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Demo di Dataiku - Generative AI
Dataiku puts Generative AI to work in the following three main areas of focus: 1. Build Gen AI applications more quickly with no, low, and full code tools, using tools such as Prompt Studios, LLM-powered NLP recipes, and pre-built RAG components. 2. The LLM Mesh provides a common backbone ...
Demo di Dataiku - Centralized Operations
Model overrides confidently deliver models under safe boundaries, improved deployment and monitoring processes, and new views for governed projects.
Demo di Dataiku - Increase Transparency & Explainability
Auto feature generation fast tracks efficiency and model performance. Deliver consistent and comparable explainability for models of all types with universal feature importance, and uplift modeling to measure cause-and-effect relationships and make better decisions.
Demo di Dataiku - Standardize Components and Processes
Accelerate time to value with Dataiku 12's centralized help center. Leverage smart recommendations on how to achieve tasks. Discover and reuse existing datasets through a data catalog.
Demo di Dataiku - Help Data Experts Work Faster
Dataiku 12 is here to help your technical experts build more quickly. Key features include: 1. Auto feature generation to discover and engineer new features from existing datasets 2. Universal feature importance across models of all types, including those built in Dataiku’s visual ML, w...
This 12-minute introductory demo shows how Dataiku helps teams develop and deliver data products, models, and analytical applications — including those powered by Generative AI — for any use case or industry.
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This 12-minute introductory demo shows how Dataiku helps teams develop and deliver data products, models, and analytical applications — including those powered by Generative AI — for any use case or industry.
Discover The LLM Mesh — a set of specialized features that serve as a backbone containing common functionality & controls that enable teams to build enterprise-grade LLM apps while addressing IT concerns related to cost, compliance, & more.
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Discover The LLM Mesh — a set of specialized features that serve as a backbone containing common functionality & controls that enable teams to build enterprise-grade LLM apps while addressing IT concerns related to cost, compliance, & more.
Discover Dataiku for AI & Machine Learning. In a demanding world where Data Scientists struggle to deliver reliable models at speed, Dataiku offers a unified environment to accelerate team productivity.
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Discover Dataiku for AI & Machine Learning. In a demanding world where Data Scientists struggle to deliver reliable models at speed, Dataiku offers a unified environment to accelerate team productivity.
Discover Dataiku for Generative AI. Move beyond the lab and build real and safe Generative AI applications at enterprise scale. Dataiku brings enterprise-grade development tools, pre-built use cases, and AI-powered assistants throughout the
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Recensioni Dataiku (188)

Recensioni

Recensioni Dataiku (188)

4.4
Recensioni 188

Review Summary

Generated using AI from real user reviews
Gli utenti lodano costantemente la piattaforma per la sua facilità d'uso e l'ambiente collaborativo, che consente ai membri del team sia tecnici che non tecnici di lavorare insieme in modo efficace su progetti di dati. L'interfaccia intuitiva e i flussi di lavoro visivi semplificano compiti complessi, rendendola accessibile a una vasta gamma di utenti. Tuttavia, alcuni utenti notano che l'ampia gamma di funzionalità può portare a una curva di apprendimento ripida per i principianti.

Pro e Contro

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SL
IT Manager
Sicurezza informatica e di rete
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Piattaforma Dati Centralizzata e Organizzata con Potente AutoML e Integrazioni"
Cosa ti piace di più di 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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

SN
Backend Developer
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Una piattaforma unificata che collega esperti di dati e team aziendali senza soluzione di continuità"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

KK
Software developer tire 2
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Piattaforma di Data Science End-to-End che Rende Facile la Collaborazione"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

LK
Data Science Specialist
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Dataiku semplifica l'AI end-to-end su larga scala con flussi di lavoro intuitivi e collaborativi"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

CM
"Collaborazione Dati Senza Sforzo con Funzionalità Robuste"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

AB
Data Scientist
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Interfaccia visiva intuitiva, pipeline potenti, ma necessita di una gestione della cronologia migliore"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

Teeka Raman K.
TK
Analytics Engineer
Enterprise (> 1000 dip.)
"Dataiku è un ottimo strumento per ML Flow e ML Ops, adatto sia ai principianti che agli esperti."
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

Aniket D.
AD
Graphic Designer
Design
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Una potente piattaforma per la scienza dei dati end-to-end e la collaborazione"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

DJ
Lead Analytic Data Analyst
Enterprise (> 1000 dip.)
"Ottimo prodotto con molta flessibilità e plug-in"
Cosa ti piace di più di Dataiku?

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.

Cosa non ti piace di Dataiku?

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.

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.

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