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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Dataiku eccelle nella sua interfaccia grafica user-friendly, che consente agli utenti di gestire visivamente codice e dataset. Questa caratteristica è particolarmente apprezzata per la sua esperienza rilassante, rendendo più facile per i team prototipare e lanciare rapidamente MVP.
- Gli utenti dicono che Azure Databricks brilla nella gestione dell'elaborazione di dati su larga scala con un'impressionante fluidità. L'integrazione della piattaforma con altri servizi Azure è considerata semplice, migliorando significativamente l'efficienza del flusso di lavoro per gli utenti che si affidano a uno stack tecnologico senza soluzione di continuità.
- I revisori menzionano che entrambe le piattaforme offrono una facilità d'uso comparabile, con Dataiku che riceve elogi per il suo design intuitivo e la rapida configurazione. Tuttavia, Azure Databricks ha un leggero vantaggio nella facilità di configurazione, che può essere cruciale per i team che cercano di ridurre al minimo il tempo di onboarding.
- Secondo le recensioni verificate, Dataiku è riconosciuto per le sue forti capacità nella gestione dei flussi di lavoro dei dati, con gli utenti che evidenziano la sua capacità di allineare automaticamente vari componenti. Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa per i team che danno priorità a processi di dati semplificati.
- I revisori di G2 notano che Azure Databricks offre funzionalità avanzate come Delta Live Tables e Unity Catalog, che migliorano la governance e la qualità dei dati. Queste capacità sono particolarmente preziose per le organizzazioni che richiedono misure robuste di gestione e conformità dei dati.
- Gli utenti esprimono che mentre entrambe le piattaforme forniscono supporto di qualità, Azure Databricks ha un leggero vantaggio nella soddisfazione complessiva della partnership, indicando che gli utenti si sentono più supportati nei loro sforzi commerciali con questa piattaforma.
Azure Databricks vs Dataiku
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Dataiku più facile da usare. Tuttavia, Azure Databricks è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Azure Databricks in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Databricks soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Dataiku.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Dataiku sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Databricks rispetto a Dataiku.
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
161
8.7
171
Facilità d'uso
8.7
162
8.8
170
Facilità di installazione
8.6
76
8.2
132
Facilità di amministrazione
8.5
61
8.0
60
Qualità del supporto
8.5
148
8.6
155
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
60
8.6
60
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
153
9.0
167
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
Dati insufficienti
7.8
76
Dati insufficienti
7.7
75
Dati insufficienti
7.5
76
Dati insufficienti
7.5
74
Dati insufficienti
7.6
76
Preparazione dei dati
Dati insufficienti
8.7
65
Dati insufficienti
8.2
63
Modellazione e fusione dei dati
Dati insufficienti
8.6
62
Dati insufficienti
8.6
62
Dati insufficienti
8.7
62
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.9
50
Dati insufficienti
8.0
50
Piattaforme Analitiche - AI Agente
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Self Service
Dati insufficienti
8.2
75
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.4
74
Dati insufficienti
7.9
74
Dati insufficienti
8.7
74
Dati insufficienti
8.1
74
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
Dati insufficienti
8.4
74
Dati insufficienti
7.8
75
Dati insufficienti
8.0
74
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Distribuzione
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
9.0
15
Distribuzione
Dati insufficienti
7.8
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
8.8
13
Gestione
Dati insufficienti
7.6
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
7.8
13
Operazioni
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.8
13
Gestione
Dati insufficienti
7.5
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
7.9
13
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
86
Sistema
Dati insufficienti
8.6
75
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.4
78
Dati insufficienti
8.8
77
Dati insufficienti
8.6
78
Dati insufficienti
8.5
77
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.5
77
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.0
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
7.9
73
Dati insufficienti
7.9
72
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
7.7
68
Dati insufficienti
7.9
69
Distribuzione
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.2
77
Dati insufficienti
8.3
76
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.1
60
Dati insufficienti
8.0
60
Dati insufficienti
7.7
59
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agenti AI per le operazioni aziendaliNascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Risposte
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Automazione - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Autonomia - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.5
20
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
19
Dati insufficienti
7.6
19
Dati insufficienti
7.5
16
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
7.0
17
Dati insufficienti
7.6
11
Dati insufficienti
8.1
9
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
7.5
17
Dati insufficienti
7.7
18
Dati insufficienti
7.5
17
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.3
16
Dati insufficienti
7.4
16
Dati insufficienti
7.7
16
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
7.3
17
Dati insufficienti
7.1
16
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.7
26
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.3
27
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
8.0
28
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.5
11
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
7.9
11
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
7.1
11
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
7.7
11
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
7.6
11
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
7.9
11
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
11
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
6.8
11
Dati insufficienti
6.7
11
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
7.3
11
Dati insufficienti
7.4
11
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
7.6
11
Dati insufficienti
7.4
11
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
7.1
11
AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Orchestrazione AINascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Progettazione e Integrazione del Flusso di Lavoro - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle Prestazioni e Analisi - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Controlli di Governance e Conformità - Orchestrazione dell'IA
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.2
35
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.0
35
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.5
37
Dati insufficienti
8.8
37
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.6
35
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
8.6
36
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
20
Dati insufficienti
8.3
20
Trasformazione dei dati
8.9
132
|
Verificato
8.5
44
9.3
85
|
Verificato
9.2
39
Connettività
8.4
121
|
Verificato
8.2
38
9.0
134
|
Verificato
8.3
40
9.0
129
|
Verificato
8.7
41
9.1
133
|
Verificato
8.9
44
Operazioni
8.3
127
|
Verificato
8.1
42
8.6
128
|
Verificato
9.1
41
8.5
117
|
Verificato
8.7
40
8.5
112
|
Verificato
8.6
40
9.3
78
|
Verificato
8.9
35
Agente AI - Agenti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Databricks e Dataiku sono categorizzati comeAnalisi dei Big Data
Categorie uniche
Azure Databricks non ha categorie uniche
Dataiku è categorizzato comePiattaforme di Machine Learning a Basso Codice, Orchestrazione AI, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, AWS Marketplace, Piattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Apprendimento automatico, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Agenti AI per le operazioni aziendali
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Databricks
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
22.9%
Software per computer
11.9%
Vendita al dettaglio
5.0%
Servizi Finanziari
4.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.0%
Altro
51.7%
Servizi Finanziari
14.9%
Prodotti farmaceutici
7.4%
Vendita al dettaglio
5.7%
Produzione
5.1%
Assicurazione
5.1%
Altro
61.7%
Alternative
Discussioni
Azure Databricks è PaaS o SAAS?
2 Commenti
PG
Il suo strumento PaaS offre agli sviluppatori la possibilità di costruire le loro pipeline ETL per grandi set di dati utilizzando l'ambiente multi-cluster di...Leggi di più
Qual è il modo migliore per utilizzare Databricks in ADF
1 Commento
AS
Innanzitutto, devi creare un Servizio Collegato per ADF per connetterti al tuo Cluster Databricks. Puoi connetterti a quanti cluster desideri.
Poi crea una...Leggi di più
Posso lavorare in modo sicuro sui miei dati sensibili?
2 Commenti
PB
Ciao,
DSS è un software on-premise, ma forniamo anche un'immagine Amazon e Docker se desiderato. Puoi provare DSS sul tuo computer gratuitamente scaricando...Leggi di più
Quali metodi di visualizzazione dei dati e di reportistica supporti?
2 Commenti
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Dataiku supporta una serie di strumenti per coinvolgere le parti interessate e i membri del team, tra cui:
- 25 tipi di grafici interattivi
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Posso testare Data Science Studio?
1 Commento
PB
Ciao,
Innanzitutto, grazie per il tuo interesse. Puoi provare DSS gratuitamente sul sito di Dataiku (www.dataiku.com/try). Puoi scaricare la Community...Leggi di più
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