Confronta Dataiku e Google Cloud AutoML 
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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 soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto a Google Cloud AutoML. Gli utenti apprezzano la sua interfaccia grafica intuitiva, che consente una facile gestione del codice e dei dataset, rendendo l'esperienza fluida ed efficiente.
- Secondo recensioni verificate, il processo di implementazione di Dataiku è elogiato per il rapido onboarding, con gli utenti che sottolineano quanto sia facile prototipare e lanciare MVP. Al contrario, Google Cloud AutoML, pur essendo user-friendly, ha ricevuto feedback che indicano che potrebbe non essere così semplice per chi non ha familiarità con il machine learning.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di Dataiku si distingue, con molti utenti che notano l'utilità e la reattività del team di supporto. Questo è in netto contrasto con Google Cloud AutoML, dove gli utenti hanno espresso alcune preoccupazioni riguardo all'esperienza di supporto, indicando che potrebbe essere migliorata.
- Gli utenti dicono che Dataiku è particolarmente adatto per ambienti aziendali, con la maggior parte delle sue recensioni provenienti da organizzazioni più grandi. Questo lo posiziona come una scelta robusta per le aziende che cercano una piattaforma di data science completa, mentre Google Cloud AutoML è più apprezzato dalle piccole imprese, il che potrebbe limitarne l'attrattiva per le grandi aziende.
- I revisori evidenziano che la facilità d'uso di Dataiku è un vantaggio significativo, con molti che lo trovano semplice da navigare e integrare nei loro flussi di lavoro esistenti. In confronto, Google Cloud AutoML, sebbene intuitivo, potrebbe richiedere un po' più di conoscenze tecniche per sfruttarne appieno le capacità, il che potrebbe essere un ostacolo per alcuni utenti.
- Secondo il feedback recente degli utenti, la capacità di Dataiku di adattarsi a vari casi d'uso è un punto di forza, con gli utenti che notano la sua flessibilità nella gestione di diversi tipi di dati e progetti. Google Cloud AutoML, pur essendo potente, è stato descritto come a volte troppo generico per esigenze aziendali specifiche, il che può limitarne l'efficacia in applicazioni su misura.
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.
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- Preparazione Dati Visiva & AutoML
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- La Rete LLM
Google Cloud AutoML
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Dataiku
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Google Cloud AutoML
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Soddisfa i requisiti
8.7
171
8.6
14
Facilità d'uso
8.8
170
8.6
14
Facilità di installazione
8.1
132
7.4
11
Facilità di amministrazione
8.0
61
7.9
12
Qualità del supporto
8.6
156
7.5
14
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
61
8.3
11
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
167
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
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
7.5
22
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
18
Dati insufficienti
7.6
19
Dati insufficienti
7.5
16
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
17
Dati insufficienti
7.3
10
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.5
17
Dati insufficienti
7.7
18
Dati insufficienti
7.5
17
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.3
16
Dati insufficienti
7.4
16
Dati insufficienti
7.7
16
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.3
17
Dati insufficienti
7.1
16
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
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
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
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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
Dataiku è categorizzato comeOrchestrazione AI, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, AWS Marketplace, Piattaforme MLOps, Analisi dei Big Data, Apprendimento automatico, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Agenti AI per le operazioni aziendali
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
14.9%
Prodotti farmaceutici
7.4%
Vendita al dettaglio
5.7%
Produzione
5.1%
Consulenza
5.1%
Altro
61.7%
Ricerca
13.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.6%
Software per computer
9.1%
Contabilità
4.5%
Beni di consumo
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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