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Dataiku
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Scopri di più su Google Cloud AutoMLRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Dataiku eccelle nelle sue capacità di Ingestione e Manipolazione dei Dati, ottenendo un punteggio di 8.4, il che, secondo i revisori, rende più facile preparare i dati per l'analisi rispetto al punteggio inferiore di Google Cloud AutoML in quest'area.
- I revisori menzionano che l'interfaccia Drag and Drop di Dataiku è altamente intuitiva, raggiungendo un punteggio di 8.8, mentre Google Cloud AutoML, sebbene anch'esso user-friendly, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.0, indicando un'esperienza più snella con Dataiku.
- Gli utenti di G2 evidenziano la superiore Qualità del Supporto di Dataiku con un punteggio di 8.5, in contrasto con il 7.6 di Google Cloud AutoML, suggerendo che gli utenti si sentono più supportati e valorizzati quando utilizzano Dataiku.
- Gli utenti su G2 riportano che le funzionalità di Sviluppo del Modello di Dataiku, in particolare i suoi Algoritmi Predefiniti con un punteggio di 9.1, forniscono un toolkit più robusto per gli utenti rispetto al punteggio di 8.9 di Google Cloud AutoML, che potrebbe limitare la flessibilità per gli utenti avanzati.
- I revisori menzionano che le funzionalità di Collaborazione / Workflow di Dataiku ottengono un punteggio di 9.2, rendendo più facile per i team lavorare insieme, mentre gli strumenti di collaborazione di Google Cloud AutoML sono percepiti come meno efficaci, con un punteggio di 8.3.
- Gli utenti dicono che gli strumenti di Visualizzazione dei Dati di Dataiku, con un punteggio di 7.5, sono meno completi rispetto alle offerte di Google Cloud AutoML, che ottengono un punteggio di 8.0, indicando che gli utenti potrebbero trovare opzioni di visualizzazione più avanzate in Google Cloud AutoML.
Dataiku vs Google Cloud AutoML
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Dataiku più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Dataiku nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Dataiku soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Google Cloud AutoML.
- 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 Dataiku rispetto a Google Cloud AutoML.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Dataiku
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- Preparazione Dati Visiva & AutoML
- Preparazione Dati & ML con Codice Completo (Python, R)
- La Rete LLM
Google Cloud AutoML
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Dataiku
Prova gratuita disponibile
Google Cloud AutoML
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
167
8.6
14
Facilità d'uso
8.7
166
8.6
14
Facilità di installazione
8.1
128
7.4
11
Facilità di amministrazione
8.0
60
7.9
12
Qualità del supporto
8.5
152
7.5
14
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
60
8.3
11
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
163
8.9
11
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
7.8
76
Dati insufficienti
7.7
75
Dati insufficienti
7.5
76
Dati insufficienti
7.5
74
Dati insufficienti
7.6
76
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.7
65
Dati insufficienti
8.2
63
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
8.6
62
Dati insufficienti
8.6
62
Dati insufficienti
8.7
62
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.9
50
Dati insufficienti
8.0
50
Dati insufficienti
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
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
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
8.4
74
Dati insufficienti
7.8
75
Dati insufficienti
8.0
74
Dati insufficienti
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
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
15
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
9.0
15
Dati insufficienti
Distribuzione
7.8
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.6
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
7.8
13
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.5
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
7.9
13
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
86
Dati insufficienti
Sistema
8.6
75
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.4
78
Dati insufficienti
8.8
77
Dati insufficienti
8.6
78
Dati insufficienti
8.5
77
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.5
77
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.0
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
7.9
73
Dati insufficienti
7.9
72
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
68
Dati insufficienti
7.9
69
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
74
Dati insufficienti
8.2
77
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
60
Dati insufficienti
8.0
60
Dati insufficienti
7.7
59
Dati insufficienti
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
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
7.2
16
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.8
16
Dati insufficienti
7.5
16
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
6.9
15
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.1
15
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.0
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
15
Dati insufficienti
6.7
14
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.7
26
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.3
27
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
8.0
28
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
7.5
11
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
11
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
11
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.9
11
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
11
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
6.8
11
Dati insufficienti
6.7
11
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.3
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
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
8.2
35
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.0
35
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.5
37
Dati insufficienti
8.8
37
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
35
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
8.6
36
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
20
Dati insufficienti
8.3
20
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.5
44
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
Connettività
8.2
38
Dati insufficienti
8.3
40
Dati insufficienti
8.7
41
Dati insufficienti
8.9
44
Dati insufficienti
Operazioni
8.1
42
Dati insufficienti
9.1
41
Dati insufficienti
8.7
40
Dati insufficienti
8.6
40
Dati insufficienti
8.9
35
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
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
Dataiku e Google Cloud AutoML sono categorizzati comePiattaforme di Machine Learning a Basso Codice e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Google Cloud AutoML non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Google Cloud AutoML
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
Servizi Finanziari
15.2%
Prodotti farmaceutici
7.6%
Vendita al dettaglio
5.8%
Produzione
5.3%
Assicurazione
5.3%
Altro
60.8%
Ricerca
13.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.6%
Software per computer
9.1%
Sviluppo del programma
4.5%
Prodotti farmaceutici
4.5%
Altro
54.5%
Alternative
Discussioni
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
Risposta ufficiale da Dataiku
Dataiku supporta una serie di strumenti per coinvolgere le parti interessate e i membri del team, tra cui:
- 25 tipi di grafici interattivi
- Dashboard che...Leggi di più
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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