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title: Dataiku Reviews
meta_title: 'Dataiku Avaliações 2026: Detalhes, Preços e Recursos | G2'
meta_description: Filtre avaliações de 215 pelo tamanho da empresa, cargo ou setor
  dos usuários para descobrir como Dataiku funciona para um negócio como o seu.
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date_modified: '2026-06-22'
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  name: IA Generativa
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# Dataiku Reviews
**Vendor:** Dataiku  
**Category:** [Software de Infraestrutura de IA Generativa](https://www.g2.com/pt/categories/generative-ai-infrastructure)  
**Average Rating:** 4.4/5.0  
**Total Reviews:** 215
## About Dataiku
Dataiku é a Plataforma para o Sucesso em IA: a camada de orquestração de IA onde as empresas constroem, implantam e governam análises, modelos e agentes em escala. Ela se posiciona sobre as plataformas de dados, nuvens e serviços de IA que você já utiliza, funcionando em todos eles sem prendê-lo a nenhum. Dataiku amplia quem pode construir IA de produção, colocando as ferramentas certas nas mãos de cientistas de dados e especialistas de domínio, desde analistas de fraude até planejadores de demanda. Ela orquestra aprendizado de máquina, regras, LLMs e agentes como um sistema governado, construído com base em mais de uma década de execução de IA em produção. A governança é parte da construção, em vez de algo adicionado posteriormente, permitindo que as equipes entreguem mais rápido enquanto mantêm o desempenho, custo e risco sob controle. O resultado: IA que passa da experimentação para uma execução confiável e mensurável agora, não em 18 meses.



## Dataiku Pros & Cons
**What users like:**

- Os usuários adoram a **facilidade de uso** no Dataiku, simplificando o desenvolvimento de ML e agilizando a integração de dados do servidor. (82 reviews)
- Os usuários apreciam a **facilidade de aprendizado e os diversos recursos de treinamento** oferecidos pela Dataiku, melhorando sua experiência de desenvolvimento em ML. (82 reviews)
- Os usuários apreciam a **interface amigável** do Dataiku, que melhora a colaboração e simplifica os projetos de dados para todos os membros da equipe. (46 reviews)
- Os usuários apreciam as **integrações fáceis** com várias fontes de dados, aumentando a flexibilidade e a simplicidade do fluxo de trabalho no Dataiku. (43 reviews)
- Os usuários valorizam a **melhoria da produtividade** da plataforma intuitiva da Dataiku, que agiliza todo o ciclo de vida da ciência de dados de forma eficiente. (42 reviews)
- Colaboração (41 reviews)
- Os usuários valorizam a **ampla gama de integrações** no Dataiku, facilitando a colaboração e capacidades analíticas diversas. (40 reviews)
- Desempenho (40 reviews)
- Visualização de Dados (38 reviews)
- Aprendizado de Máquina (38 reviews)

**What users dislike:**

- Os usuários encontram uma **curva de aprendizado acentuada** no Dataiku, pois os recursos avançados exigem conhecimento técnico mais profundo e habilidades de resolução de problemas. (45 reviews)
- Os usuários acham a **curva de aprendizado acentuada** desafiadora para iniciantes, tornando a adoção inicial do Dataiku difícil. (26 reviews)
- Os usuários experimentam **desempenho lento** ao executar grandes conjuntos de dados, complicando a análise e aumentando as demandas de recursos no Dataiku. (24 reviews)
- Os usuários encontram **dificuldades nas curvas de aprendizado** com o Dataiku, especialmente ao tentar dominar recursos avançados e integração com a nuvem. (23 reviews)
- Os usuários destacam a **estrutura de preços cara** como uma barreira para organizações e equipes menores que buscam acessibilidade. (22 reviews)
- Complexidade (20 reviews)
- Os usuários acham que as **questões de complexidade** nas ferramentas e documentação do Dataiku podem prejudicar sua experiência geral. (20 reviews)
- Os usuários enfrentam **problemas de desempenho** que interrompem o fluxo de trabalho, complicam a preparação de dados e limitam o acesso a plugins para teste. (19 reviews)
- Recursos Faltantes (16 reviews)
- Questões de Gestão de Dados (14 reviews)

## Dataiku Reviews
  ### 1. Da ideia ao modelo em minutos: Dataiku acelera o trabalho da equipe

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Bill C. | Group Operations Manager, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 16, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O melhor do Dataiku é a facilidade de passar de uma ideia para um modelo funcionando. Posso limpar os dados, criar variáveis, testar modelos e implantá-los sem precisar mudar de ferramenta. Além disso, mantém tudo bem organizado e ajuda a equipe a avançar mais rápido.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O que menos gosto no Dataiku é que alguns fluxos de trabalho mais pesados podem parecer lentos, especialmente quando vários usuários estão trabalhando ao mesmo tempo com conjuntos de dados grandes. Além disso, algumas funções requerem mais cliques do que eu esperava para chegar ao que preciso. Não é nada crítico, mas há espaço para simplificar e agilizar a experiência.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku nos ajuda a resolver o problema de ter os dados dispersos entre diferentes ferramentas e equipes. Centraliza nossos fluxos de trabalho, reduz o trabalho manual e facilita muito a colaboração. Ao automatizar tarefas repetitivas e nos oferecer uma forma coerente de preparar dados, analisá-los e implantar modelos, acelera nossos projetos e melhora a qualidade de nossas decisões.

  ### 2. Gestão de Dados Simplificada com Suporte Estelar

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Alec P. | Data Science Capstone, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 19, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu realmente gosto da interface gráfica do Dataiku. Sou um grande fã daquele fluxo visual que mostra como as junções acontecem e para onde os dados estão se movendo. Como uma pessoa visual, isso me ajuda a ter um mapa melhor de nossos projetos complexos, facilitando o entendimento do que estou fazendo e para onde estou indo. Acho que a facilidade de configuração também foi impressionante. Não me lembro de a implementação ter sido um problema; foi bem direto conectar ao nosso Databricks. Adoramos como é fácil trabalhar com diferentes tipos de dados no Dataiku. Também gosto de limpar dados lá quando tenho a chance, mesmo que eu esteja frequentemente no Databricks. Adoramos o quanto nossa equipe gosta de usar o Dataiku, e somos clientes realmente satisfeitos. As reuniões de acompanhamento e os serviços de consultoria sempre foram muito precisos e úteis para nós. Devido ao entusiasmo na Santee Cooper, expandimos significativamente nossas licenças do Dataiku.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Às vezes, trabalhar com seu próprio código personalizado pode ser desafiador. Eu encontrarei erros de execução estranhos ao tentar executar scripts que escrevi.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku resolve nosso problema de TI sombra ao nos permitir controlar e curar o acesso a dados com permissões baseadas em funções. Ele usa nosso hub centralizado (Databricks) e nos permite rastrear a linhagem de dados e a validação de saída.

  ### 3. Ferramenta Versátil com Capacidades Excepcionais de VisualML

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Diego G.

**Reviewed Date:** June 19, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu realmente aprecio o Dataiku por sua funcionalidade VisualML, que me permite comparar e avaliar múltiplos modelos de ML simultaneamente sem ter que configurar tudo do zero em código. Também gosto que ele não me restrinja apenas a ferramentas de baixo código; quando preciso de mais controle, posso usar receitas em Python para personalizar a lógica, os recursos e aplicar abordagens de modelagem específicas. Essa flexibilidade foi particularmente útil em um projeto recente onde eu precisava de um modelo personalizado para um GLM. O Dataiku me permitiu explorar e comparar usando os componentes visuais enquanto me dava a liberdade de incorporar receitas em Python. A capacidade de experimentar diferentes abordagens, modelos, recursos e métricas me economiza muito tempo.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Eu diria que poderia melhorar na personalização avançada de modelos, depuração e talvez tornar mais fácil gerenciar fluxos de trabalho complexos mistos de visual/código. Quando misturo fluxos de trabalho visuais com receitas Python, além do MLFlow, é um pouco difícil depurar ou acompanhar tudo. Talvez uma melhor integração entre VisualML e código personalizado, métricas personalizadas mais fáceis, controle de parâmetros mais avançado ou um registro mais robusto para receitas Python. Melhores ferramentas para comparar entradas e saídas entre fluxos de trabalho.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku me ajuda a organizar dados brutos em fluxos de trabalho de ML visualmente, acelerando a preparação de features e a construção de modelos. O VisualML me permite comparar vários modelos sem codificação, economizando tempo. Ele combina ferramentas de baixo código com Python para flexibilidade, suportando abordagens personalizadas quando necessário.

  ### 4. Preparação de Dados Centralizada e Colaboração em Uma Plataforma Poderosa

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Luciana S. | IT Manager , Saúde, Bem-estar e Fitness, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 12, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

A Dataiku nos faz apreciar as capacidades centralizadas de preparação de dados, governança, implantação, aprendizado de máquina e análises, tudo em uma única plataforma. O programa permite que todas as partes interessadas, desde analistas, cientistas de dados, engenheiros e usuários de informações, colaborem e trabalhem juntos. A Dataiku não é técnica e apoia tanto programadores quanto equipes não técnicas, tornando o fluxo de trabalho empresarial eficiente. O programa tem um ciclo de desenvolvimento rápido e permite uma exploração de dados mais rápida para operações eficientes. A interface da Dataiku é direta e facilita a execução de projetos de dados complexos. Experimentamos uma visualização de dados contínua, algo que explica em detalhes aos usuários sobre estruturas de dados e análises.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O Dataiku fica complicado, ainda mais quando os usuários exploram recursos avançados e isso os sobrecarrega. 
Há um desempenho lento do Dataiku, especialmente ao lidar com projetos maiores. 
O Dataiku é caro e focado em empresas, algo que afeta pequenas organizações.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku garante que os problemas de fragmentação de dados foram resolvidos, centralizando a preparação de dados, monitoramento e análises para relatórios precisos. O software apoia os usuários a transformar, limpar e preparar bancos de dados para melhorar o desempenho. Há uma colaboração brilhante com todos os stakeholders da empresa, desde analistas, cientistas de dados, usuários de negócios, entre outros. O programa promove o conceito de aprendizado de máquina, que oferece ferramentas visuais notáveis e recursos de implantação. Há uma governança eficiente de modelos a partir do software, gestão de conformidade e isso torna todos os processos de negócios mais eficazes. Dataiku ajuda nossa empresa em iniciativas de análise e escala AL sem encargos técnicos adicionais. O software simplifica análises de dados avançadas, onde mesmo usuários de baixo código não enfrentam desafios operacionais.

  ### 5. Dataiku: Uma ferramenta plug-in para Ciência de Dados

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Varejo, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** March 12, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O que eu mais gosto no Dataiku é como ele reúne todo o fluxo de trabalho de dados em um só lugar. Ele permite que as equipes preparem dados facilmente, construam modelos de aprendizado de máquina e os implantem sem precisar alternar entre várias ferramentas. A interface visual facilita a compreensão dos pipelines de dados, ao mesmo tempo que permite que usuários avançados escrevam código quando necessário. Esse equilíbrio entre ferramentas visuais e flexibilidade de codificação torna a colaboração entre cientistas de dados, analistas e engenheiros muito mais suave. Isso ajuda as equipes a avançarem mais rapidamente dos dados brutos para insights reais e modelos prontos para produção.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Uma coisa que não gosto no Dataiku é que ele pode parecer um pouco pesado e complexo, especialmente ao trabalhar com conjuntos de dados muito grandes ou muitos fluxos de trabalho. Às vezes, a interface fica mais lenta, e gerenciar vários projetos pode se tornar confuso. Além disso, embora as ferramentas visuais sejam úteis, certas personalizações avançadas ainda exigem codificação, o que pode ser desafiador para usuários não técnicos. No geral, é uma plataforma poderosa, mas há uma curva de aprendizado quando você começa a usá-la.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku ajuda a resolver o problema de gerenciar todo o fluxo de trabalho de dados e aprendizado de máquina em uma única plataforma. Em vez de usar ferramentas separadas para preparação de dados, análise, construção de modelos e implantação, a Dataiku reúne tudo em um só lugar. Isso facilita a organização de projetos, o acompanhamento de pipelines de dados e a colaboração com outros membros da equipe.

Para mim, tem sido útil porque simplifica o processo de transformar dados brutos em insights e modelos úteis. Também melhora a colaboração entre equipes técnicas e não técnicas, já que analistas podem usar a interface visual enquanto cientistas de dados ainda podem escrever código quando necessário. No geral, ajuda a acelerar o processo de desenvolvimento e torna os projetos de dados mais estruturados e fáceis de gerenciar.

  ### 6. Um poderoso centro central para nossas equipes de ciência de dados e análise

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Lokesh S. | Senior Data Scientist, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 02, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Em nossa empresa de médio porte, usamos o Dataiku como o centro para todos os nossos projetos de machine learning e análises avançadas. Antes disso, nossos fluxos de trabalho de dados eram uma bagunça de scripts Python isolados e planilhas desconectadas. Agora, usamos para construir pipelines de ponta a ponta, focando especificamente em modelos de previsão de churn de clientes e previsão automatizada de inventário. Ele atua como a ponte onde nossas equipes de engenharia de dados, ciência de dados e análise de negócios realmente colaboram nos mesmos projetos sem atrapalhar umas às outras. Como cientista de dados sênior, a maior vantagem para mim é a flexibilidade entre ferramentas visuais e codificação real. Não quero ficar preso a uma interface puramente de arrastar e soltar, e o Dataiku entende isso. Posso mergulhar em uma receita de código e escrever Python ou SQL personalizado quando preciso fazer algo altamente complexo, enquanto nossos analistas de negócios podem usar as receitas visuais para lidar com a junção e limpeza básica de dados. Essa abordagem híbrida me poupa inúmeras horas de preparação de dados repetitiva. Também aprecio muito como torna o deployment de modelos direto. Colocar um modelo em produção costumava exigir uma reunião massiva de transferência com o TI, mas agora podemos empacotar e implantar nossos modelos com apenas alguns cliques, tornando nossos ciclos de iteração muito mais rápidos.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Apesar de ser fortemente comercializada como uma ferramenta para todos, a curva de aprendizado para usuários completamente não técnicos ainda é bastante íngreme. Quando eu incorporo novos analistas de negócios, leva algumas semanas sólidas para que eles realmente se sintam confortáveis navegando pelo fluxo e entendendo a lógica das receitas visuais. Outra frustração é que o controle de versão, embora funcional, parece um pouco desajeitado e restritivo se você está acostumado a um fluxo de trabalho tradicional do Git. Por último, quando você está lidando com fluxos muito pesados e complexos com dezenas de conjuntos de dados, a interface visual às vezes pode demorar ou parecer um pouco desorganizada para navegar.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

O principal problema que o Dataiku resolveu para nós foi o enorme gargalo entre a equipe de ciência de dados e as partes interessadas do negócio. Costumávamos construir modelos preditivos, como nosso avaliador de risco de churn, e depois lutávamos para tornar esses insights facilmente acessíveis à equipe de vendas diariamente. Mantendo tudo no Dataiku, automatizamos todo o pipeline. Agora, o modelo avalia novos dados durante a noite, e a equipe de vendas pode simplesmente verificar um painel integrado todas as manhãs para ver quais contas precisam de atenção imediata. Isso nos tirou do negócio de executar scripts manualmente e enviar arquivos CSV, liberando minha equipe para realmente se concentrar em pesquisar e construir modelos melhores.

  ### 7. Dataiku acelera fluxos de trabalho de dados de marketing repetíveis

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Michele C. | Marketing Consultant, Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** May 22, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O que eu mais gosto no Dataiku é o quanto ele me permite avançar mais rapidamente em projetos de dados de marketing para clientes. No meu trabalho diário como consultor de marketing digital, muitas vezes tenho que reunir dados de várias fontes — exportações de CRM, relatórios de desempenho de campanhas, análises de sites, dados de vendas e, às vezes, conjuntos de dados offline. O Dataiku me oferece um ambiente estruturado para limpar, conectar e analisar tudo em um só lugar, sem ter que reconstruir todo o processo do zero a cada vez.

Eu uso os fluxos de trabalho visuais regularmente porque eles tornam o processo de ponta a ponta muito mais transparente. Em vez de trabalhar apenas em planilhas ou em scripts isolados, posso ver cada etapa do fluxo de preparação de dados e explicá-lo claramente para clientes ou equipes internas. Isso é especialmente útil quando preciso mostrar exatamente como um modelo de pontuação de leads, uma análise de segmentação de clientes ou um conjunto de dados de desempenho de campanha foi criado.

Outra coisa que realmente valorizo é o equilíbrio entre opções sem código e com código. Para o trabalho de consultoria do dia a dia, é prático: posso avançar rapidamente com receitas visuais para tarefas comuns e, em seguida, aprofundar com SQL ou Python quando a análise precisa de mais flexibilidade. Isso economiza tempo e facilita a adaptação do fluxo de trabalho à complexidade de cada projeto.

O Dataiku também melhora a colaboração com partes interessadas não técnicas. Quando estou trabalhando com gerentes de marketing ou equipes de vendas, eles nem sempre precisam dos detalhes técnicos, mas precisam confiar nos resultados. Ter um fluxo de trabalho claro e documentado torna as conversas mais suaves e ajuda a traduzir a análise em decisões de marketing concretas.

No geral, o maior benefício para mim é que o Dataiku transforma a preparação e análise de dados complexos em um fluxo de trabalho de consultoria repetível. Ele me ajuda a gastar menos tempo na limpeza manual de dados e mais tempo interpretando resultados, identificando oportunidades e recomendando ações para melhorar o desempenho das campanhas, o direcionamento de clientes e o ROI.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O que eu não gosto no Dataiku é que ele pode parecer um pouco pesado no início, especialmente se a equipe não estiver familiarizada com fluxos de trabalho de dados, lógica de preparação de dados ou conceitos de aprendizado de máquina. Como consultor, geralmente consigo navegar bem pela plataforma, mas quando envolvo clientes ou equipes de marketing que são menos técnicas, às vezes há uma curva de aprendizado antes que eles se sintam confortáveis em usá-la de forma independente.

O preço também pode ser uma limitação, especialmente para clientes menores ou empresas que ainda estão em um estágio inicial de maturidade de dados. O Dataiku pode oferecer um valor forte quando é usado regularmente em vários projetos, equipes e fontes de dados, mas para uma equipe de marketing menor que só precisa de análises ocasionais, pode parecer um investimento significativo. O ROI é muito mais claro quando a empresa está pronta para operacionalizar fluxos de trabalho de dados, e não apenas executar relatórios pontuais.

Em termos de integração, acho que a plataforma requer uma introdução estruturada para se obter o máximo dela. Existem muitos recursos, o que é uma força, mas também pode ser avassalador no início. Para alguns clientes, preciso gastar tempo extra explicando não apenas como a ferramenta funciona, mas também como pensar em termos de pipelines de dados reutilizáveis em vez de análises simples baseadas em planilhas.

Em relação à IA e aprendizado de máquina, as capacidades são poderosas, mas ainda exigem boa qualidade de dados e um objetivo de negócio claro. O Dataiku pode ajudar muito com automação e modelos preditivos, mas não substitui o trabalho estratégico de definir a pergunta certa, selecionar as variáveis corretas e interpretar os resultados corretamente. No meu trabalho diário, ainda preciso guiar os clientes cuidadosamente para que não tratem as saídas de IA como respostas automáticas sem validação adequada.

Portanto, no geral, o que eu menos gosto não é sobre uma única funcionalidade ausente, mas sobre a complexidade que vem com uma plataforma tão completa. É muito útil, mas precisa do nível certo de adoção, treinamento e compromisso empresarial para justificar plenamente o investimento.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku me ajuda a resolver um dos principais problemas que enfrento como consultor de marketing digital: dados fragmentados. Em muitos projetos de clientes, os dados de marketing estão espalhados por diferentes plataformas, planilhas, sistemas de CRM, contas de publicidade e ferramentas de análise. Antes de usar uma plataforma estruturada como o Dataiku, muito tempo poderia ser perdido apenas limpando arquivos, combinando colunas, verificando inconsistências e preparando os dados antes que qualquer análise real pudesse começar.

Com o Dataiku, posso criar fluxos de trabalho mais repetíveis para tarefas como análise de desempenho de campanhas, segmentação de clientes, pontuação de leads, análise de churn e relatórios de ROI. Isso me beneficia porque não preciso começar do zero toda vez que um cliente envia dados atualizados. Uma vez que o fluxo de trabalho é construído, posso atualizar as entradas, revisar as saídas e focar mais em insights e recomendações.

Também me ajuda a reduzir erros manuais. Ao trabalhar apenas com planilhas, é fácil perder o controle de fórmulas, versões ou alterações manuais. O Dataiku torna o processo mais estruturado e transparente, para que eu possa controlar melhor como os dados são transformados e explicar a lógica por trás dos resultados finais aos clientes.

Outro benefício importante é que me ajuda a passar de relatórios simples para um suporte à decisão mais avançado. Em vez de apenas mostrar o que aconteceu em uma campanha, posso ajudar os clientes a entender padrões, identificar segmentos de alto valor, prever possíveis resultados e priorizar ações de marketing de forma mais eficaz.

No geral, o Dataiku economiza tempo, melhora a confiabilidade da minha análise e me ajuda a entregar mais valor estratégico. Permite que eu gaste menos energia na preparação repetitiva de dados e mais tempo aconselhando os clientes sobre o que fazer a seguir.

  ### 8. Dataiku: Colaboração Amigável ao Usuário em Todo o Ciclo de Vida dos Dados

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Mahmoud H. | DevOps Engineer, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** January 25, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O que eu mais gosto no Dataiku é sua interface amigável e fortes recursos de colaboração. Ele facilita o trabalho conjunto de cientistas de dados, analistas e engenheiros nos mesmos projetos. Também aprecio que ele suporte todo o ciclo de vida dos dados, desde a preparação de dados até o aprendizado de máquina e a implantação.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Uma coisa que não gosto no Dataiku é que ele pode ser bastante exigente em termos de recursos do sistema, especialmente quando estou trabalhando com grandes conjuntos de dados. Além disso, alguns dos recursos mais avançados têm uma curva de aprendizado, então pode levar tempo para entender completamente como usá-los de forma eficaz.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku aborda o desafio dos fluxos de trabalho de dados fragmentados ao reunir a preparação de dados, análise, aprendizado de máquina e implantação em uma única plataforma. Também facilita a colaboração das equipes e a automação de processos chave. Para mim, isso se traduz em economia de tempo, melhor produtividade e projetos de dados que são mais simples de gerenciar de ponta a ponta.

  ### 9. Ferramenta de Análise de Parâmetros Torna a Análise de Causa Raiz Mais Rápida

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Wesley H. | Site Data Analyst, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 18, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu adoro a ferramenta de análise de parâmetros, nós a usamos como um primeiro passo na resolução de problemas para ajudar a restringir a análise da causa raiz.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Gostaria que houvesse um ambiente global para segredos e mais interconectividade entre instâncias separadas. Se você precisasse usar algo de uma instância em outra, é complicado usar a API para tentar recuperar segredos.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Ele simplifica o desenvolvimento de pipelines. Como analista, posso construir meus próprios pipelines e acelerar a entrega de relatórios através de dashboards ou aplicativos web.

  ### 10. Uma ferramenta que reúne tudo

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Rodrigo M. | IT Consultant, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 07, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu realmente gosto de como o Dataiku reúne tudo em um só lugar. Isso faz com que meu fluxo de trabalho pareça mais organizado e menos disperso, o que me ajuda a manter o foco. Dito isso, há momentos em que pode parecer um pouco avassalador, especialmente com tanto em uma única interface, mas no geral ainda facilita meu trabalho.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Para mim, a maior desvantagem é que nem sempre parece tão intuitivo quanto eu gostaria, especialmente quando entro nas partes mais avançadas. Às vezes, acabo gastando mais tempo tentando descobrir como fazer algo do que realmente fazendo, e isso pode ser bastante frustrante.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku me ajuda a trazer tudo para um só lugar. Antes, eu tinha que alternar entre diferentes ferramentas para preparação de dados, análise e modelagem, o que fazia todo o processo parecer disperso e ineficiente. Agora, meu fluxo de trabalho parece muito mais organizado e eficiente, e posso passar mais tempo focando no problema real que estou tentando resolver, em vez de gerenciar e alternar constantemente entre ferramentas.

  ### 11. Ferramenta Excelente para Governança de Dados e Sucesso em IA

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Aparna S. | Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 17, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu realmente aprecio o sucesso da IA com o Dataiku. É algo pelo qual estou genuinamente interessado, e tem sido uma ótima experiência. A ferramenta resolveu nossos problemas de governança de dados, tornou nossos projetos de IA bem-sucedidos, e sua orquestração junto com a integração de pessoas em nossos sistemas de dados tem sido excelente. A configuração inicial foi bastante fácil, graças a uma equipe de suporte que nos ajudou. No geral, minha experiência com o Dataiku tem sido muito positiva, e eu definitivamente o recomendaria.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Acho que podemos adicionar tecnologia de agentes e expandi-la para codificação branca. Além disso, adicionar alguma inteligência de dados BI seria benéfico.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku resolveu nossos problemas de governança de dados e facilitou a integração bem-sucedida de IA. Melhorou a orquestração e a integração em todos os nossos sistemas de dados.

  ### 12. Plataforma de IA Flexível com UI Estelar, Precisa de Melhor Visualização e Suporte de Implantação

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Xiaoguang D. | Principal Adviser Data Science | Senior RioExpert, Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** April 13, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Acho que a interface do usuário do Dataiku é muito amigável. Mesmo que você não tenha um forte conhecimento em ciência de dados ou engenharia de dados, ainda pode usá-la desenhando caixas, o que a torna acessível para muitas pessoas. Também gosto que você possa personalizar suas soluções escrevendo seu próprio código para atender a necessidades específicas de negócios. Além disso, com seu desenvolvimento acelerado, o Dataiku atualiza e melhora regularmente o sistema para incluir os recursos mais recentes de IA, o que acho incrível. O ambiente gráfico sem código reduz significativamente meu ciclo de desenvolvimento, economizando pelo menos 50% do meu tempo. Também facilita a interação com os usuários finais, pois eles podem acessar nosso ambiente de desenvolvimento para ver o progresso e dar feedback rápido.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Então, antes de mais nada, acho que tenho algumas limitações que você, para ser honesto com você, porque digamos, se você quiser exibir e visualizar um grande conjunto de dados, sempre há algumas limitações. E, além disso, descobri que o painel construído pela API não é super sofisticado e super amigável. Comparando com o Power BI ou outras ferramentas de visualização como o Tableau, acho que isso é algo que você pode melhorar também. Outro ponto principal para nós é sobre a implantação. Porque, você precisa se conectar aos diferentes desenvolvimentos, os requisitos, como implantar nossa solução de IA, particularmente para outra plataforma de nuvem. Por exemplo, AWS Azure, acho que precisamos de um pouco mais de suporte nisso.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku me ajuda a construir soluções de IA, como sistemas multiagentes, lidando tanto com imagens de teste quanto com dados numéricos. Ela reduz significativamente meu ciclo de desenvolvimento em 50% e melhora a colaboração ao permitir feedback rápido dos usuários, levando a iterações de projeto mais rápidas.

  ### 13. Dataiku Amigável com Recursos de Aprendizagem Excepcionais

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Beau E. | Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 17, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Acho o Dataiku incrivelmente fácil de usar, o que é essencial para o meu trabalho na construção de aplicativos e limpeza de dados. Eu realmente gosto da academia porque as lições são tão fáceis de seguir, tornando o aprendizado muito simples. Os aplicativos web são uma característica fantástica para mim também; adoro que posso criar aplicativos sem precisar comprar software de terceiros. A configuração inicial para nossa equipe também foi muito fácil e levou apenas alguns meses.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Precisa de um modo escuro

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku reúne muitos dados de muitos lugares, facilitando a limpeza de dados e a construção de aplicativos. É fácil de usar, e as lições da academia são fáceis de seguir. Eu adoro criar aplicativos sem precisar de software de terceiros.

  ### 14. Uma Plataforma Unificada Que Conecta Especialistas em Dados e Equipes de Negócios Sem Esforço

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Seerapu N. | Backend Developer, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** January 15, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Sua maior força é permitir uma verdadeira colaboração entre especialistas em dados e equipes de negócios em uma única plataforma. Ele conecta perfeitamente o trabalho técnico, como codificação e engenharia de ML, com interfaces visuais e sem código. Isso elimina silos, acelera a entrega de projetos e garante que as soluções de IA sejam construídas com o contexto de negócios crucial, tornando-as mais impactantes e sustentáveis.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Para equipes menores ou projetos mais simples, o Dataiku será premium. Os recursos extensivos da plataforma vêm com uma complexidade inerente, o que pode levar a uma curva de aprendizado mais acentuada. Seu modelo de preços é frequentemente visto como voltado para empresas, potencialmente tornando-o menos acessível para startups ou usuários individuais que não precisam de toda a sua escala colaborativa.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku resolve os desafios críticos dos fluxos de trabalho fragmentados de ciência de dados. Ela fornece uma plataforma unificada e colaborativa que conecta a preparação de dados, experimentação e implantação em um ambiente governado. Isso nos beneficia diretamente ao reduzir drasticamente os tempos de execução dos projetos, melhorar a governança e a reprodutibilidade dos modelos e permitir que tanto usuários técnicos quanto de negócios contribuam efetivamente para resultados orientados por dados.

  ### 15. Transformação de Dados Simplificada com Facilidade

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Khalid S. | Enterprise Data Architect, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 01, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Gosto de como o Dataiku nos ajuda a identificar alguns problemas de qualidade de dados e corrigi-los antes da apresentação. Isso é realmente importante porque, sem qualidade de dados, os dados são quase inúteis, e você realmente não pode obter nenhum insight se não tiver boa qualidade. Também achei o processo de configuração muito fácil. Integramos com nosso sistema de autenticação interna, configuramos conexões com o Snowflake e então começamos a trabalhar nele.

**O que você não gosta em Dataiku?**

É a capacidade de realmente conseguir extrair dados, analisá-los, avaliá-los, transformá-los e apresentá-los.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Eu uso o Dataiku para transformação de dados, tornando fácil manipular e apresentar dados. Ele nos ajuda a identificar e corrigir problemas de qualidade de dados antes da apresentação.

  ### 16. Colaboração Poderosa, mas Pode Parecer Pesada e Exigente em Recursos

**Rating:** 3.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** May 19, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O que eu mais gosto no Dataiku é a forma como ele equilibra a facilidade de uso com fortes capacidades analíticas e de IA. Ele permite que usuários de negócios, analistas e cientistas de dados colaborem de forma harmoniosa na mesma plataforma. A combinação de fluxos de trabalho visuais e a flexibilidade para codificar quando necessário torna mais simples passar da experimentação para a produção mais rapidamente.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Uma coisa que não gosto no Dataiku é que ele pode parecer pesado e consumir muitos recursos às vezes. Ele tende a salvar/cachear dados em muitos lugares, o que pode tornar os fluxos de trabalho mais difíceis de gerenciar e mais lentos de navegar. Para equipes técnicas hardcore que preferem ferramentas leves e orientadas a código, pode parecer mais lento e mais restritivo do que trabalhar diretamente com pilhas de engenharia nativas.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku resolve o problema de dados fragmentados, equipes desconectadas e implantação lenta de IA ao reunir preparação de dados, análises e aprendizado de máquina em uma única plataforma. Isso me beneficia ao tornar a colaboração entre equipes de negócios e técnicas muito mais suave e reduzir o tempo necessário para mover projetos da experimentação para a produção.

  ### 17. Governança Poderosa, Precisa de Melhor Integração de UI

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Samridhi G. | Cybersecurity Specialist, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 16, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu realmente gosto do nível Orchestrator, pois ele ajuda nas minhas tarefas. A interface do usuário é outro aspecto que considero valioso, especialmente para vários casos de uso. O Dataiku também é útil na governança de IA, rastreamento de agentes e aspectos de tokens. Além disso, aprecio os recursos de avaliação de modelos e monitoramento de prompts, que tornam meu fluxo de trabalho mais eficiente.

**O que você não gosta em Dataiku?**

A interface do usuário pode ser melhorada com mais integração.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Eu uso o Dataiku para governança de IA, rastreamento de agentes, avaliação de modelos e monitoramento de prompts. É ótimo para tarefas de nível de orquestrador, mas a interface do usuário poderia ser melhorada com mais integração.

  ### 18. Simple Data Analysis That Saves Time

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Henri S. | Junior Data scientist, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 13, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

The simplicity to analyse data, results, and the gain of time compared to doing all that in python in a classic IDE

**O que você não gosta em Dataiku?**

Recently I did not like how difficult and long it was to add input files in managed folders. I could not upload subfolemders for exemple. Also multiple times when I uploaded large number of files, some were not uploaded.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

I work in data science and we do everything in dataiku

  ### 19. Colaboração de Dados Sem Esforço com Recursos Robustos

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Christopher  M.

**Reviewed Date:** January 14, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Gosto que o Dataiku me permita lidar com projetos de dados e construir modelos de aprendizado de máquina, trazendo dados de diferentes fontes, limpando e organizando-os, e experimentando modelos tudo em um só lugar. A combinação de uma interface visual com opções de codificação torna-o acessível tanto para membros técnicos quanto não técnicos da equipe, facilitando a gestão de projetos de dados. Adoro como ele reduz tarefas repetitivas, diminui erros e mantém projetos complexos organizados e funcionando sem problemas. É ótimo que todos na equipe possam contribuir, independentemente de suas habilidades técnicas, tornando o trabalho com dados mais fácil e menos estressante.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Uma coisa que notei sobre o Dataiku é que ele pode parecer um pouco avassalador no início, porque há muitos recursos e opções. Trabalhar com conjuntos de dados realmente grandes ou fluxos de trabalho complexos pode, às vezes, ser um pouco lento. Também acho que poderia ser um pouco mais fácil para novos usuários começarem. No geral, é uma ótima ferramenta, mas um pouco mais de orientação e um desempenho mais suave a tornariam ainda melhor.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Eu uso o Dataiku para otimizar projetos de dados integrando fontes de dados, limpando dados e construindo modelos em uma única plataforma. Ele permite a colaboração em equipe independentemente das habilidades técnicas, economiza tempo em tarefas repetitivas, reduz erros e mantém projetos complexos organizados.

  ### 20. Criação de Fluxos de Trabalho de Baixo Código Fácil Que Simplesmente Funciona

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Brad S. | Business Intelligence Analyst, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 18, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O ambiente de baixo código e a criação de fluxo de trabalho, além da facilidade de uso

**O que você não gosta em Dataiku?**

Não há nada que eu consiga pensar que eu não goste.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku nos ajudou a reduzir a dependência das equipes técnicas para análises e preparação de dados. Os usuários de negócios podem acessar, preparar e analisar dados de forma mais eficiente, o que acelerou a tomada de decisões e melhorou a colaboração entre os departamentos. As capacidades de governança, automação e IA da plataforma também nos ajudaram a escalar iniciativas de dados enquanto mantemos a consistência e o controle.

  ### 21. Interface Visual Intuitiva, Pipelines Poderosos, mas Precisa de Melhor Gestão de Histórico

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Akshay B. | Data Scientist, Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** October 14, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu realmente aprecio como a interface gráfica do usuário lida com caminhos e threads. Ela permite que você gerencie todo o seu código e conjuntos de dados visualmente, e tudo é automaticamente alinhado, o que torna a experiência muito agradável de usar.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Não há nada em particular que eu não goste no Dataiku. No entanto, uma área para melhoria seria uma melhor gestão do histórico e do código recente em que trabalhei. Seria útil se esta informação fosse mais facilmente acessível e visualmente destacada.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Gerenciar grandes conjuntos de dados foi meu principal desafio. Ter acesso a um portal unificado para dados geoespaciais e outros, juntamente com o poder de processamento necessário, tem sido crucial para alcançar meus objetivos como cientista de dados. A capacidade de testar vários modelos de aprendizado de máquina de uma só vez é simplesmente revolucionária. Não consigo imaginar voltar a trabalhar no meu PC para essas tarefas.

  ### 22. Facilidade de Fluxo Visual, Piloto de Codificação Precisa de Trabalho

**Rating:** 3.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado

**Reviewed Date:** June 17, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu realmente gosto de provavelmente ver o fluxo visualmente com o Dataiku. É útil ter as receitas visuais também se eu não quiser escrever código.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O piloto de codificação não funciona para mim. Não sei se isso é apenas uma restrição da Boeing que não temos ativada. Então, tenho que ir a uma ferramenta de IA de terceiros se quiser usar o agente de codificação.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Eu uso o Dataiku para construir um pipeline de recomendação de peças, e ele resolve o problema de explicar o código facilmente para os clientes por causa de seu fluxo visual.

  ### 23. Painel Único para Dados e Agentes de IA com Observabilidade Integrada

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Chandrakanth K. | Lead Advanced Data Analytics, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 18, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Ter um único painel de controle para dados e agentes de IA, com observabilidade integrada, torna muito mais fácil monitorar tudo em um só lugar.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Pode ser um ônus manter, especialmente se o cliente já estiver migrando para o Databricks.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Ainda não tivemos a chance de explorar os casos de uso.

  ### 24. Flexível e Visual, Mas Poderia Melhorar o Gerenciamento de Código

**Rating:** 3.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Aurelien B. | Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** April 13, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Gosto que o Dataiku torne a análise de dados mais visual e menos dolorosa. Aprecio a flexibilidade das soluções disponíveis, como a capacidade de hospedar webapps personalizados em Python, usar filtros Python, construir pipelines personalizados e criar cenários personalizados. A configuração inicial foi super fácil após fazer os treinamentos.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O gerenciamento de código de aplicativos web é desafiador porque envolve trabalhar com um arquivo grande, e as chamadas de API limitadas do Python são restritivas.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Acho que o Dataiku torna a análise de dados mais visual e menos dolorosa.

  ### 25. Interface Amigável, Precisa de Melhor Manipulação de Dados Não Estruturados

**Rating:** 3.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado | Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** June 16, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Aprecio o Dataiku por sua interface e facilidade de uso, tornando a configuração inicial muito fácil. Também achei a configuração de pipeline de dados de baixo código benéfica quando a usei no meu trabalho anterior.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Pipelines personalizadas ou casos de uso, como lidar com dados semi-estruturados ou não estruturados, são difíceis de enfrentar.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Apreciei o Dataiku por sua configuração de pipeline de dados de baixo código e facilidade de uso, embora lidar com dados semiestruturados ou não estruturados pudesse ser melhorado.

  ### 26. Fácil para novos usuários, mas integrar com ferramentas de orquestração existentes foi desafiador

**Rating:** 3.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Linhas Aéreas/Aviação | Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** June 16, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

A interface permite que pessoas com pouca experiência se atualizem e comecem a entregar rapidamente. Soluções e capacidades complexas estão presentes, mas também são isoladas para não sobrecarregar novos usuários.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O ambiente de dados iku é muito autossuficiente e funciona perfeitamente com seus próprios componentes, no entanto, tivemos dificuldades quando quisemos integrar com algumas de nossas outras ferramentas de orquestração existentes.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Integração dos nossos padrões de fidelidade e reservas

  ### 27. Dataiku é uma ótima ferramenta de ML Flow e ML OPs desde um iniciante até um especialista.

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Teeka Raman K. | Analytics Engineer, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** March 14, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Comecei a usar o Dataiku como analista de dados júnior. As receitas visuais transformaram a forma como você construiu um projeto de análise de ponta a ponta. À medida que comecei a enfrentar projetos complexos e expandi meu conhecimento em ciência de dados e no domínio em que estou trabalhando, comecei a descobrir as latitudes de capacidades que posso adotar das ferramentas e API do Dataiku. Isso me ajudou imensamente a acelerar meus objetivos de carreira. Outro aspecto fantástico seria a atualização consistente dos recursos e ferramentas como gerenciamento de qualidade de dados, LLM mesh e Agentic AI no estúdio, que se torna uma inspiração para eu experimentar e implementar etapas adicionais (no fluxo de ML) que me ajudam a aumentar o valor comercial nos projetos em que estou trabalhando. Também me inscrevi na academia Dataiku.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Como descrevi, o Dataiku é fantástico para começar como iniciante, mas à medida que o projeto se torna mais complexo, ao começar a usar as APIs do Dataiku em Python, comecei a sentir uma falta de detalhes na disponibilidade da documentação. Por exemplo, gostaria que as APIs do Dataiku para Python tivessem uma documentação mais clara, como podemos observar em algumas bibliotecas como Pytorch, Scikit-learn, Scipy ou Plotly. Detalhes como todos os parâmetros disponíveis para uma função específica e parâmetros adicionais que podem ser usados com um ou dois exemplos explicando o que cada parâmetro significa para a implementação da função. A documentação atualmente disponível é altamente limitada em me ajudar a entender as capacidades completas de uma função ou API específica. Então, meu melhor recurso para consulta muitas vezes são as respostas de postagens de blog que o Dataiker fornece. Com gratidão, eu solicitaria à equipe que melhorasse a documentação a tal ponto que agregasse valor a um desenvolvedor experiente de ML Ops.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku simplifica o processo de ML Flow e ML Ops, o que me permite focar na preparação de dados, construção de modelos, validação deles e implementação. Gostaria de apreciar a disponibilidade da funcionalidade do Dataiku através das APIs do Dataiku, o que facilita a criação e implantação de projetos apenas com Python.

  ### 28. Easy-to-Use Recipes Make Scenario Setup Simple

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Linhas Aéreas/Aviação | Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 13, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Having easy to use recipes with an easy and simple way to setup scenarios

**O que você não gosta em Dataiku?**

It’s not that I dislike this, but I want to have easier tool to use AI with step by step tutorials

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Everything is consolidated into one environment. I have the ability to do so much things in Dataiku

  ### 29. Automação Poderosa, IA e Governança para Catalogação de Dados Mais Inteligente

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Farmacêuticos | Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 01, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Automação, dados, IA, catalogação, governança

**O que você não gosta em Dataiku?**

Leva tempo para um usuário não técnico aprender e se adaptar. A ajuda não é ótima. A documentação é básica.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Automação

  ### 30. Interface Intuitiva e Receitas Fáceis de Seguir

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Varejo | Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** June 19, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

É uma interface de usuário muito intuitiva e as receitas são fáceis de entender.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Deve ser integrado com as ferramentas DG para que possam ser facilmente visualizadas dentro

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Está criando um espaço para os usuários de negócios brincarem com os dados antes de implantar para uso comercial.

  ### 31. Uma Plataforma Poderosa para Ciência de Dados de Ponta a Ponta e Colaboração

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Aniket D. | Graphic Designer, Design, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** August 23, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Dataiku é excelente para gerenciar todo o pipeline de dados, desde a preparação de dados até o aprendizado de máquina e a implantação. A melhor parte é que é fácil de implementar. A melhor parte é como permite que usuários técnicos e não técnicos colaborem na mesma plataforma. Fluxos de trabalho visuais tornam fácil construir projetos sem muita codificação, enquanto usuários avançados ainda podem se aprofundar com Python, R ou SQL. A integração com plataformas de nuvem e controle de versão também é muito suave.

**O que você não gosta em Dataiku?**

A plataforma pode parecer pesada para projetos menores, e a curva de aprendizado inicial é um pouco íngreme para iniciantes. Além disso, os custos de licenciamento podem ser altos para pequenas empresas ou startups.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Para mim, o Dataiku resolve principalmente o problema da colaboração entre equipes técnicas e não técnicas. Anteriormente, muito tempo era desperdiçado quando cientistas de dados, analistas e equipes de negócios trabalhavam separadamente e tinham que trocar constantemente arquivos e relatórios. Com o Dataiku, todos podemos trabalhar na mesma plataforma, onde a limpeza de dados, a construção de modelos e a visualização acontecem em um só lugar. Isso também me poupa de realizar tarefas manuais repetitivas, já que muitos fluxos de trabalho podem ser automatizados. No geral, tornou nossos projetos de dados mais rápidos, mais transparentes e mais fáceis de gerenciar.

  ### 32. Soluções de Modelos que Aceleram Implementações

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Farmacêuticos | Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 17, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Soluções de modelo para acelerar implementações

**O que você não gosta em Dataiku?**

As soluções de modelo não expõem o código por trás, então às vezes é difícil entender como as funcionalidades funcionam (a documentação não é suficiente)

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Prototipagem rápida de soluções

  ### 33. Ótimo produto com muita flexibilidade e plug-ins.

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Donglin J. | Lead Analytic Data Analyst, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 25, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Plataforma de ponta a ponta: Desde a ingestão e preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos, o Dataiku cobre todo o ciclo de vida de um projeto de dados. Isso elimina a necessidade de ferramentas distintas e simplifica todo o fluxo de trabalho.

Ambiente colaborativo: A plataforma promove uma colaboração perfeita através de projetos compartilhados, comentários e controle de versão. Isso garante que todos estejam na mesma página e contribuam com sua expertise única. Meus colegas compartilham seus projetos uns com os outros e trabalham juntos em alguns projetos.

Integrações extensivas: O Dataiku se integra perfeitamente com uma ampla gama de bancos de dados, plataformas em nuvem e bibliotecas de aprendizado de máquina. Essa flexibilidade nos permite aproveitar nossa infraestrutura e recursos existentes. Acabei de saber que uma nova biblioteca R foi adicionada recentemente, o que pode facilitar nossa vida na manipulação de dados.

Gestão robusta de modelos: A plataforma fornece ferramentas abrangentes para rastrear o desempenho dos modelos, gerenciar versões e garantir conformidade. Isso é crítico para manter a precisão e a confiabilidade de nossas decisões baseadas em dados.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O motor em funcionamento pode ser complicado, não há um único motor que possa fazer tudo. Às vezes, tenho que tentar diferentes motores para fazê-lo funcionar.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Temos dados que residem em diferentes plataformas, como Google Cloud BigQuery, Helix, Microsoft Excel, etc. Nossa equipe precisa obter dados dessas diferentes fontes de dados e executar o processo ETL, manipular os dados e gerar um único arquivo de dados analíticos para diferentes usos. O Dataiku pode nos ajudar a alcançar esse objetivo através das receitas visualizadas.

Outro problema é que nossa equipe possui diferentes habilidades em Ciência de Dados, como Python e R. Cada membro criou sua parte da lógica usando sua linguagem de programação preferida. Precisamos juntar todas as suas partes de lógica e gerar uma lógica unificada para gerar um conjunto de dados analíticos. Podemos usar o Dataiku como uma plataforma única para incorporar códigos Python e R juntos.

  ### 34. Uma Plataforma Completa e Intuitiva para Projetos de Ciência de Dados

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Márcio B. | Engenheiro de dados sênior, Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** April 25, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Dataiku destaca-se pela sua facilidade de uso — a interface de arrastar e soltar combinada com a opção de codificar quando necessário torna-o acessível a uma ampla gama de usuários. A implementação foi tranquila e bem apoiada pela equipe de sucesso do cliente. Eu uso o Dataiku com frequência porque ele oferece um vasto número de recursos, desde a preparação de dados até a implantação de modelos. A integração com outras ferramentas como bancos de dados, serviços em nuvem e APIs é direta, tornando a plataforma ainda mais poderosa para projetos de ponta a ponta.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Embora, no geral, a plataforma seja excelente, algumas configurações e opções avançadas podem ser um pouco avassaladoras para novos usuários. Além disso, a estrutura de preços pode ser um fator limitante para empresas ou equipes menores.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku está ajudando a resolver a complexidade de gerenciar todo o fluxo de trabalho de ciência de dados, desde a ingestão e preparação de dados até o desenvolvimento e implantação de modelos. Ela centraliza a colaboração entre cientistas de dados, analistas e usuários de negócios, garantindo que os projetos avancem mais rapidamente e com melhor governança. A plataforma também reduz a dependência de codificação puramente manual, tornando a análise avançada mais acessível. Isso está me beneficiando ao aumentar significativamente a produtividade, melhorar a visibilidade dos projetos e permitir uma tomada de decisão mais rápida com base em pipelines de dados confiáveis e bem estruturados.

  ### 35. Ótima loja única para todas as necessidades de Ciência de Dados

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Katyayani P. | Data Scientist - AI & Advanced Analytics, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 25, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

A abundância de fontes de plug-ins de dados, inúmeras opções de receitas prontas (para EDAs, engenharia de dados e análises rápidas e sujas). Além disso, temos também receitas baseadas em código para escrever nossos próprios códigos. E a cereja do bolo é o ambiente colaborativo sem que tenhamos que lidar explicitamente com nada disso!

**O que você não gosta em Dataiku?**

Gostaria que houvesse mais opções de personalização disponíveis para algumas das receitas visuais. Outra questão é o controle de versão - embora o Dataiku lide com controle de versão, é muito pouco intuitivo e difícil voltar a uma versão anterior, ou até mesmo entender as mudanças feitas entre diferentes versões. Precisamos ter comentários de commit e outras funcionalidades semelhantes ao git para que isso funcione melhor.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku está resolvendo o maior problema de nos fornecer largura de banda computacional para desenvolver, testar e implantar modelos de ML complexos em um ambiente colaborativo. Ela nos oferece uma solução completa para todas as nossas necessidades relacionadas a projetos - desde a importação de dados, limpeza e processamento, desenvolvimento de um modelo, implantação e até visualização de resultados.

Na frente do GenAI, minha equipe e eu conseguimos lançar vários pilotos e MVPs graças à integração do Streamlit + VS Code da Dataiku - economizando tempo crítico na implantação e integração por nós mesmos.

  ### 36. Flexível, utilizável, mas não perfeito.

**Rating:** 3.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Jason F. | Manager, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

A Dataiku tem sido revolucionária na democratização dos fluxos de trabalho de dados. Adoro como é intuitivo para equipes multifuncionais construir pipelines, transformar conjuntos de dados e colaborar, tudo dentro de um fluxo visual e manipular os dados. É o tipo de ferramenta que torna a manipulação sem esforço, a experimentação fácil e o compartilhamento de trabalho sem atritos.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Por mais que eu aprecie o quão acessível e rico em recursos o Dataiku é, há momentos em que sua flexibilidade parece uma faca de dois gumes. Alguns casos de uso tornam-se surpreendentemente complexos devido à lógica de receita muito específica, e lidar com fluxos de trabalho parametrizados ou reutilizáveis pode parecer desajeitado. 
Também pode ser lento como uma plataforma baseada em nuvem, com vários usuários editando fluxos de trabalho únicos. Ele faz o trabalho—mas às vezes você só gostaria que ele funcionasse de forma mais rápida, limpa e tátil.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku é a espinha dorsal para o novo data warehouse. Tem sido essencial para descobrir a lógica descentralizada e o SQL oculto (conhecimento tribal). Os fluxos visuais tornam as transformações rastreáveis e reproduzíveis. A ferramenta consegue fazer com que as muitas equipes diferentes trabalhem com uma única fonte de verdade, eliminando as várias versões diferentes que anteriormente circulavam pela organização e, por fim, permite capacidades de entrega mais rápidas.

**Official Response from Taylor MECHAM:**

> Obrigado por compartilhar seu feedback detalhado sobre o Dataiku. Estamos entusiasmados em saber que você considera nossa plataforma intuitiva e benéfica para a colaboração entre equipes, e agradecemos suas percepções sobre as áreas onde você sente que há espaço para melhorias.

Em relação aos desafios que você mencionou, entendemos a importância da eficiência e continuaremos a explorar maneiras de otimizar a velocidade e simplificar os fluxos de trabalho para uma melhor usabilidade. Se você tiver sugestões específicas ou encontrar algum problema no futuro, não hesite em entrar em contato com nossa equipe de suporte. Valorizamos sua opinião e estamos comprometidos em proporcionar uma experiência perfeita para todos os nossos usuários. Obrigado por escolher o Dataiku!

  ### 37. Revisão do Dataiku

**Rating:** 3.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Juliette M. | Consultant, Healthcare Data Science and Analytics, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Eu adoro a plataforma, é intuitiva e muito útil. As receitas de llm são especialmente úteis. No geral, acho que é uma ótima plataforma, tem uma aparência excelente, faz sentido e definitivamente me permite fazer meu trabalho mais rápido.

**O que você não gosta em Dataiku?**

O suporte real nem sempre foi o melhor. Muitas vezes entrei em contato para obter suporte e perdi muito tempo indo e voltando sem resolver um problema, apenas para ser informado de que a pessoa tentando me ajudar não sabe muito sobre a versão em nuvem do Dataiku. A documentação também nunca é específica para a nuvem, então é um pouco confuso. O processo pelo qual o Dataiku tem trabalhado em um caso de uso para nós também teve algumas dificuldades.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Ainda estamos testando o Dataiku, vendo o que ele pode fazer por nós, mas até agora ele tornou as transformações de dados simples muito mais fáceis. Também estamos usando algumas das modelagens de dados tradicionais e alguns recursos tradicionais de ML. Tem sido mais útil para usar LLMs, permitindo-nos resumir e extrair dados de texto livre, fornecendo-nos dados que não conseguimos acessar até agora.

  ### 38. A única ferramenta para governar todos eles!

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Christian T. | Senior Dataiku Platform Engineer, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

É difícil destacar uma única característica, então terei que mencionar várias:
- A capacidade de atender diferentes personas, como "coders" e "clickers", significa que o Dataiku é bem recebido por não Cientistas de Dados. No entanto, para aqueles que preferem codificar, eles também podem fazê-lo.
- A capacidade de integrar com tantas tecnologias e motores de computação e armazenamento, tanto para ingestão quanto para computação paralela, significa que não há trabalho grande demais para ser feito no Dataiku quando você usa a tecnologia certa.
- O Flow torna pipelines de dados complexos simples de entender e projetar. Também o torna muito fácil de usar.
- A integração de Jupyter Notebooks, versionamento Git embutido e gerenciamento de ambiente de código Python torna a criação de novos projetos e o gerenciamento de projetos muito fácil.
- E, finalmente, gostaria de mencionar especificamente a incrível equipe de Suporte deles. Na minha carreira em TI, lidei com uma infinidade de fornecedores de software empresarial, incluindo todos os grandes, e posso honestamente dizer que o Suporte do Dataiku é o melhor com que já lidei de longe. A velocidade de resposta é incrível, mesmo nos fins de semana ou fora do horário. É claro que eles operam 24x7 em todo o mundo. A qualidade e quantidade das respostas do Suporte são excepcionais. Mesmo ao pedir trechos de código para usar a API do Dataiku, o que a maioria dos fornecedores normalmente cobraria como serviços profissionais, ficamos surpresos com a disposição deles em ajudar e sempre alcançamos um resultado.

**O que você não gosta em Dataiku?**

A interface gráfica é inconsistente às vezes em como certas ações precisam ser realizadas. Embora tenhamos achado o suporte da Dataiku excepcional, tivemos menos sorte em conseguir a implementação de novos recursos. A correção de bugs também tem sido lenta em nossa opinião, mesmo que a Dataiku tenha um bom cronograma de lançamentos (eles geralmente lançam uma atualização a cada 2 semanas!). Em nossa visão, recursos principais e correção de bugs deveriam ter mais prioridade do que recursos de LLM e outros novos recursos.

É necessário mais trabalho para melhorar o ML Ops. Por exemplo, o desvio de modelo está disponível apenas através de um plugin adicional e somente em certos algoritmos. Isso deveria ser uma capacidade central. A colaboração também poderia ser melhorada, pois há alguns problemas de concorrência que precisam ser corrigidos.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku é nossa principal plataforma de aprendizado de ML para todas as nossas cargas de trabalho de análises avançadas.

  ### 39. Dataiku torna as soluções orientadas por dados simples e rápidas

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Sri P. | Data Science Manager, Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** April 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O que eu mais gosto no Dataiku é como é fácil de usar para criar e gerenciar soluções orientadas por dados. A plataforma tem uma interface muito amigável, então mesmo que você não seja um especialista, pode começar a trabalhar em seus projetos de dados sem muita dificuldade. É simples criar pipelines de dados, fazer análises e até criar modelos de aprendizado de máquina, tudo em um só lugar. Além disso, eu realmente gosto que o Dataiku pode se conectar muito facilmente com diferentes serviços de nuvem e fontes de dados. Isso torna meu trabalho muito mais rápido e eficiente porque não preciso gastar muito tempo com integração. No geral, o Dataiku ajuda muito a passar rapidamente de dados brutos para resultados úteis.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Não há muitas coisas que eu não gosto no Dataiku, mas às vezes, se você quiser usar recursos mais avançados, precisa ter um conhecimento técnico mais profundo. Para alguém que está apenas começando, isso pode ser um pouco difícil. Além disso, como o Dataiku sempre adiciona novos recursos, às vezes não é fácil acompanhar e encontrar a melhor maneira de usar tudo. Às vezes, ao integrar com alguns sistemas de nuvem, podem ocorrer pequenos problemas técnicos, mas geralmente há um bom suporte e documentação para ajudar.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Eu uso para automações de OCR para extrair dados de documentos, o que me poupa muito trabalho manual. 
Eu uso o Dataiku para criar chatbots RAG e conectar com grandes modelos de linguagem, o que facilita responder perguntas e ajudar os usuários rapidamente. 
Eu uso o Dataiku para criar e automatizar relatórios operacionais. 
Outro caso de uso é a manutenção preditiva para o meu equipamento.

  ### 40. Dataiku é incrível

**Rating:** 3.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Satish K. | Senior Data Architect, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

🔄 Preparação Inteligente de Dados
Transforme dados brutos em ativos estruturados e prontos para uso utilizando ferramentas intuitivas aprimoradas por sugestões orientadas por IA, detecção automática de esquemas e reconhecimento inteligente de tipos.

🧪 Desenvolvimento Contínuo
Apoie análises ágeis com um ambiente estilo CI/CD onde fluxos de dados, scripts e modelos evoluem continuamente, promovendo iteração rápida e melhoria.

⚙️ Facilidade de Implementação
Minimize a complexidade de configuração com componentes modulares, interfaces de arrastar e soltar, e integração perfeita com ecossistemas de dados existentes (nuvem, local, híbrido).

✅ Validação Robusta de Dados
Garanta a qualidade dos dados através de verificações de validação embutidas, painéis de perfilamento e a flexibilidade para implementar lógica Python personalizada para regras complexas ou específicas de domínio.

🧠 Construção de Cenários
Modele e simule diferentes cenários de negócios ou analíticos usando fluxos de trabalho parametrizados, lógica de ramificação e componentes reutilizáveis para apoiar análises de "e se".

🌀 Zonas de Fluxo
Organize e gerencie processos de dados em "Zonas de Fluxo" — estágios claramente definidos (por exemplo, Ingestão → Transformação → Validação → Saída) que tornam a orquestração de pipelines transparente e escalável.

📚 Página WIKI Integrada
Capacite a colaboração e o compartilhamento de conhecimento com uma página WIKI embutida. Documente a lógica, compartilhe melhores práticas, acompanhe mudanças e integre novos usuários sem esforço.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Embora o DSS ofereça uma interface visual poderosa e flexibilidade, trabalhar com grandes conjuntos de dados frequentemente introduz atritos significativos, particularmente durante a execução de cenários e depuração.

🚧 Principais Pontos de Dor:
Gargalos de Desempenho:
Executar cenários complexos em grandes conjuntos de dados diretamente no motor DSS é lento e consome muitos recursos, muitas vezes tornando-o impraticável para análises sensíveis ao tempo.

Dependência de Motores Externos:
Para alcançar um desempenho aceitável, as equipes devem descarregar o processamento para motores SQL ou Spark, o que requer:

Configuração adicional de infraestrutura (clusters, permissões, conexões)

Conhecimento avançado de SQL ou PySpark, o que pode ser uma barreira para analistas de dados ou cientistas de dados cidadãos.

Sobrecarga de Depuração:
Solucionar problemas em grandes fluxos de trabalho é complicado devido a:

Transparência limitada na execução do código subjacente

Arquitetura em camadas (fluxo visual → tradução Spark/SQL → motor de execução)

Ciclos de iteração mais lentos, especialmente com Spark

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

✅ Validação Automática de Dados
Regras de validação pré-construídas com lógica personalizável (Python/SQL)

Auto-perfilamento e detecção de anomalias na ingestão

Validação integrada diretamente em pipelines de dados e alertas

🧠 Ingestão e Leitura de Dados Inteligentes
Detecção inteligente de esquemas, inferência automática de tipos e pré-visualizações de dados

Amostragem eficiente de grandes conjuntos de dados sem necessidade de carga completa

Conectores flexíveis para nuvem, on-premises e APIs com configuração mínima

📊 Insights Rápidos Através de Visualização de Dados
Resumos de dados com um clique com gráficos, distribuições e KPIs

Capacidades de detalhamento para análise de causa raiz

Incorporação perfeita de visuais em fluxos, painéis e páginas WIKI

🔐 Governança de Dados Integrada
Catálogo de metadados centralizado e rastreamento de linhagem

Controles de acesso baseados em função e trilhas de auditoria

Versionamento, rastreamento de mudanças e fluxos de trabalho de aprovação

Integração com estruturas de privacidade e conformidade de dados (GDPR, HIPAA, etc.)

  ### 41. Integrações Poderosas do Dataiku, Embora Eu Ainda Não Tenha Usado

**Rating:** 3.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Bancário | Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** April 14, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Todas as integrações que você pode adicionar no Dataiku são realmente poderosas.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Eu não sou um usuário, mas tenho interesse no Dataiku.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Como cientista de dados, sinto que a próxima atualização em junho de 2026 transformará meu trabalho e o tornará muito mais fácil e eficiente, especialmente para fazer PoCs.

  ### 42. Ótimo produto para desenvolvimento de pipeline

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Ashley H. | Business Operations Coordinator, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 14, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

A Dataiku torna realmente fácil organizar e desenvolver um pipeline de dados. Especialmente se a sua equipe trabalha nos mesmos pipelines juntos, é realmente fácil colaborar. Eu adoro como posso tornar meu fluxo modular e como posso alternar entre SQL/R/Python sem problemas.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Às vezes, as mensagens de erro são realmente confusas e não ajudam, especialmente se você estiver executando uma consulta a jusante.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Antes de usar o Dataiku, tínhamos dificuldades para gerenciar grandes pipelines de dados no Snowflake. Ter que salvar uma série de mais de 20 consultas sem qualquer tipo de representação visual de como elas se conectam era difícil. Também era complicado colaborar nos mesmos pipelines, especialmente porque minha equipe trabalha remotamente. Ter o Dataiku nos permite ver visualmente todo o nosso fluxo de dados, que muitas vezes tem mais de 100 consultas. Também é fácil colaborar. Podemos também aplicar aprendizado de máquina a um conjunto de dados sem precisar escrever um código para isso, já que o Dataiku tem essa funcionalidade integrada.

  ### 43. Por que eu amo o Dataiku como Analista de Dados

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** AJ C. | Assistant Vice President, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Meu primeiro papel real em análise começou comigo usando o Dataiku. Eu sabia como escrever SQL, mas a plataforma me deu várias opções em termos de como executar consultas. As receitas visuais eram fáceis, e eu, claro, tinha a opção de escrever o código real também. Poder rastrear minhas transformações através do fluxo de dados tornou fácil para mim entender o que estava acontecendo!

**O que você não gosta em Dataiku?**

Eu gostaria que houvesse capacidades para fazer formatações semelhantes ao Excel dentro do Dataiku. Normalmente, tenho que exportar e depois trabalhar no arquivo para deixá-lo mais apresentável.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

A Dataiku me ajuda a obter insights sobre nossa ferramenta NBA usada por Consultores Financeiros. A Medição NBA é uma grande iniciativa para nós, e como analista principal sou responsável por fazer muitas consultas e entender quais são nossas tendências.

  ### 44. Uma plataforma revolucionária de ciência de dados

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Lucas M. | Pricing Data Scientist, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** March 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

É flexibilidade. Posso programar e gosto de poder criar receitas que usam código para processar meus dados. No entanto, gosto de ter a capacidade de apenas selecionar uma receita visual e aplicar rapidamente transformações sem escrever linhas de código. Isso mantém minhas habilidades atualizadas e me dá um impulso de produtividade quando preciso entregar rapidamente. Uso a plataforma diariamente e ela faz parte das minhas ferramentas principais para desenvolver meus projetos. Como uma grande organização, temos nosso próprio suporte interno para lidar com questões. No entanto, participei de um encontro e uma conferência em Londres e conheci a equipe do Reino Unido. Foi uma experiência incrível e eles me ofereceram muito apoio, apresentando novos recursos e facilitando o contato com a comunidade de usuários do Dataiku. Outro aspecto que eu gosto é a integração perfeita com nossos sistemas de dados atuais. Usando o Dataiku, posso me conectar com todas as nossas fontes de dados e desenvolver projetos que antes não eram possíveis.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Minha única aversão em relação a isso é o custo. Embora eu ache que ele entrega o que promete, o custo é uma enorme barreira dentro da minha organização. Eu gostaria que mais dos nossos analistas tivessem acesso a uma licença de designer. Isso os capacitaria ao desenvolver novas habilidades. Hoje, apenas alguns cientistas de dados (incluindo eu) e alguns analistas têm acesso total à ferramenta.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Quando entrei na empresa, não tínhamos um gerente de ETL. Eu costumava escrever minhas consultas SQL e construir as conexões usando o Power Query. O processo era complicado e costumava levar muitas horas para fazer pequenos progressos. Com o Dataiku, agora posso criar meus modelos, agendar as atualizações, salvar os dados em um repositório centralizado e apenas expô-los às minhas ferramentas de visualização de dados (Power BI). Outro problema era ter o poder de computação para processar nossos dados. Trabalho na indústria de energia e nossos dados são todos de meia em meia hora. Com o Dataiku, posso usar o spark no EKS e processar uma enorme quantidade de dados em apenas uma fração do tempo que costumava levar.

  ### 45. Visual Recipes and Ease of Use Make This a Joy to Work With

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Manufatura | Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 13, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

I do enjoy greatly the visual recipes and ease of use

**O que você não gosta em Dataiku?**

I dislike the fact that insights sometimes are just a snapshot in time, not re-usable

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

It is solving data and analytics problems

  ### 46. Dataiku: Tornando seu trabalho de Ciência de Dados fácil

**Rating:** 4.0/5.0 stars

**Reviewed by:** palbha n. | Data Science Specialist, Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** October 03, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Acho a plataforma muito fácil de usar, o que a torna ótima para prototipagem rápida e lançamento do seu MVP o mais rápido possível. Também é simples de conectar e usar, o que realmente acelera o processo.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Acho a documentação um tanto incompleta, com poucos tutoriais disponíveis. Pode ser difícil encontrar soluções quando preciso de ajuda.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Tanto as abordagens MVP quanto as de ponta a ponta permitem o desenvolvimento rápido de casos de uso, mas quando se trata de construir soluções em grande escala e escaláveis com impacto real, o processo pode ser mais desafiador.

  ### 47. Uma plataforma robusta, completa e altamente personalizável!

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Ana Paula R. | Data Scientist, Médio Porte (51-1000 emp.)

**Reviewed Date:** March 14, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

O Dataiku possui vários recursos excelentes. Para mim, os mais importantes são o controle de versão de modelos, que permite rastrear e comparar diferentes implementações, tornando muito mais fácil re-treinar e implantar modelos. Outro recurso chave são as receitas personalizáveis, especialmente em Python, uma linguagem amplamente utilizada em ciência de dados. Isso traz grande flexibilidade, juntamente com várias ferramentas visualmente intuitivas dentro da plataforma, permitindo que você implemente seu código de forma integrada dentro de um pipeline de dados.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Não tenho certeza se apontaria algo que não gosto no Dataiku, mas áreas para melhoria seriam a análise estatística de dados dentro da plataforma. Às vezes, você pode querer realizar um teste em uma coluna, mas o processo para visualização gráfica inclui apenas um subconjunto dos dados ou requer um caminho longo para chegar lá.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Dataiku é uma plataforma abrangente de ponta a ponta, que facilita a ingestão de dados e o gerenciamento de todo o pipeline até que seja consumido por modelos de aprendizado de máquina. Isso é especialmente verdadeiro para modelos em tempo real, onde os dados podem chegar através de um endpoint, serem processados e, em seguida, inseridos no modelo para inferência.

  ### 48. Cresça aplicações e ROI ajudando unidades de negócios

**Rating:** 5.0/5.0 stars

**Reviewed by:** Iván P. | Vice President, Pequena Empresa (50 ou menos emp.)

**Reviewed Date:** April 01, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Muito simples de aprender, usar e integrar ao seu ambiente, não importa qual provedor de nuvem você use. Interface simplificada. Com o Dataiku, você pode facilmente atender a muitos clientes na empresa: unidades de TI e de negócios. Ajuda a democratizar o acesso à informação e a criação de aplicações. Reutilize o código ... que você tem em Python ... use-o. Implementar o Dataiku é direto. O suporte ao cliente realmente funciona.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Não existe um modelo de preços simples e escalável para aplicações de IA Generativa. O Dataiku Answers pode ser muito mais poderoso... ele deve explorar um modelo de dados mais facilmente e fornecer gráficos e não apenas texto como respostas.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

- Criando Agentes de IA Generativa (Bots)
- Resolvendo Churn (detecção precoce de clientes que estão saindo)
- Substituindo SAS ou alguns processos
- Criando modelos de previsão de demanda
- Substituindo o processamento manual (Excel, CSV, texto).

  ### 49. Very Easy to Use with Numerous Use Cases

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Serviços Financeiros | Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 13, 2026

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Very easy to use and numerous use cases.

**O que você não gosta em Dataiku?**

I don’t dislike that much - nothing to declare here

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Data transformation, reconciliation, machine learning

  ### 50. Uma maneira melhor de percorrer o caminho da IA

**Rating:** 4.5/5.0 stars

**Reviewed by:** Usuário Verificado em Petróleo e Energia | Empresa (> 1000 emp.)

**Reviewed Date:** April 24, 2025

**O que você mais gosta em Dataiku?**

Suas capacidades impressionantes de fornecer quase todos os aspectos de um projeto de IA de forma low code no code, faz muito tempo que não faço uma codificação genuína em um projeto graças aos recursos do Dataiku que tornam meu trabalho suave e fácil. O suporte ao cliente é muito, muito rápido e responsivo, nunca precisei esperar mais de 4 horas por uma resposta a qualquer dúvida que levantei.

**O que você não gosta em Dataiku?**

Eu entendo o lançamento agressivo de versões para acompanhar o progresso no campo da GenAI. Mas, em qualquer organização real, não é tão fácil continuar atualizando a versão a cada dois meses. Eu adoraria ver alguns recursos importantes sendo lançados como versão, mas também fornecidos como patch ou plugin para a versão anterior, para evitar a necessidade de atualizar toda vez.

**Que problemas Dataiku está resolvendo e como isso está beneficiando você?**

Somos capazes de oferecer aos nossos funcionários não técnicos um lugar para desenvolver suas ideias. Assim, gerenciamos uma plataforma Dataiku com arquitetura centralizada que me permite, como administrador, gerenciar a plataforma e manter meus usuários despreocupados, permitindo que eles se concentrem nos casos de uso.


## Dataiku Discussions
  - [Posso trabalhar com segurança nos meus dados sensíveis?](https://www.g2.com/pt/discussions/can-i-securely-work-on-my-sensitive-data) - 2 comments, 2 upvotes
  - [Quais métodos de visualização de dados e relatórios você suporta?](https://www.g2.com/pt/discussions/data-visualization) - 2 comments, 1 upvote
  - [Quais algoritmos de aprendizado de máquina você suporta?](https://www.g2.com/pt/discussions/techical-specifications-5dafbb22-fb53-40e6-99ca-920a3000c257) - 1 comment, 1 upvote
  - [What programming languages do you support?](https://www.g2.com/pt/discussions/techical-specifications-168d61c9-5165-4b3f-bded-0167b92ff8ed) - 1 comment, 1 upvote
  - [Quais técnicas de manipulação de dados você suporta?](https://www.g2.com/pt/discussions/techical-specifications-ab5002f3-fd5f-4acb-8fbd-280592800a16) - 1 comment, 1 upvote

- [View Dataiku pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/pt/products/dataiku/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-23+04%3A08%3A38+-0500&secure%5Bsession_id%5D=082601eb-0bcd-4216-af24-ee70d8b6b22e&secure%5Btoken%5D=6c2b0991120ba7b3261730fb8fe0adf9f51363cfa927dbe03b634c83730e0335&format=llm_user)
## Dataiku Integrations
  - [Alation](https://www.g2.com/pt/products/alation/reviews)
  - [Alteryx Designer Cloud](https://www.g2.com/pt/products/alteryx-alteryx-designer-cloud/reviews)
  - [Amazon S3 Glacier](https://www.g2.com/pt/products/amazon-s3-glacier/reviews)
  - [Anthropic SDK](https://www.g2.com/pt/products/anthropic-sdk/reviews)
  - [AWS Bedrock](https://www.g2.com/pt/products/aws-bedrock/reviews)
  - [AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)](https://www.g2.com/pt/products/aws-cloud-development-kit-aws-cdk/reviews)
  - [Azure](https://www.g2.com/pt/products/hopem-azure/reviews)
  - [Azure Blob Storage](https://www.g2.com/pt/products/azure-blob-storage/reviews)
  - [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
  - [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  - [Google Vertex AI SDK](https://www.g2.com/pt/products/google-vertex-ai-sdk/reviews)
  - [KaTe GCP Adapter for SAP PO](https://www.g2.com/pt/products/kate-gcp-adapter-for-sap-po/reviews)
  - [MySQL](https://www.g2.com/pt/products/mysql/reviews)
  - [OpenAI SDK](https://www.g2.com/pt/products/openai-sdk/reviews)
  - [PostgreSQL](https://www.g2.com/pt/products/postgresql/reviews)
  - [RedShift](https://www.g2.com/pt/products/redshift-redshift/reviews)
  - [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews)

## Dataiku Features
**Relatórios**
- Interface de Relatórios
- Passos para responder
- Gráficos e Tabelas
- Cartões de pontuação
- Painéis

**Implantação**
- Flexibilidade linguística
- Flexibilidade de estrutura
- Controle de versão
- Facilidade de implantação
- Escalabilidade

**Sistema**
- Ingestão de Dados e Disputa

**Preparação de dados**
- Conectores
- Governança de dados

**Respostas**
- Personalização
- Rota para o Ser Humano
- Compreensão de linguagem natural (NLU)

**Implantação**
- Flexibilidade linguística
- Flexibilidade de estrutura
- Controle de versão
- Facilidade de implantação
- Escalabilidade

**Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa**
- Alta Disponibilidade
- Escalabilidade de treinamento de modelo
- Velocidade de inferência

**Automatização - Agentes de IA**
- Acompanhamento de Vendas
- Automação da Interação com o Cliente
- Geração de Leads
- Processamento de Documentos
- Coleta de feedback

**Integração - Aprendizado de Máquina**
- Integração

**Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Ferramentas de Otimização de Prompt
- Biblioteca de Modelos

**Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Suporte a Processamento em Lote

**Personalização - Construtores de Agentes de IA**
- Configuração de Linguagem Natural
- Personalização de Tom
- Guardrails de Segurança

**Agente AI - Mercado AWS**
- Execução Autônoma de Tarefas
- Planejamento em várias etapas
- Integração entre sistemas

**Design de Fluxo de Trabalho e Integração - Orquestração de IA**
- Gerenciamento de Dependências
- Coordenação de Fluxo de Trabalho
- Conectividade de API Multi-Fornecedor
- Criação de Fluxo de Trabalho em Múltiplas Etapas
- Integração de Sistemas Empresariais
- Pipelines de Dados em Tempo Real

**Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código**
- Perfilamento Automático de Dados e Avaliação de Qualidade
- Suporte para Conector Multi-Fonte
- Desvio de Esquema / Detecção de Mudanças

**Ferramenta Estatística**
- Script
- Mineração de Dados
- Algoritmos

**Desenvolvimento de Modelos**
- Suporte a idiomas
- Arrastar e soltar
- Algoritmos pré-construídos
- Treinamento de modelo

**Transformação de dados**
- Análise em tempo real
- Consulta de dados

**Gestão**
- Catalogação
- Monitoramento
- Diretor
- Modelo de Registro

**Desenvolvimento de Modelos**
- Engenharia de Recursos

**Modelagem e mistura de dados**
- Consulta de dados
- Filtragem de dados
- Combinação de dados

**Plataforma**
- Editor de Conversação
- Integração
- Humano-em-o-loop

**Operações**
- Métricas
- Gerenciamento de Infraestrutura
- Colaboração

**Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa**
- Custo por chamada de API
- Flexibilidade de alocação de recursos
- Eficiência Energética

**Autonomia - Agentes de IA**
- Tomada de decisão independente
- Respostas Adaptativas
- Execução da tarefa
- Resolução de problemas

**Aprendizado - Aprendizado de Máquina**
- Dados de treinamento
- Ideias acionáveis
- Algoritmo

**Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Painel de Comparação de Modelos

**Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA**
- Suporte Omnicanal
- Agente de Marca
- Capacidades de Resposta Proativa
- Escalação Humana Sem Interrupções

**Otimização de Desempenho e Análise - Orquestração de IA**
- Painéis de Desempenho de Fluxo de Trabalho
- Relatório de Fluxo de Trabalho
- Monitoramento da Utilização de Recursos
- Gestão de Recursos Computacionais
- Escalonamento Dinâmico
- Monitoramento de Componentes

**Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código**
- Recomendação de Algoritmo Guiado e Hiperparâmetros
- Extensibilidade de Código
- Engenharia de Recursos Automatizada

**Análise de dados**
- análise
- Interação de dados

**Serviços de Máquina/Deep Learning**
- Visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- Geração de Linguagem Natural
- Redes Neurais Artificiais

**Serviços de Máquina/Deep Learning**
- Compreensão de linguagem natural
- Aprendizado Profundo

**Gestão**
- Catalogação
- Monitoramento
- Diretor

**IA generativa**
- Geração de Texto
- Resumo de texto

**IA generativa**
- Geração de Texto
- Resumo de texto

**Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa**
- Suporte a várias nuvens
- Integração de pipeline de dados
- Suporte e flexibilidade de API

**Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Interface de Ajuste Fino

**Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA**
- Análise e Relatórios
- Consciência Contextual
- Conformidade com a Privacidade de Dados

**Governança e Controles de Conformidade - Orquestração de IA**
- Conformidade Regulatória
- Aplicação de Política de Governança
- Controle de Acesso Baseado em Funções
- Gestão de Trilhas de Auditoria
- Protocolos de Segurança

**Agente AI - Agentes de IA**
- Execução Autônoma de Tarefas
- Planejamento em várias etapas
- Integração entre sistemas
- Aprendizagem Adaptativa
- Interação em Linguagem Natural
- Assistência Proativa
- Tomada de Decisão

**Tomada de decisão**
- Modelagem
- Visualizações de dados
- Geração de Relatórios
- Unificação de dados

**Implantação**
- Serviço Gerenciado
- Aplicativo
- Escalabilidade

**Conectividade**
- Integração com Hadoop
- Integração com o Spark
- Análise de várias fontes
- Lagoa de dados

**IA generativa**
- Geração de Texto
- Resumo de texto

**Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa**
- GDPR e conformidade regulatória
- Controle de acesso baseado em função
- Criptografia de dados

**Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Integrações de SDK e API

**Integração - Construtores de Agentes de IA**
- Automação de Fluxo de Trabalho
- Uso da API
- Interoperabilidade de Plataforma
- Integração de Dados de CRM

**Plataformas de Análise - IA Agente**
- Execução Autônoma de Tarefas
- Planejamento em várias etapas
- Integração entre sistemas
- Aprendizagem Adaptativa
- Interação em Linguagem Natural
- Assistência Proativa
- Tomada de Decisão

**Autoatendimento**
- Campos calculados
- Filtragem de colunas de dados
- Descoberta de dados
- Pesquisa
- Colaboração / Fluxo de trabalho
- Automodelagem

**Operações**
- Visualização de dados
- Fluxo de trabalho de dados
- Descoberta governada
- Análise incorporada
- Notebooks

**IA generativa**
- Geração de Texto
- Resumo de texto

**IA generativa**
- Geração de Texto por IA
- Resumo de texto
- Conversão de texto em imagem

**Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa**
- Qualidade da Documentação
- Atividade Comunitária

**Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Implantação com um clique
- Gestão de Escalabilidade

**Implantação e Integração - Plataformas de Análise**
- Construtor de Painel Sem Código
- Agendamento e Automação de Relatórios
- Análise Embutida e Rotulagem Branca
- Conectividade da Fonte de Dados

**Análises avançadas**
- Análise preditiva
- Visualização de dados
- Serviços de Big Data

**Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Regras de Moderação de Conteúdo
- Verificador de Conformidade de Políticas

**Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina**
- Execução Autônoma de Tarefas
- Planejamento em várias etapas
- Integração entre sistemas
- Aprendizagem Adaptativa
- Interação em Linguagem Natural
- Assistência Proativa
- Tomada de Decisão

**Desempenho e Escalabilidade - Plataformas de Análise**
- Manipulação de grandes volumes de dados e velocidade de consulta
- Suporte a Usuários Concomitantes

**Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Alertas de Detecção de Desvio
- Métricas de Desempenho em Tempo Real

**Plataformas de Análise Avançada e Modelagem - Análise**
- Modelagem e Governança de Dados
- Integração de Notebook e Script
- Modelos Preditivos e Estatísticos Integrados

**Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)**
- Ferramentas de Criptografia de Dados
- Gerenciamento de Controle de Acesso

**Capacidades de IA Agente - Plataformas de Análise**
- Insights e Narrativas Geradas Automaticamente
- Consultas em Linguagem Natural
- Monitoramento Proativo de KPI e Alertas
- Agentes de IA para Acompanhamentos Analíticos

**Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)**
- Otimização de Roteamento de Solicitações

**Inteligência Personalizada - Plataformas de Análise**
- Aprendizado Comportamental para Refinamento de Consulta Contextual
- Personalização de Insights Baseada em Funções
- Análise Conversacional e Baseada em Prompt

**Construindo relatórios**
- Transformação de dados
- Modelagem de dados
- Design do relatório WYSIWYG
- APIs de integração

**Plataforma**
- Personalização
- Gerenciamento de usuários, funções e acessos
- Internacionalização
- Sandbox / Ambientes de Teste
- Desempenho e Confiabilidade
- Abrangência de aplicativos de parceiros

## Top Dataiku Alternatives
  - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (652 reviews)
  - [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (805 reviews)
  - [Altair AI Studio](https://www.g2.com/pt/products/rapidminer-studio/reviews) - 4.6/5.0 (494 reviews)