Avaliações e Detalhes do Produto 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Dataiku é sua plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina de ponta a ponta, que reúne preparação de dados, análise, construção de modelos e implantação em um único ambiente. Os fluxos de trabalho visuais combinados com opções baseadas em código tornam-no acessível tanto para usuários técnicos quanto não técnicos. Ele também suporta uma forte colaboração entre cientistas de dados, analistas e equipes de negócios, o que ajuda a acelerar o desenvolvimento de modelos e melhorar a tomada de decisões. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Dataiku seja uma plataforma poderosa, pode parecer complexa para usuários de primeira viagem devido ao seu extenso conjunto de recursos. A configuração inicial e a curva de aprendizado podem levar tempo, especialmente para usuários não técnicos. Em alguns casos, o desempenho pode diminuir ao lidar com conjuntos de dados muito grandes, e a estrutura de preços pode não ser ideal para equipes menores ou casos de uso limitados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

The simplicity to analyse data, results, and the gain of time compared to doing all that in python in a classic IDE Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.