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Avis sur la tarification Dataiku

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Márcio B.
MB
Engenheiro de dados sênior
Petite entreprise (50 employés ou moins)
"Une plateforme complète et intuitive pour les projets de science des données"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Dataiku?

Dataiku se distingue par sa facilité d'utilisation — l'interface glisser-déposer combinée à l'option de coder lorsque cela est nécessaire le rend accessible à un large éventail d'utilisateurs. La mise en œuvre a été fluide et bien soutenue par l'équipe de réussite client. J'utilise fréquemment Dataiku car il offre un grand nombre de fonctionnalités, de la préparation des données au déploiement de modèles. L'intégration avec d'autres outils comme les bases de données, les services cloud et les API est simple, rendant la plateforme encore plus puissante pour les projets de bout en bout. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Dataiku?

Bien que la plateforme soit globalement excellente, certains paramètres et options avancés peuvent être un peu déroutants pour les nouveaux utilisateurs. De plus, la structure tarifaire peut être un facteur limitant pour les petites entreprises ou équipes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Logan S.
LS
Data Scientist
Entreprise (> 1000 employés)
"Réduction du temps pour obtenir de la valeur"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Dataiku?

La disposition visuelle rend la transformation des données plus claire. Les outils intégrés accélèrent le temps de développement, en particulier avec des outils comme les recettes LLM et le "combat" de modèles ML. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Dataiku?

J'ai remarqué des incohérences dans la façon dont le code est exécuté dans un notebook Python par rapport à une recette Python. Parfois, ce qui fonctionne dans une recette ne fonctionne pas dans un notebook. Refus d'ajouter le mode sombre global. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Réponse de Taylor MECHAM de Dataiku

Nous sommes heureux d'apprendre que vous trouvez la disposition visuelle et les outils intégrés utiles pour la transformation des données et l'amélioration du temps de développement. Nous apprécions vos commentaires sur les incohérences d'exécution du code entre les notebooks Python et les recettes—nous les partagerons avec notre équipe pour un examen et une amélioration ultérieurs.

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