Recensioni e Dettagli del Prodotto Dataiku

Dataiku dimostra un ambiente soddisfacente in cui i dati sono centralizzati e organizzati.

Il programma supporta sia i programmatori che i non programmatori, permettendo loro di utilizzare i dati a diversi livelli.

Dataiku ha un ciclo di vita dei dati di successo, qualcosa che raccoglie, acquisisce, prepara e persino analizza i dati.

Il programma consiste in strumenti Auto ML integrati che accelerano la maggior parte delle operazioni.

Dataiku ha API e plugin estensibili, tutti a supporto di integrazioni di successo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Dataiku ha sfide nella gestione dei costi e nella stima, dove le piccole aziende non riescono a garantire l'app. L'app richiede risorse informatiche estese, qualcosa che amplifica i costi dell'infrastruttura. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sua maggiore forza è consentire una vera collaborazione tra esperti di dati e team aziendali su un'unica piattaforma. Collega senza soluzione di continuità il lavoro tecnico come la programmazione e l'ingegneria ML con interfacce visive e senza codice. Questo elimina i silos, accelera la consegna dei progetti e garantisce che le soluzioni AI siano costruite con un contesto aziendale cruciale, rendendole più impattanti e sostenibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per team più piccoli o progetti più semplici, Dataiku sarà premium. Le ampie funzionalità della piattaforma comportano una complessità intrinseca, che può portare a una curva di apprendimento più ripida. Il suo modello di prezzo è spesso visto come orientato alle imprese, rendendolo potenzialmente meno accessibile per startup o utenti individuali che non necessitano della sua piena scala collaborativa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che mi piace di più di Dataiku è la sua piattaforma di data science e machine learning end-to-end che integra la preparazione dei dati, l'analisi, la costruzione di modelli e il deployment in un unico ambiente. I flussi di lavoro visivi combinati con opzioni basate su codice lo rendono accessibile sia agli utenti tecnici che non tecnici. Supporta anche una forte collaborazione tra data scientist, analisti e team aziendali, il che aiuta ad accelerare lo sviluppo dei modelli e migliorare il processo decisionale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sebbene Dataiku sia una piattaforma potente, può sembrare complessa per gli utenti alle prime armi a causa del suo ampio set di funzionalità. La configurazione iniziale e la curva di apprendimento possono richiedere tempo, specialmente per gli utenti non tecnici. In alcuni casi, le prestazioni possono rallentare quando si gestiscono set di dati molto grandi, e la struttura dei prezzi potrebbe non essere ideale per team più piccoli o per casi d'uso limitati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Dataiku semplifica la costruzione, l'addestramento e il dispiegamento di modelli AI su larga scala, offrendo automazione end-to-end, orchestrazione senza soluzione di continuità delle risorse di calcolo e pipeline collaborative che rendono i progetti di AI generativa più veloci e affidabili. Unifica l'intero flusso di lavoro dei dati, dalla preparazione e analisi al dispiegamento del modello, in una piattaforma collaborativa unica che è sorprendentemente intuitiva sia per i data scientist che per gli utenti aziendali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Le capacità complete possono essere travolgenti per i nuovi utenti, e scalare modelli di intelligenza artificiale generativa estremamente grandi a volte richiede una personalizzazione complessa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace che Dataiku mi permetta di gestire progetti di dati e costruire modelli di machine learning importando dati da diverse fonti, pulendoli e organizzandoli, e sperimentando con i modelli tutto in un unico posto. La combinazione di un'interfaccia visiva con opzioni di codifica lo rende accessibile sia per i membri del team tecnici che non tecnici, facilitando la gestione dei progetti di dati. Adoro come riduce i compiti ripetitivi, diminuisce gli errori e mantiene i progetti complessi organizzati e funzionanti senza intoppi. È fantastico che tutti nel team possano contribuire, indipendentemente dalle loro competenze tecniche, rendendo il lavoro sui dati più facile e meno stressante. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Una cosa che ho notato di Dataiku è che può sembrare un po' opprimente all'inizio perché ci sono così tante funzionalità e opzioni. Lavorare con dataset molto grandi o flussi di lavoro complessi può a volte essere un po' lento. Penso anche che potrebbe essere un po' più facile per i nuovi utenti iniziare. Nel complesso, è un ottimo strumento, ma un po' più di guida e prestazioni più fluide lo renderebbero ancora migliore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apprezzo molto come l'interfaccia grafica gestisce i percorsi e i thread. Ti permette di gestire tutto il tuo codice e i tuoi dataset in modo visivo, e tutto è automaticamente allineato, il che rende l'esperienza molto rilassante da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è nulla in particolare che non mi piaccia di Dataiku. Tuttavia, un'area di miglioramento potrebbe essere una gestione migliore della cronologia e del codice recente su cui ho lavorato. Sarebbe utile se queste informazioni fossero più facilmente accessibili e visivamente evidenziate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho iniziato a usare Dataiku come junior data analyst. Le ricette visive hanno rivoluzionato il modo in cui costruivi un progetto di analisi dall'inizio alla fine. Man mano che ho iniziato ad affrontare progetti complessi e ad ampliare la mia conoscenza della scienza dei dati e del dominio su cui sto lavorando, ho iniziato a scoprire le ampie capacità che posso adottare dagli strumenti e dalle API di Dataiku. Mi ha aiutato immensamente ad accelerare i miei obiettivi di carriera. Un altro aspetto fantastico è l'aggiornamento costante delle funzionalità e degli strumenti come la gestione della qualità dei dati, LLM mesh e Agentic AI nello studio, che diventa un'ispirazione per me per provare e implementare ulteriori passaggi (nel flusso ML) che mi aiutano ad aumentare il valore aziendale nei progetti su cui sto lavorando. Mi sono iscritto anche all'accademia di Dataiku. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come ho descritto, Dataiku è fantastico per iniziare come principiante, ma man mano che il progetto diventa più complesso, quando ho iniziato a usare le API di Dataiku in Python, ho iniziato a sentire una mancanza di dettagli nella disponibilità della documentazione. Ad esempio, desidero che le API di Dataiku per Python abbiano una documentazione più chiara, come possiamo osservare in alcune librerie come PyTorch, Scikit-learn, Scipy o Plotly. Dettagli come tutti i parametri disponibili per una funzione specifica e parametri aggiuntivi che possono essere utilizzati con uno o due esempi che spiegano cosa significa ogni parametro per l'implementazione della funzione. La documentazione attualmente disponibile è altamente limitata nell'aiutarmi a comprendere le capacità complete di una funzione o API specifica. Quindi, la mia migliore risorsa di riferimento spesso sono le risposte ai post del blog che fornisce Dataiker. Con gratitudine, chiederei al team di migliorare la documentazione a tal punto da aggiungere valore a uno sviluppatore esperto di ML Ops. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Dataiku è eccellente per gestire l'intera pipeline dei dati, dalla preparazione dei dati al machine learning e al deployment. La parte migliore è che è facile da implementare. La parte migliore è come permette sia agli utenti tecnici che a quelli non tecnici di collaborare sulla stessa piattaforma. I flussi di lavoro visivi rendono facile costruire progetti senza un pesante uso di codice, mentre gli utenti avanzati possono comunque approfondire con Python, R o SQL. L'integrazione con le piattaforme cloud e il controllo delle versioni è anche molto fluida. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La piattaforma può sembrare pesante per progetti più piccoli, e la curva di apprendimento iniziale è un po' ripida per i principianti. Inoltre, i costi di licenza possono essere elevati per le piccole aziende o startup. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Piattaforma end-to-end: Dall'ingestione e preparazione dei dati al deployment e monitoraggio del modello, Dataiku copre l'intero ciclo di vita di un progetto di dati. Questo elimina la necessità di strumenti disparati e semplifica l'intero flusso di lavoro.

Ambiente collaborativo: La piattaforma favorisce una collaborazione senza soluzione di continuità attraverso progetti condivisi, commenti e controllo delle versioni. Questo assicura che tutti siano sulla stessa lunghezza d'onda e contribuiscano con la loro esperienza unica. I miei colleghi condividono i loro progetti tra di loro e lavorano insieme su alcuni progetti.

Integrazioni estese: Dataiku si integra perfettamente con una vasta gamma di database, piattaforme cloud e librerie di machine learning. Questa flessibilità ci consente di sfruttare la nostra infrastruttura e risorse esistenti. Ho appena appreso che è stata aggiunta recentemente una nuova libreria R che potrebbe semplificarci la vita nella manipolazione dei dati.

Gestione robusta dei modelli: La piattaforma fornisce strumenti completi per tracciare le prestazioni dei modelli, gestire le versioni e garantire la conformità. Questo è fondamentale per mantenere l'accuratezza e l'affidabilità delle nostre decisioni basate sui dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il motore in funzione potrebbe essere complicato, non c'è un motore che possa far funzionare tutto. A volte devo provare motori diversi per farlo funzionare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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.

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.