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Recensioni sui prezzi di Dataiku

(2)
Márcio B.
MB
Engenheiro de dados sênior
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Una piattaforma completa e intuitiva per progetti di data science"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

Dataiku si distingue per la sua facilità d'uso — l'interfaccia drag-and-drop combinata con l'opzione di codificare quando necessario lo rende accessibile a una vasta gamma di utenti. L'implementazione è stata fluida e ben supportata dal team di successo clienti. Uso Dataiku frequentemente perché offre un vasto numero di funzionalità, dalla preparazione dei dati al deployment dei modelli. L'integrazione con altri strumenti come database, servizi cloud e API è semplice, rendendo la piattaforma ancora più potente per progetti end-to-end. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Dataiku?

Sebbene nel complesso la piattaforma sia eccellente, alcune impostazioni e opzioni avanzate potrebbero risultare un po' opprimenti per i nuovi utenti. Inoltre, la struttura dei prezzi può essere un fattore limitante per le aziende o i team più piccoli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Logan S.
LS
Data Scientist
Enterprise (> 1000 dip.)
"Riduzione del tempo al valore"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

Il layout visivo rende la trasformazione dei dati più chiara. Gli strumenti integrati accelerano il tempo di sviluppo, in particolare con strumenti come le ricette LLM e il "duello" dei modelli ML. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Dataiku?

Ho notato delle incoerenze nel modo in cui il codice viene eseguito in un notebook Python rispetto a una ricetta Python. A volte ciò che funziona in una ricetta non funziona in un notebook. Rifiuto di aggiungere la modalità scura globale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Risposta da Taylor MECHAM di Dataiku

Siamo lieti di sapere che trovi utile il layout visivo e gli strumenti integrati per la trasformazione dei dati e il miglioramento del tempo di sviluppo. Apprezziamo il tuo feedback sulle incoerenze nell'esecuzione del codice tra i notebook Python e le ricette—condivideremo questo con il nostro team per ulteriori revisioni e miglioramenti.

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