cantidad de las respuestas del soporte es excepcional. Incluso al pedir fragmentos de código para usar la API de Dataiku, lo cual la mayoría de los proveedores normalmente cobrarían bajo servicios profesionales, nos ha sorprendido su disposición a ayudar y siempre hemos logrado un resultado. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** La interfaz gráfica de usuario es inconsistente a veces en cómo se deben realizar ciertas acciones. Aunque encontramos que el soporte de Dataiku es excepcional, tuvimos menos suerte en conseguir que se implementaran nuevas funciones. La corrección de errores también ha sido lenta en nuestra opinión, a pesar de que Dataiku tiene un buen calendario de lanzamientos (¡suelen lanzar una actualización cada 2 semanas!). En nuestra opinión, las funciones principales y la corrección de errores deberían tener más prioridad que las funciones de LLM y otras nuevas características. Necesita más trabajo para mejorar las operaciones de ML. Por ejemplo, la deriva del modelo también está disponible a través de un complemento adicional y solo en ciertos algoritmos. Esto debería ser una capacidad central. La colaboración también podría mejorarse ya que hay algunos problemas de concurrencia que necesitan ser solucionados. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku es nuestra principal plataforma de aprendizaje de ML para todas nuestras cargas de trabajo de análisis avanzado. ### 20. Dataiku hace que las soluciones basadas en datos sean simples y rápidas. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sri P. | Data Science Manager, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Lo que más me gusta de Dataiku es lo fácil que es de usar para crear y gestionar soluciones basadas en datos. La plataforma tiene una interfaz muy amigable, por lo que incluso si no eres experto, puedes comenzar a trabajar en tus proyectos de datos sin mucho problema. Es sencillo crear flujos de datos, hacer análisis e incluso crear modelos de aprendizaje automático, todo en un solo lugar. Además, me gusta mucho que Dataiku pueda conectarse muy fácilmente con diferentes servicios en la nube y fuentes de datos. Esto hace que mi trabajo sea mucho más rápido y eficiente porque no necesito dedicar mucho tiempo a la integración. En general, Dataiku ayuda mucho a pasar rápidamente de datos en bruto a resultados útiles. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No hay muchas cosas que no me gusten de Dataiku, pero a veces, si quieres usar funciones más avanzadas, necesitas tener un conocimiento técnico más profundo. Para alguien que está comenzando, esto puede ser un poco difícil. Además, debido a que Dataiku siempre añade nuevas funciones, a veces no es fácil mantenerse al día y encontrar la mejor manera de usar todo. A veces, al integrarse con algunos sistemas en la nube, puede haber pequeños problemas técnicos, pero generalmente hay buen soporte y documentación para ayudar. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Lo uso para automatizaciones de OCR para extraer datos de documentos, lo que me ahorra mucho trabajo manual. Uso Dataiku para crear chatbots RAG y conectarme con grandes modelos de lenguaje, lo que facilita responder preguntas y ayudar a los usuarios rápidamente. Uso Dataiku para crear y automatizar informes operativos. Otro caso de uso es el mantenimiento predictivo para mi equipo. ### 21. Dataiku es impresionante **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Satish K. | Senior Data Architect, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** 🔄 Preparación Inteligente de Datos Transforma datos en bruto en activos estructurados y listos para usar utilizando herramientas intuitivas mejoradas por sugerencias impulsadas por IA, detección automática de esquemas y reconocimiento inteligente de tipos. 🧪 Desarrollo Continuo Apoya la analítica ágil con un entorno estilo CI/CD donde los flujos de datos, scripts y modelos evolucionan continuamente, promoviendo la iteración y mejora rápida. ⚙️ Facilidad de Implementación Minimiza la complejidad de configuración con componentes modulares, interfaces de arrastrar y soltar, e integración sin problemas con ecosistemas de datos existentes (nube, local, híbrido). ✅ Validación Robusta de Datos Asegura la calidad de los datos a través de verificaciones de validación integradas, paneles de perfilado y la flexibilidad para implementar lógica personalizada en Python para reglas complejas o específicas de dominio. 🧠 Construcción de Escenarios Modela y simula diferentes escenarios empresariales o analíticos utilizando flujos de trabajo parametrizados, lógica de ramificación y componentes reutilizables para apoyar análisis de "qué pasaría si". 🌀 Zonas de Flujo Organiza y gestiona procesos de datos en "Zonas de Flujo" — etapas claramente definidas (por ejemplo, Ingesta → Transformación → Validación → Salida) que hacen la orquestación de la tubería transparente y escalable. 📚 Página WIKI Integrada Empodera la colaboración y el intercambio de conocimiento con una página WIKI integrada. Documenta la lógica, comparte mejores prácticas, rastrea cambios y capacita a nuevos usuarios sin esfuerzo. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Aunque DSS ofrece una interfaz visual poderosa y flexibilidad, trabajar con grandes conjuntos de datos a menudo introduce una fricción significativa, particularmente durante la ejecución de escenarios y la depuración. 🚧 Puntos Clave de Dolor: Cuellos de Botella de Rendimiento: Ejecutar escenarios complejos en grandes conjuntos de datos directamente en el motor DSS es lento y consume muchos recursos, a menudo haciéndolo poco práctico para análisis sensibles al tiempo. Dependencia de Motores Externos: Para lograr un rendimiento aceptable, los equipos deben descargar el procesamiento a motores SQL o Spark, lo que requiere: Configuración adicional de infraestructura (clústeres, permisos, conexiones) Experiencia avanzada en SQL o PySpark, lo cual puede ser una barrera para analistas de datos o científicos de datos ciudadanos. Sobrecarga de Depuración: Solucionar problemas en grandes flujos de trabajo es engorroso debido a: Transparencia limitada en la ejecución del código subyacente Arquitectura de múltiples capas (flujo visual → traducción Spark/SQL → motor de ejecución) Ciclos de iteración más lentos, especialmente con Spark **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** ✅ Validación Automática de Datos Reglas de validación predefinidas con lógica personalizable (Python/SQL) Perfilado automático y detección de anomalías al ingresar Validación integrada directamente en las canalizaciones de datos y alertas 🧠 Ingesta y Lectura de Datos Inteligente Detección de esquemas inteligente, inferencia automática de tipos y vistas previas de datos Muestreo eficiente de grandes conjuntos de datos sin requisitos de carga completa Conectores flexibles para la nube, en las instalaciones y APIs con configuración mínima 📊 Información Rápida a Través de Visualización de Datos Resúmenes de datos con un clic con gráficos, distribuciones y KPIs Capacidades de análisis detallado para análisis de causas raíz Incorporación fluida de visuales en flujos, paneles y páginas WIKI 🔐 Gobernanza de Datos Incorporada Catálogo de metadatos centralizado y seguimiento de linaje Controles de acceso basados en roles y registros de auditoría Versionado, seguimiento de cambios y flujos de trabajo de aprobación Integración con marcos de privacidad y cumplimiento de datos (GDPR, HIPAA, etc.) ### 22. Potentes integraciones de Dataiku, aunque aún no lo he usado. **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Banca | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 14, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Todas las integraciones que puedes añadir en Dataiku son realmente poderosas. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No soy un usuario, pero tengo interés en Dataiku. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Como científico de datos, siento que la próxima actualización en junio de 2026 transformará mi trabajo y lo hará mucho más fácil y eficiente, especialmente para realizar PoCs. ### 23. Gran producto para el desarrollo de tuberías **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Ashley H. | Business Operations Coordinator, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 14, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku hace que sea realmente fácil organizar y desarrollar un flujo de datos. Especialmente si tu equipo trabaja en los mismos flujos juntos, es muy fácil colaborar. Me encanta lo modular que puedo hacer mi flujo y que puedo alternar entre SQL/R/Python sin problemas. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** A veces, los mensajes de error son realmente confusos y no útiles, especialmente si estás ejecutando una consulta en la parte posterior. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Antes de usar Dataiku, teníamos dificultades para gestionar grandes flujos de datos en Snowflake. Tener que guardar una serie de más de 20 consultas sin ningún tipo de representación visual de cómo se conectan entre sí era complicado. También era difícil colaborar en los mismos flujos de trabajo, especialmente porque mi equipo trabaja de forma remota. Tener Dataiku nos permite ver visualmente todo nuestro flujo de datos, que a menudo supera las 100 consultas. También es fácil colaborar. También podemos aplicar aprendizaje automático a un conjunto de datos sin tener que escribir un código para ello, ya que Dataiku lo tiene incorporado. ### 24. Por qué amo Dataiku como analista de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** AJ C. | Assistant Vice President, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Mi primer trabajo real en análisis comenzó cuando empecé a usar Dataiku. Sabía cómo escribir SQL, pero la plataforma me ofrecía múltiples opciones en cuanto a cómo ejecutar consultas. Las recetas visuales eran fáciles, y por supuesto también tenía la opción de escribir el código real. Poder seguir mis transformaciones a través del flujo de datos me facilitó entender lo que estaba sucediendo. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Desearía que hubiera capacidades para hacer un formato más parecido a Excel dentro de Dataiku. Normalmente tengo que exportarlo y luego trabajar en el archivo para que se vea bien. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku me ayuda a obtener información sobre nuestra herramienta NBA utilizada por los asesores financieros. La medición de la NBA es una gran iniciativa para nosotros, y como analista principal, soy responsable de realizar muchas consultas y entender cuáles son nuestras tendencias. ### 25. Una plataforma de ciencia de datos revolucionaria. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Lucas M. | Pricing Data Scientist, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Es flexibilidad. Puedo programar y me gusta que puedo crear recetas que usan código para procesar mis datos. Sin embargo, disfruto tener la capacidad de simplemente seleccionar una receta visual y aplicar rápidamente transformaciones sin escribir líneas de código. Esto mantiene mis habilidades frescas y me da un impulso de productividad cuando necesito entregar rápidamente. Uso la plataforma a diario y forma parte de mis herramientas principales para desarrollar mis proyectos. Como una gran organización, tenemos nuestro propio soporte interno para tratar con problemas. Sin embargo, he asistido a un encuentro y una conferencia en Londres y conocí al equipo del Reino Unido. Fue una experiencia increíble y me ofrecieron mucho apoyo mostrando nuevas características y facilitando el contacto con la comunidad de usuarios de Dataiku. Otro aspecto que disfruto es la integración sin problemas con nuestros sistemas de datos actuales. Usando Dataiku, puedo conectarme con todas nuestras fuentes de datos y desarrollar proyectos que antes no eran posibles. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Mi única desventaja al respecto es el costo. Aunque creo que cumple lo que promete, el costo es una gran barrera dentro de mi organización. Me gustaría que más de nuestros analistas tuvieran acceso a una licencia de diseñador. Eso los empoderaría al desarrollar nuevas habilidades. Hoy en día, solo unos pocos científicos de datos (incluyéndome a mí) y un par de analistas tienen acceso completo a la herramienta. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Cuando me uní a la empresa, no teníamos un gerente de ETL. Solía escribir mis consultas SQL y construir las conexiones usando Power Query. El proceso era engorroso y solía tomar muchas horas para hacer pequeños progresos. Con Dataiku, ahora puedo crear mis modelos, programar las actualizaciones, guardar los datos en un repositorio centralizado y simplemente exponerlos a mis herramientas de visualización de datos (Power BI). Otro problema era tener la potencia de cálculo para procesar nuestros datos. Trabajo en la industria energética y nuestros datos son cada media hora. Con Dataiku, puedo usar Spark en EKS y procesar una gran cantidad de datos en solo una fracción del tiempo que solía. ### 26. Visual Recipes and Ease of Use Make This a Joy to Work With **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Manufactura | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 13, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** I do enjoy greatly the visual recipes and ease of use **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** I dislike the fact that insights sometimes are just a snapshot in time, not re-usable **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** It is solving data and analytics problems ### 27. Dataiku: Haciendo tu trabajo de Ciencia de Datos fácil **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** palbha n. | Data Science Specialist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 03, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Encuentro la plataforma muy fácil de usar, lo que la hace ideal para crear prototipos rápidamente y lanzar tu MVP lo antes posible. También es sencillo de conectar y usar, lo que realmente acelera el proceso. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Encuentro la documentación algo incompleta, con pocos tutoriales disponibles. Puede ser una lucha encontrar soluciones cuando necesito ayuda. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Tanto los enfoques MVP como los de extremo a extremo permiten un desarrollo rápido de casos de uso, pero cuando se trata de construir soluciones a gran escala y escalables con un impacto real, el proceso puede ser más desafiante. ### 28. ¡Una plataforma robusta, completa y altamente personalizable! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ana Paula R. | Data Scientist, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 14, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku tiene varias características excelentes. Para mí, las más importantes son el control de versiones de modelos, que te permite rastrear y comparar diferentes implementaciones, haciendo mucho más fácil volver a entrenar y desplegar modelos. Otra característica clave son las recetas personalizables, especialmente en Python, un lenguaje ampliamente utilizado en ciencia de datos. Esto aporta gran flexibilidad, junto con numerosas herramientas visualmente intuitivas dentro de la plataforma, permitiéndote implementar tu código sin problemas dentro de una canalización de datos. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No estoy seguro de si señalaría algo que no me gusta de Dataiku, pero las áreas de mejora serían el análisis estadístico de datos dentro de la plataforma. A veces, podrías querer realizar una prueba en una columna, pero el proceso para la visualización gráfica incluye solo un subconjunto de los datos o requiere un camino largo para llegar allí. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku es una plataforma integral de extremo a extremo, que facilita la ingestión de datos y la gestión de toda la canalización hasta que es consumida por modelos de aprendizaje automático. Esto es especialmente cierto para los modelos en tiempo real, donde los datos pueden llegar a través de un punto final, ser procesados y luego insertados en el modelo para inferencia. ### 29. Hacer crecer las aplicaciones y el ROI ayudando a las unidades de negocio **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Iván P. | Vice President, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 01, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Muy simple de aprender, usar e integrar en tu entorno, sin importar qué proveedor de nube utilices. Interfaz simplificada. Con Dataiku puedes servir fácilmente a muchos clientes en la empresa: unidades de TI y de negocio. Ayuda a democratizar el acceso a la información y la creación de aplicaciones. Reutiliza el código ... que tienes en Python ... úsalo. Implementar Dataiku es sencillo. El soporte al cliente realmente funciona. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No hay un modelo de precios simple y escalable para las aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Dataiku Answers puede ser mucho más poderoso, debería explotar un modelo de datos más fácilmente y darte gráficos y no solo texto como respuestas. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** - Creación de agentes de IA generativa (bots) - Resolución de la rotación de clientes (detección temprana de clientes que se van) - Sustitución de SAS o algunos procesos - Creación de modelos de pronóstico de demanda - Sustitución del trabajo manual (procesamiento de Excel, CSV, texto). ### 30. Very Easy to Use with Numerous Use Cases **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios Financieros | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 13, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Very easy to use and numerous use cases. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** I don’t dislike that much - nothing to declare here **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Data transformation, reconciliation, machine learning ### 31. Una mejor manera de recorrer el camino de la IA **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Petróleo y energía | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Sus capacidades absolutas de proporcionar casi todos los aspectos de un proyecto de IA de manera de bajo código o sin código, hace mucho tiempo que no hice una programación genuina en un proyecto gracias a las características de Dataiku que hacen mi trabajo suave y fácil. El soporte al cliente es muy, muy rápido y receptivo, nunca tengo que esperar más de 4 horas para obtener una respuesta a cualquier consulta que plantee. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Entiendo el lanzamiento agresivo de versiones para mantenerse al día con el progreso en el campo de la inteligencia artificial generativa. Pero en cualquier organización real no es tan fácil seguir actualizando la versión cada dos meses. Me encantaría ver que algunas características importantes se lancen como versión y también se proporcionen como parche o complemento para la versión anterior para evitar la necesidad de actualizar cada vez. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Podemos ofrecer a nuestros empleados no técnicos un lugar para desarrollar sus ideas. Así que gestionamos una plataforma de Dataiku con una arquitectura centralizada que me permite, como administrador, gestionar la plataforma y mantener a mis usuarios sin preocupaciones, permitiéndoles centrarse en los casos de uso. ### 32. Gran información. Me dio perspectivas sobre la IA y cómo la utilizan las empresas reales. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kevin F. | Website Admin and AI Expert, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Lo que más me gustó de la Conferencia de IA de Dataiku fue lo accesible que se sintió todo, incluso con toda la charla de alta tecnología. Hicieron que grandes ideas como la IA Generativa y el aprendizaje automático fueran fáciles de entender y realmente útiles para negocios reales. Las demostraciones prácticas fueron sólidas, y se notaba que pensaron en asegurarse de que personas de todos los ámbitos se sintieran bienvenidas. No solo fue inteligente, sino práctico, y eso es lo que realmente me impactó. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Una cosa que podrían mejorar es reducir un poco el uso de palabras de moda y jerga tecnológica; a veces parecía que estaban hablando solo a una sala llena de científicos de datos. Sería genial si ofrecieran más sesiones orientadas a personas de pequeñas empresas o profesionales prácticos que quieren usar la IA sin necesitar un doctorado. Además, algunos estudios de caso más del mundo real de empresas comunes, no solo de las grandes, ayudarían a mostrar cómo funciona esto en el mundo cotidiano. Manténganlo inteligente, pero háganlo más comprensible. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** El modelo inmobiliario fue muy impresionante. Me hace pensar en lo que podría ser posible para mí. ### 33. Dataiku: Una Plataforma de Lanzamiento de Alto Octanaje con Controles y Equilibrios Inteligentes **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vikas B. | Director, Analytics Consulting, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Prueba de valor rápida: Flujos visuales y conectores preconstruidos que permiten demostrar un modelo en vivo con datos del cliente en cuestión de días. Carga de gestión del cambio reducida: Debido a que tanto los usuarios avanzados como los usuarios ocasionales de negocios permanecen en una sola interfaz, la carga de capacitación y la resistencia disminuyen drásticamente. Estrategia de salida suave: Un fuerte soporte del proveedor y una comunidad vibrante te permiten entregar las llaves sin temores de "dependencia de consultores". Preparación para el futuro: Las actualizaciones frecuentes añaden integraciones (por ejemplo, Snowflake Cortex, Vertex AI) lo suficientemente rápidas como para que los diagramas de arquitectura no queden obsoletos durante el proyecto. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Saltos abruptos en las licencias una vez que aumentan los conteos de espectadores o los complementos premium - sorpresas presupuestarias al renovar. El alto apetito de computación inflaciona los costos en la nube/en las instalaciones. La deriva de complementos/Python hace que los complementos comunitarios y los entornos compartidos se rompan en las actualizaciones sin un anclaje estricto de versiones. La curva de aprendizaje de las funciones avanzadas frena la adopción si omites la habilitación estructurada. El retraso de la interfaz de usuario en proyectos con miles de conjuntos de datos te empuja a espacios de trabajo compartidos. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** plataforma de bajo código y sin código para habilitar a los usuarios finales de negocios ### 34. Experiencia informativa y emocionante **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Manufactura | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku ofrece una multitud de beneficios que lo convierten en una herramienta invaluable para las organizaciones que buscan aprovechar sus datos de manera efectiva. Mis cosas favoritas son su entorno colaborativo, que fomenta el trabajo en equipo entre científicos de datos, analistas y usuarios de negocios, permitiéndoles compartir ideas y trabajar juntos sin problemas. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Un par de cosas que no me gustan de Dataiku, específicamente dentro de mi organización, es que hemos tenido muchos errores no anunciados que surgen. Podríamos tener un flujo funcionando durante un largo período de tiempo y luego, un día, deja de funcionar debido a un error. Estos errores aleatorios pueden detener las tareas diarias normales para tener que investigar errores que originalmente no eran un problema. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku me ha permitido tomar grandes cantidades de datos y realizar cálculos, así como resumirlos para usarlos en el negocio cada día. Dataiku también me permite tomar estos datos y añadir aún más información para poder calcular pronósticos y posibles resultados futuros. ### 35. Revolucionando la forma en que interactuamos con los datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Powers P. | Lead, Data Modernization, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku es increíblemente fácil de usar e implementar. Es casi irreal lo poderoso que es, pero incluso con todo el poder que tiene, la configuración y el mapeo son tan intuitivos que sientes que debes estar omitiendo pasos. Poco a poco se está convirtiendo en un sistema de uso diario para nuestra empresa y en una piedra angular a medida que comenzamos a modernizar nuestros datos. El apoyo que hemos recibido del equipo interno ha sido nada menos que fantástico. Están ahí para responder preguntas, guiarte a través de las implementaciones y hacer que el proceso de integración, que ya es fácil, sea aún más sencillo. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No he encontrado nada que me haya disgustado hasta este momento. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Queríamos una solución que permitiera a personas no técnicas interactuar con nuestros datos y obtener información. Queríamos que pudieran hacer esto de manera independiente y sin tener un equipo de personas que tomaran pedidos de informes para cumplir con solicitudes o preguntas aleatorias. Ese equipo todavía existe, pero para solicitudes más grandes y estratégicas. ### 36. Rápido y Furioso **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abhishek S. | Senior Director - Head of AI, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 22, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** La función de arrastrar y soltar fácilmente permite a personas con menos habilidades en SQL analizar datos. Reduce el tiempo durante el EDA. Permite que un pequeño equipo construya rápidamente una capacidad para un nuevo caso de uso; otras plataformas tardan días en configurarse para integrar a todos los usuarios y fuentes de datos. La mejor plataforma de IA para explorar, probar y crear tus pruebas de concepto que requieren cambios frecuentes. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Un módulo de MLOps con interfaz de usuario para monitorear la salud de los modelos que puede ser utilizado por DS, incluyendo un módulo de comunicación, hará que esta plataforma sea completa para una oferta empresarial. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Escalado a una base de usuarios no especializados en ciencia de datos para el análisis de datos Tiempo reducido para incorporar un nuevo modelo de IA ### 37. Gran herramienta de orquestación para casos de uso de IA/ML/GenAI **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sumit M. | Consultant, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Me encanta el hecho de que Dataiku hace que la orquestación de modelos de IA/ML/GenAI sea tan fácil y que todo esté en un solo lugar. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No hay nada específico que no me guste, pero hubo ciertas características que descubrimos al explorar Dataiku que luego fueron corregidas por el equipo de Dataiku. Dado que es un producto en evolución y el panorama de la IA está cambiando tan rápido, necesitan ponerse al día más rápido que sus competidores. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Hacer la orquestación más fácil sin tener que preocuparme por construir mis propios conectores con diferentes fuentes, entornos de código y tener que escribir largas líneas de código. Puedo simplemente usar las recetas que están integradas. ### 38. Gran herramienta para realizar Ciencia de Datos y IA Cotidiana **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tirth S. | Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Las características y capacidades de Dataiku. Encuentro que Dataiku es una solución integral para realizar análisis cotidianos, ciencia de datos e inteligencia artificial. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** La configuración de la infraestructura para alojar la pila de Dataiku en las instalaciones fue muy dolorosa. Tomó más de 2 meses solo para configurar la infraestructura y hacer que Dataiku funcionara en nuestra nube. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** 1) Proporciona acceso a algunos de los algoritmos de ML más desafiantes de implementar con solo un clic. 2) Ayuda a acelerar nuestro viaje a través de casos de uso de Ciencia de Datos y ML. 3) Las capacidades de bajo código y sin código ayudan a los no programadores a comenzar con el desarrollo y despliegue de ML de manera rápida y eficiente. ### 39. Mi plataforma de datos de uso diario **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Investigación | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** March 25, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Al igual que su lema de empresa, Dataiku es nuestra plataforma de "IA cotidiana". Desde la preparación de datos y el Análisis de Datos Exploratorio (EDA), hasta MLOps y modelos de IA, Dataiku tiene todo lo que necesitamos para optimizar nuestras necesidades analíticas y de IA. Integrar nuestras fuentes de datos heterogéneas es sencillo, y permite a nuestro personal encontrar los datos que necesitan y enriquecerlos en solo unos pocos pasos. El equipo que administra la plataforma en nuestra organización puede centrar todos sus esfuerzos en proporcionar soporte e incorporación a nuestros nuevos usuarios, y estar seguro de contar con el soporte experto y excelente de Dataiku cuando sea necesario. Hoy en día, alrededor del 20% del personal de nuestra organización utiliza Dataiku al menos una vez a la semana, para consumir informes y paneles de control, o para realizar su propio análisis, haciendo así que el proceso de toma de decisiones sea más eficiente y robusto. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Para algunos usuarios, especialmente aquellos acostumbrados a realizar todas sus tareas con código, la incorporación puede ser un desafío. Podrían tener dificultades para encontrar el valor añadido si no tienen un caso de uso específico desde el cual comenzar. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku está resolviendo nuestro problema de producir informes consistentes y mejorando nuestras operaciones con informes fácilmente disponibles. ### 40. Es una de las transiciones más suaves para archivos de datos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** shreyang p. | Quality Data Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Es realmente fácil unirse a diferentes servidores y obtener el extracto en otro servidor, lo que hace que una parte difícil sea fácil para mí al escribir diferentes consultas SQL. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Todavía estoy trabajando en la aplicación, pero veo que no hay más complementos para Power BI. Si fuera posible enviar el archivo extraído directamente a Power BI, eso ayudaría mucho para los BI. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** No necesitaré escribir diferentes consultas SQL para obtener datos de diferentes servidores y también me ayudará a construir un análisis predictivo para el taller de mantenimiento. ### 41. Datos Conectados y Limpieza de Datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Químicos | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** El desarrollador de flujo visual: creo que realmente ayuda a los usuarios a entender cómo se procesa su información. El registro de trabajo: permite al usuario seguir cada ejecución de escenario y solucionar cualquier problema. Capacidad para copiar proyectos: a menudo busco replicar un proyecto específico - DataIku hace que sea muy fácil de hacer - haciendo que la implementación de nuevos proyectos sea muy rápida. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** No puedo pensar en ninguna desventaja. La herramienta en sí es intuitiva de usar y organiza bien la información. Es una herramienta con la que puedo decir que estoy realmente satisfecho. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** DataIku resuelve mi problema de conectividad de datos, permitiéndome interrogar varias bases de datos SQL y luego limpiar, filtrar y ordenar los datos. Estos datos se envían a una salida amigable para que muchos empleados industriales puedan verlos. ### 42. Plataforma de análisis de datos fácil de usar **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Aerolíneas/Aviación | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 06, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** La interfaz de usuario es fácil de usar, solo me toma un poco de tiempo aprender y entender el concepto relacionado con Dataiku y puedo crear mi propio flujo. El servicio al cliente es muy receptivo, responden a mis preguntas muy rápido. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Creo que Dataiku ya está trabajando con la última tendencia de IA, pero creo que sería mejor si incluyera una función como la integración entre Copilot y VS Code, que permite la generación fluida de código por IA. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku resuelve problemas como la gestión de complejas canalizaciones de datos, la colaboración dentro de los equipos y la automatización de tareas repetitivas de IA/ML. Me beneficia al simplificar los flujos de trabajo con una interfaz visual, además mi compañero de equipo y yo podríamos colaborar más fácilmente en la plataforma. ### 43. Simplificando el flujo de trabajo de aprendizaje automático **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Marzieh k. | Data Scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** ¡Me encanta cómo esta aplicación hace que el desarrollo de ML sea tan fácil! Se encarga de las cosas complicadas y te permite centrarte en construir modelos geniales. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** después de algunas actualizaciones recientes, hemos experimentado algunos problemas que interrumpieron nuestro flujo de trabajo. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku simplifica el flujo de trabajo de aprendizaje automático al proporcionar recetas integradas que eliminan la necesidad de reescribir código repetitivo. Esto me permite centrarme más en el pipeline general y la estrategia, en lugar de quedar atrapado en tareas de codificación rutinarias. Ahorra tiempo y ayuda a mantener la consistencia en los proyectos. ### 44. Reseña de Dataiku **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Katrina B. | Overnight stock associate , Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 16, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Me gusta que básicamente esté dirigido por IA y que no tengas que hacer mucho. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Nada, es una gran aplicación, quizás un poco costosa, pero vale la pena. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Resolvió mi problema de mantener un seguimiento de todos mis documentos, lo hace todo por mí. ### 45. Lo más cercano a la analítica de datos de extremo a extremo disponible. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Manufactura | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Dataiku combina las mejores características en exploración de datos, canalizaciones de datos, Dev Ops, visualización de datos, desarrollo de aplicaciones web, aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa. Siempre están agregando nuevas características y constantemente reciben comentarios y solicitudes de la comunidad de desarrollo para nuevas características. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Puede haber algunos problemas de traducción con la terminología utilizada en el producto. También me gustaría ver una característica de capa semántica en lugar de que cada paso de transformación escriba una nueva tabla. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku me permite pasar del prototipo a la producción rápidamente. Durante las sesiones de resolución de problemas, puedo extraer datos de muchas fuentes diferentes para analizarlos y crear un informe o panel de control para monitorear la situación sin salir de la herramienta. ### 46. Un socio que vale su peso en oro **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios Financieros | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Como alguien que dirige la estrategia de datos en la gestión de patrimonios, donde la confianza del cliente y el rigor regulatorio son innegociables, encontrar una plataforma que equilibre la innovación con la gobernanza es primordial. Después de 18 meses de usar Dataiku en nuestros equipos globales, aquí está mi opinión sincera. Gustos 1. Colaboración que Une Silos El entorno unificado de Dataiku ha sido transformador para derribar muros entre nuestros quants, analistas de negocios y equipos de riesgo. Por ejemplo, construir modelos de segmentación de clientes solía llevar semanas de idas y venidas. Ahora, los científicos de datos prototipan en Python mientras los analistas de negocios ajustan la lógica visualmente, acelerando el tiempo para obtener información. Un momento destacado: una herramienta de riesgo de cartera de alto patrimonio neto fue co-desarrollada por nuestro equipo de quants y asesores en la mitad del tiempo habitual, gracias a los flujos de trabajo compartidos. 2. Gobernanza de Extremo a Extremo En la gestión de patrimonios, las pistas de auditoría son vitales. Los permisos granulares y el seguimiento de la línea de datos de Dataiku (quién hizo qué, cuándo) han hecho que las auditorías SOX y GDPR sean menos dolorosas. Recientemente rastreamos la lógica de decisión de un modelo a través de seis meses de iteraciones durante una revisión regulatoria, sin sudar. 3. Flexibilidad para Casos de Uso Híbridos Ya sea procesando por lotes el rendimiento histórico de la cartera o paneles en tiempo real para asesores, Dataiku maneja ambos con gracia. La integración con Snowflake y Tableau agilizó nuestra migración a análisis nativos en la nube, mientras que los complementos para las API de Bloomberg nos permitieron obtener datos de mercado sin codificación personalizada. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Disgustos** 1. Curva de Aprendizaje para Partes Interesadas No Técnicas Mientras que a los analistas les encanta la interfaz visual, a nuestros asesores senior les costó inicialmente aceptar los paneles de autoservicio. Hemos invertido horas en capacitación, y aún ahora, algunos vuelven a "solo envíame el PDF". La incorporación de usuarios empresariales de Dataiku se siente a medio hacer en comparación con Power BI. 2. Brechas en Análisis en Tiempo Real Para el escenario de comercio de alta frecuencia, las capacidades en tiempo real de Dataiku se quedan atrás. Tuvimos que añadir Apache Kafka para alertas de precios de bonos en vivo, una solución costosa. 3. Problemas de Rendimiento a Gran Escala El portafolio de un cliente europeo—más de 10 años de operaciones por hora a través de 20k activos—llevó a Dataiku al límite. Terminamos pre-agregando datos en Snowflake, lo que derrotó el propósito de las herramientas de big data "en la plataforma". **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku no es perfecto, pero es lo más parecido que hemos encontrado a una navaja suiza para las demandas únicas de la gestión de patrimonio. Las características de colaboración y gobernanza por sí solas justifican la inversión, aunque desearía que se abordaran los problemas de precios y de tiempo real. Para las empresas dispuestas a invertir en formación y arquitecturas híbridas, es una potencia. Solo no esperes que reemplace toda tu pila de tecnología de la noche a la mañana. ¿Lo recomendaría? Absolutamente, pero con una advertencia: Trátalo como un compañero de maratón, no como un milagro para carreras de velocidad. ### 47. Plataforma ETL y ML simplificada de bajo código/sin código **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Austin L. | Business Intelligence Manager, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 09, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** He estado usando Dataiku durante más de 3 años y ha hecho mi trabajo diario más eficiente. Me resulta fácil configurar modelos de ML y construir flujos de datos en poco tiempo. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Creo que Dataiku podría desarrollar un foro en línea más sólido para que los usuarios puedan venir y compartir sus experiencias utilizando la plataforma. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Dataiku acelera el trabajo de ML y procesamiento de datos. Esto me ayuda directamente al acelerar el tiempo de entrega de los modelos que construyo. ### 48. ¡Gran sitio web y gran plataforma! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Federico B. | IT manager, Empaques y Contenedores, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** August 22, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Reúne a analistas de datos, ingenieros y científicos en una sola plataforma. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** honestamente, es que puede sentirse un poco pesado y lento, especialmente en proyectos grandes con muchas recetas visuales o conjuntos de datos. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Las brechas de colaboración, creo que reúnen a científicos de datos, analistas, ingenieros y usuarios de negocios en un espacio de trabajo compartido. ### 49. Reducción del tiempo para obtener valor **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Logan S. | Data Scientist, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** El diseño visual hace que la transformación de datos sea más clara. Las herramientas integradas aceleran el tiempo de desarrollo, en particular con herramientas como las recetas de LLM y el "combate" de modelos de ML. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** He notado inconsistencias en cómo se ejecuta el código en un cuaderno de Python frente a una receta de Python. A veces, lo que funciona en una receta no funciona en un cuaderno. Negativa a añadir el modo oscuro global. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Simplificar el uso y la implementación de proyectos LLM en una interfaz amigable. **Official Response from Taylor MECHAM:** > Nos alegra saber que encuentras útil el diseño visual y las herramientas integradas para la transformación de datos y el tiempo de desarrollo mejorado. Agradecemos tus comentarios sobre las inconsistencias con la ejecución de código entre los cuadernos de Python y las recetas; compartiremos esto con nuestro equipo para una revisión y mejora adicionales. ### 50. Experiencia transformadora para un nuevo omer **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Christopher B. | Data Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 24, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Dataiku?** Como recién llegado al campo del Análisis de Datos, el enfoque sin código de Dataiku me permitió comenzar rápidamente en mi nuevo rol y luego, a medida que me fui sintiendo más cómodo con el código, he podido realmente aprovechar el poder de Dataiku. **¿Qué es lo que no le gusta de Dataiku?** Puede haber una curva de aprendizaje más grande para aquellos que no están familiarizados con las estructuras de datos. **¿Qué problemas resuelve Dataiku y cómo le beneficia eso?** Automatizar procesos de datos grandes y pequeños de manera rápida y eficiente. ## Dataiku Discussions - [¿Puedo trabajar de manera segura con mis datos sensibles?](https://www.g2.com/es/discussions/can-i-securely-work-on-my-sensitive-data) - 2 comments, 2 upvotes - [¿Qué métodos de visualización de datos e informes apoyas?](https://www.g2.com/es/discussions/data-visualization) - 2 comments, 1 upvote - [¿Qué algoritmos de aprendizaje automático apoyas?](https://www.g2.com/es/discussions/techical-specifications-5dafbb22-fb53-40e6-99ca-920a3000c257) - 1 comment, 1 upvote - [What programming languages do you support?](https://www.g2.com/es/discussions/techical-specifications-168d61c9-5165-4b3f-bded-0167b92ff8ed) - 1 comment, 1 upvote - [¿Qué técnicas de manipulación de datos apoyas?](https://www.g2.com/es/discussions/techical-specifications-ab5002f3-fd5f-4acb-8fbd-280592800a16) - 1 comment, 1 upvote - [View Dataiku pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-15+11%3A03%3A51+-0500&secure%5Bsession_id%5D=669bdcac-e964-4e07-a963-2e9968968a89&secure%5Btoken%5D=78e3bd310eab679a2bff7a277cc1b561ad9ea331d819ac5ff90a5c60e842fa0a&format=llm_user) ## Dataiku Integrations - [AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)](https://www.g2.com/es/products/aws-cloud-development-kit-aws-cdk/reviews) - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - [KaTe GCP Adapter for SAP PO](https://www.g2.com/es/products/kate-gcp-adapter-for-sap-po/reviews) - [Microsoft SharePoint](https://www.g2.com/es/products/microsoft-sharepoint/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) ## Dataiku Features **Informes** - Interfaz de informes - Pasos para responder - Gráficos y tablas - Tarjetas de puntuación - Paneles **Despliegue** - Flexibilidad lingüística - Flexibilidad del marco - Control de versiones - Facilidad de implementación - Escalabilidad **Sistema** - Ingesta de datos y disputas **Preparación de datos** - Conectores - Gobierno de datos **Respuestas** - Personalización - Ruta a los humanos - Comprensión del lenguaje natural (NLU) **Despliegue** - Flexibilidad lingüística - Flexibilidad del marco - Control de versiones - Facilidad de implementación - Escalabilidad **Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa** - Alta disponibilidad - Escalabilidad del entrenamiento de modelos - Velocidad de inferencia **Automatización - Agentes de IA** - Seguimiento de ventas - Automatización de la interacción con el cliente - Generación de clientes potenciales - Procesamiento de documentos - Colección de retroalimentación **Integración - Aprendizaje Automático** - Integración **Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Herramientas de Optimización de Prompts - Biblioteca de Plantillas **Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Soporte de procesamiento por lotes **Agente AI - Mercado de AWS** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en múltiples pasos - Integración entre sistemas **Diseño e Integración de Flujos de Trabajo - Orquestación de IA** - Gestión de dependencias - Coordinación del flujo de trabajo - Conectividad API de Múltiples Proveedores - Creación de flujo de trabajo en múltiples pasos - Integración de Sistemas Empresariales - Tuberías de datos en tiempo real **Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código** - Perfilado Automático de Datos y Evaluación de Calidad - Soporte de Conector Multi-Fuente - Deriva del esquema / Detección de cambios **Herramienta estadística** - Scripting - Minería de datos - Algoritmos **Desarrollo de modelos** - Soporte de idiomas - Arrastra y suelta - Algoritmos preconstruidos - Entrenamiento de modelos **Transformación de datos** - Análisis en tiempo real - Consulta de datos **Gestión** - Catalogación - Monitoreo - Gobernante - Registro de modelos **Desarrollo de modelos** - Ingeniería de características **Modelado y mezcla de datos** - Consulta de datos - Filtrado de datos - Combinación de datos **Plataforma** - Editor de conversaciones - Integración - Humano-en-el-bucle **Operaciones** - Métricas - Gestión de infraestructuras - Colaboración **Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa** - Costo por llamada a la API - Flexibilidad en la asignación de recursos - Eficiencia Energética **Autonomía - Agentes de IA** - Toma de decisiones independiente - Respuestas adaptativas - Ejecución de tarea - Resolución de problemas **Aprendizaje - Aprendizaje automático** - Datos de entrenamiento - Información Accionable - Algoritmo **Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Tablero de Comparación de Modelos **Optimización del Rendimiento y Análisis - Orquestación de IA** - Paneles de rendimiento del flujo de trabajo - Informe de flujo de trabajo - Monitoreo de la Utilización de Recursos - Gestión de Recursos Computacionales - Escalado dinámico - Monitoreo de Componentes **Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código** - Algoritmo Guiado y Recomendación de Hiperparámetros - Extensibilidad del código - Ingeniería de Características Automatizada **Análisis de datos** - Análisis - Interacción de datos **Servicios de aprendizaje automático/profundo** - Visión computarizada - Procesamiento del lenguaje natural - Generación de lenguaje natural - Redes neuronales artificiales **Servicios de aprendizaje automático/profundo** - Comprensión del lenguaje natural - Aprendizaje profundo **Gestión** - Catalogación - Monitoreo - Gobernante **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa** - Compatibilidad con múltiples nubes - Integración de canalización de datos - Compatibilidad y flexibilidad de la API **Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Interfaz de Ajuste Fino **Gobernanza y Controles de Cumplimiento - Orquestación de IA** - Cumplimiento Normativo - Aplicación de la Política de Gobernanza - Control de Acceso Basado en Roles - Gestión de la Pista de Auditoría - Protocolos de Seguridad **Agentes de IA - Agentes de IA** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en varios pasos - Integración entre sistemas - Aprendizaje adaptativo - Interacción en Lenguaje Natural - Asistencia proactiva - Toma de decisiones **Toma de decisiones** - Modelado - Visualizaciones de datos - Generación de informes - Unificación de datos **Despliegue** - Servicio Gestionado - Aplicación - Escalabilidad **Conectividad** - Integración con Hadoop - Integración con Spark - Análisis de múltiples fuentes - Lago de datos **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa** - GDPR y cumplimiento normativo - Control de acceso basado en roles - Cifrado de datos **Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Integraciones de SDK y API **Plataformas de Analítica de IA Agente** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en varios pasos - Integración entre sistemas - Aprendizaje Adaptativo - Interacción en Lenguaje Natural - Asistencia proactiva - Toma de decisiones **Autoservicio** - Campos calculados - Filtrado de columnas de datos - Descubrimiento de datos - Buscar - Colaboración / Flujo de trabajo - Automodelado **Operaciones** - Visualización de datos - Flujo de trabajo de datos - Descubrimiento gobernado - Análisis integrados - Cuadernos **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **IA generativa** - Generación de texto por IA - Resumen de texto - Texto a imagen **Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa** - Calidad de la documentación - Actividad comunitaria **Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Despliegue con un solo clic - Gestión de Escalabilidad **Despliegue e Integración - Plataformas de Analítica** - Constructor de Tableros sin Código - Programación y automatización de informes - Analítica integrada y etiquetado blanco - Conectividad de Fuente de Datos **Análisis avanzado** - Análisis predictivo - Visualización de datos - Servicios de Big Data **Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Reglas de Moderación de Contenidos - Verificador de Cumplimiento de Políticas **Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en varios pasos - Integración entre sistemas - Aprendizaje adaptativo - Interacción en Lenguaje Natural - Asistencia proactiva - Toma de decisiones **Rendimiento y escalabilidad - Plataformas de análisis** - Manejo de grandes datos y velocidad de consulta - Soporte Concurrente de Usuarios **Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Alertas de Detección de Deriva - Métricas de Rendimiento en Tiempo Real **Análisis Avanzado y Modelado - Plataformas de Análisis** - Modelado de Datos y Gobernanza - Integración de cuaderno y script - Modelos Predictivos y Estadísticos Integrados **Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Herramientas de Cifrado de Datos - Gestión de Control de Acceso **Capacidades de IA Agente - Plataformas de Análisis** - Información y narrativas generadas automáticamente - Consultas en lenguaje natural - Monitoreo proactivo de KPI y alertas - Agentes de IA para seguimientos analíticos **Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Optimización de Enrutamiento de Solicitudes **Inteligencia Personalizada - Plataformas de Análisis** - Aprendizaje conductual para el refinamiento contextual de consultas - Personalización de Información Basada en Roles - Analítica conversacional y basada en indicaciones **Creación de informes** - Transformación de datos - Modelado de datos - Diseño de informes WYSIWYG - API de integración **Plataforma** - Personalización - Administración de usuarios, roles y accesos - Internacionalización - Sandbox / Entornos de prueba - Rendimiento y fiabilidad - Amplitud de las aplicaciones de los socios ## Top Dataiku Alternatives - [Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (651 reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (647 reviews) - [Altair AI Studio](https://www.g2.com/es/products/rapidminer-studio/reviews) - 4.6/5.0 (490 reviews)