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Dataiku
Microsoft Fabric
Dataiku-vs-Microsoft Fabric

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Starburst

4.4/5

(93)

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Alteryx

4.6/5

(665)

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Kpow for Apache Kafka®

4.9/5

(4)

Visita il Sito Web

In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

A Colpo d'Occhio

Valutazione a Stelle

(183)4.4 su 5

(18)4.6 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (62.6% delle recensioni)

Impresa (55.6% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (82) Features (80) Learning Curve (42) Steep Learning Curve (25)

Ease of Use (3) Features (3) Expensive (2) Lack of Guidance (2)

Prezzo di Ingresso

Gratuito 3 Users

Nessun prezzo disponibile

Dataiku

Valutazione a Stelle

(183)4.4 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (62.6% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (82) Features (80) Learning Curve (42) Steep Learning Curve (25)

Prezzo di Ingresso

Gratuito 3 Users

Prova gratuita disponibile

Sfoglia tutti i piani tariffari 3

Microsoft Fabric

Valutazione a Stelle

(18)4.6 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (55.6% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (3) Features (3) Expensive (2) Lack of Guidance (2)

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Scopri di più su Microsoft Fabric

Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che Dataiku eccelle nel Data Mining con un punteggio di 9,7, evidenziando le sue robuste capacità di estrarre informazioni da grandi set di dati. Al contrario, Microsoft Fabric, sebbene forte, ha un punteggio leggermente inferiore in quest'area, indicando che Dataiku potrebbe offrire una suite di strumenti più completa per i compiti di data mining.
I revisori menzionano che Microsoft Fabric brilla nello Sviluppo di Modelli, in particolare con i suoi algoritmi pre-costruiti che ottengono un punteggio di 8,9, permettendo agli utenti di implementare rapidamente modelli di machine learning. Anche Dataiku si comporta bene in quest'area, ma gli utenti ritengono che le offerte di Microsoft Fabric siano più user-friendly per un rapido deployment.
Gli utenti di G2 evidenziano che le funzionalità di Preparazione dei Dati di Dataiku, inclusa la sua interfaccia drag-and-drop che ottiene un punteggio di 9,0, rendono più facile per gli utenti non tecnici manipolare i dati. Al contrario, l'interfaccia di Microsoft Fabric, sebbene funzionale, non riceve lo stesso livello di lodi per facilità d'uso.
Gli utenti su G2 riportano che la Scalabilità di Microsoft Fabric è una caratteristica eccezionale, con un punteggio di 9,1, rendendola adatta per le imprese che cercano di espandere le loro operazioni sui dati. Anche Dataiku ottiene un buon punteggio in scalabilità con 9,0, ma gli utenti ritengono che Microsoft Fabric abbia un leggero vantaggio nella gestione efficiente di set di dati più grandi.
I revisori dicono che la Qualità del Supporto di Dataiku è valutata a 8,5, con molti utenti che apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto. In confronto, Microsoft Fabric ottiene un punteggio più alto di 9,0, indicando un'esperienza più favorevole per gli utenti che cercano assistenza.
Gli utenti riportano che entrambe le piattaforme offrono forti capacità di Integrazione, ma l'integrazione di Microsoft Fabric con Hadoop e Spark è particolarmente nota per la sua fluidità, ottenendo un punteggio di 9,0. Anche Dataiku supporta queste integrazioni ma non riceve lo stesso livello di apprezzamento per facilità d'uso in questo contesto.

Dataiku vs Microsoft Fabric

I revisori hanno ritenuto che Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric sia l'opzione preferita.
Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Microsoft Fabric rispetto a Dataiku.

Prezzi

Prezzo di Ingresso

Dataiku

Install Dataiku on Your Infrastructure

Gratuito

3 Users

Scarica l'edizione gratuita su Mac, Linux o macchina virtuale | Collabora con un massimo di 3 utenti | Prepara dati e costruisci progetti e app di base (senza distribuzione, automazione, governance)

Preparazione Dati Visiva & AutoML
Preparazione Dati & ML con Codice Completo (Python, R)
La Rete LLM

Sfoglia tutti i piani tariffari 3

Microsoft Fabric

Nessun prezzo disponibile

Prova Gratuita

Dataiku

Prova gratuita disponibile

Microsoft Fabric

Nessuna informazione sulla prova disponibile

Valutazioni

Soddisfa i requisiti

8.7

167

9.3

Facilità d'uso

8.7

166

9.0

Facilità di installazione

8.1

128

9.0

Facilità di amministrazione

8.0

Dati insufficienti

Qualità del supporto

8.5

152

9.1

the product è stato un buon partner negli affari?

8.6

Dati insufficienti

Direzione del prodotto (% positivo)

9.0

163

10.0

Caratteristiche per Categoria

Piattaforme di analisiNascondi 48 CaratteristicheMostra 48 Caratteristiche

8.1

Dati insufficienti

Rapporti

Interfaccia dei Rapporti

7.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Passaggi per rispondere

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Grafici e Diagrammi

7.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Schede di valutazione

7.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Cruscotti

7.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Preparazione dei dati

Connettori

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Governance dei Dati

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Modellazione e fusione dei dati

Interrogazione dei dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Filtraggio dei dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Fusione dei dati

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Piattaforme Analitiche - AI Agente

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Interazione in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Assistenza Proattiva

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Self Service

Campi Calcolati

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Filtraggio delle colonne di dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Scoperta dei dati

8.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Cerca

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Collaborazione / Flusso di lavoro

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Automodellazione

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche

Costruttore di Dashboard senza codice

Dati insufficienti

Pianificazione e automazione dei report

Dati insufficienti

Analisi incorporate e White-labeling

Dati insufficienti

Connettività della fonte dati

Dati insufficienti

Analisi Avanzata

Analisi Predittiva

8.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Visualizzazione dei dati

7.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Servizi di Big Data

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche

Gestione di grandi quantità di dati e velocità delle query

Dati insufficienti

Supporto Utente Concorrenziale

Dati insufficienti

Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche

Modellazione dei Dati e Governance

Dati insufficienti

Integrazione di Notebook e Script

Dati insufficienti

Modelli Predittivi e Statistici Integrati

Dati insufficienti

Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi

Approfondimenti e narrazioni generati automaticamente

Dati insufficienti

Query di linguaggio naturale

Dati insufficienti

Monitoraggio proattivo dei KPI e avvisi

Dati insufficienti

Agenti AI per i seguiti analitici

Dati insufficienti

Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi

Apprendimento comportamentale per il perfezionamento contestuale delle query

Dati insufficienti

Personalizzazione dell'Insight Basata sul Ruolo

Dati insufficienti

Analisi conversazionale e basata su prompt

Dati insufficienti

Creare rapporti

Trasformazione dei dati

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Modellazione dei dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Progettazione di Report WYSIWYG

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

API di integrazione

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche

8.4

8.9

Distribuzione

Flessibilità linguistica

8.1

8.9(vinto da 0.8)

Flessibilità del Framework

8.7

8.9(vinto da 0.2)

Versionamento

8.6

8.8(vinto da 0.2)

Facilità di distribuzione

8.9(punteggio pari)

Scalabilità

9.0

9.2(vinto da 0.2)

Distribuzione

Flessibilità linguistica

7.8

9.0(vinto da 1.2)

Flessibilità del Framework

8.5

9.3(vinto da 0.8)

Versionamento

8.5

9.2(vinto da 0.7)

Facilità di distribuzione

8.8

9.2(vinto da 0.4)

Scalabilità

8.8

9.3(vinto da 0.5)

Gestione

Catalogazione

7.6

8.8(vinto da 1.2)

Monitoraggio

8.5

8.9(vinto da 0.4)

Governare

8.3

9.0(vinto da 0.7)

Registro Modelli

7.8

9.0(vinto da 1.2)

Operazioni

Metriche

8.5

9.0(vinto da 0.5)

Gestione delle infrastrutture

8.3

9.0(vinto da 0.7)

Collaborazione

8.8

9.1(vinto da 0.3)

Gestione

Catalogazione

7.5

8.6(vinto da 1.1)

Monitoraggio

8.5

8.7(vinto da 0.2)

Governare

7.9

8.7(vinto da 0.8)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

8.3(vinto da 0.2)

8.1

Riassunto del testo AI

8.3(vinto da 0.1)

8.2

Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche

8.2

Dati insufficienti

Sistema

Ingestione e Manipolazione dei Dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Sviluppo del Modello

Supporto Linguistico

8.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Trascina e Rilascia

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Algoritmi Pre-Costruiti

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Addestramento del modello

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Sviluppo del modello

Ingegneria delle caratteristiche

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Servizi di Machine/Deep Learning

Visione artificiale

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Elaborazione del Linguaggio Naturale

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Generazione del Linguaggio Naturale

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Reti Neurali Artificiali

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Servizi di Machine/Deep Learning

Comprensione del linguaggio naturale

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Apprendimento Profondo

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Distribuzione

Servizio gestito

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Applicazione

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Scalabilità

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Testo-a-Immagine AI

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Interazione in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Assistenza Proattiva

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche

7.2

Dati insufficienti

Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Alta Disponibilità AI

7.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Scalabilità dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale

7.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Velocità di inferenza dell'IA

7.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa

Costo dell'AI per chiamata API

6.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Flessibilità nell'allocazione delle risorse AI

6.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Efficienza Energetica dell'IA

7.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa

Supporto multi-cloud AI

7.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione della pipeline di dati AI

7.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Supporto e Flessibilità dell'API AI

7.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Conformità normativa e GDPR per l'IA

7.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Controllo degli accessi basato sui ruoli AI

7.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Crittografia dei dati AI

7.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa

Qualità della documentazione AI

7.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Attività della Comunità AI

6.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche

8.2

Dati insufficienti

Integrazione - Apprendimento Automatico

Integrazione

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Apprendimento - Apprendimento automatico

Dati di addestramento

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Approfondimenti Azionabili

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Algoritmo

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

7.5

Dati insufficienti

Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Strumenti di Ottimizzazione dei Prompt

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Libreria di Modelli

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Supporto per l'elaborazione batch

7.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Dashboard di Confronto Modelli

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Interfaccia di messa a punto

7.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Integrazioni SDK e API

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Distribuzione con un clic

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Gestione della Scalabilità

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Regole di Moderazione dei Contenuti

6.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Controllore di Conformità alle Politiche

6.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Avvisi di Rilevamento Deriva

7.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Metriche di Prestazioni in Tempo Reale

7.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Strumenti di crittografia dei dati

7.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Gestione del Controllo degli Accessi

7.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Ottimizzazione dell'instradamento delle richieste

7.1(vinto per default)

Dati insufficienti

AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche

Dati insufficienti

Agentic AI - AWS Marketplace

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Orchestrazione AINascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche

Dati insufficienti

Progettazione e Integrazione del Flusso di Lavoro - Orchestrazione AI

Gestione delle dipendenze

Dati insufficienti

Coordinamento del flusso di lavoro

Dati insufficienti

Connettività API Multi-Provider

Dati insufficienti

Creazione di un flusso di lavoro multi-fase

Dati insufficienti

Integrazione dei Sistemi Aziendali

Dati insufficienti

Pipeline di dati in tempo reale

Dati insufficienti

Ottimizzazione delle Prestazioni e Analisi - Orchestrazione AI

Dashboard delle prestazioni del flusso di lavoro

Dati insufficienti

Reportistica del flusso di lavoro

Dati insufficienti

Monitoraggio dell'Utilizzo delle Risorse

Dati insufficienti

Gestione delle Risorse Computazionali

Dati insufficienti

Scalabilità Dinamica

Dati insufficienti

Monitoraggio dei componenti

Dati insufficienti

Controlli di Governance e Conformità - Orchestrazione dell'IA

Conformità normativa

Dati insufficienti

Applicazione della Politica di Governance

Dati insufficienti

Controllo degli Accessi Basato sui Ruoli

Dati insufficienti

Gestione del Registro delle Attività

Dati insufficienti

Protocolli di Sicurezza

Dati insufficienti

Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche

Dati insufficienti

Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Profilazione automatica dei dati e valutazione della qualità

Dati insufficienti

Supporto per connettori multi-sorgente

Dati insufficienti

Rilevamento del cambiamento / Deriva dello schema

Dati insufficienti

Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Algoritmo Guidato & Raccomandazione di Iperparametri

Dati insufficienti

Estensibilità del Codice

Dati insufficienti

Ingegneria delle Caratteristiche Automatizzata

Dati insufficienti

Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

8.3

Dati insufficienti

Strumento Statistico

Scripting

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Estrazione dei dati

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Algoritmi

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi dei dati

Analisi

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Interazione dei dati

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Modellazione

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Visualizzazioni dei dati

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Generazione del rapporto

7.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Unificazione dei dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi dei Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

8.7

Dati insufficienti

Trasformazione dei dati

Analisi in tempo reale

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Interrogazione dei dati

9.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Connettività

Integrazione di Hadoop

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione Spark

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi Multi-Sorgente

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Lago di Dati

8.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Operazioni

Visualizzazione dei dati

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Flusso di lavoro dei dati

9.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Scoperta Governata

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi Incorporata

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Quaderni

8.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

8.7

Dati insufficienti

Creare rapporti

Trasformazione dei dati

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Modellazione dei dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Progettazione di Report WYSIWYG

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

API di integrazione

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Piattaforma

Supporto Utente Mobile

Dati insufficienti

Personalizzazione

Dati insufficienti

Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi

Dati insufficienti

Internazionalizzazione

Dati insufficienti

Ambienti di prova / Sandbox

Dati insufficienti

Prestazioni e Affidabilità

Dati insufficienti

Ampiezza delle Applicazioni dei Partner

Dati insufficienti

Categorie

Categorie condivise

Dataiku

Microsoft Fabric

Dataiku e Microsoft Fabric sono categorizzati comePiattaforme MLOps

Categorie uniche

Dataiku è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice, Analisi dei Big Data, Infrastruttura di AI Generativa, AWS Marketplace, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Apprendimento automatico, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Orchestrazione AI

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Microsoft Fabric non ha categorie uniche

Recensioni

Dimensione dell'Azienda dei Recensori

Dataiku

Piccola impresa(50 o meno dip.)

17.5%

Mid-Market(51-1000 dip.)

19.9%

Enterprise(> 1000 dip.)

62.6%

Microsoft Fabric

Piccola impresa(50 o meno dip.)

22.2%

Mid-Market(51-1000 dip.)

22.2%

Enterprise(> 1000 dip.)

55.6%

Piccola impresa

(50 o meno dip.)

17.5%

22.2%

Mid-Market

(51-1000 dip.)

19.9%

22.2%

Enterprise

(> 1000 dip.)

62.6%

55.6%

Settore dei Recensori

Dataiku

Servizi Finanziari

15.2%

Prodotti farmaceutici

7.6%

Vendita al dettaglio

5.8%

Produzione

5.3%

Assicurazione

5.3%

Altro

60.8%

Microsoft Fabric

Tecnologia dell'informazione e servizi

16.7%

Gestione dell'Istruzione

16.7%

Produzione

11.1%

Produzione Elettrica/Elettronica

11.1%

Consulenza

5.6%

Altro

38.9%

Alternative

Alternative a Dataiku

Alteryx

Vertex AI

Altair AI Studio

Azure Machine Learning Studio

Alternative a Microsoft Fabric

SAS Viya

Databricks Data Intelligence Platform

SAP HANA Cloud

Vertex AI

Discussioni

Discussioni su Dataiku

Posso lavorare in modo sicuro sui miei dati sensibili?

2 Commenti

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

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

Vedi tutte le discussioni

Discussioni su Microsoft Fabric

Microsoft Fabric non ha discussioni con risposte

Vedi tutte le discussioni

Fai una domanda a Dataiku Contatta Dataiku

Fai una domanda a Microsoft Fabric Contatta Microsoft Fabric

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Software di analisi dei prodotti
Software di contabilità
Software di collaborazione sui contenuti cloud

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Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
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