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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Prova de valor rápida: Fluxos visuais e conectores pré-construídos permitem demonstrar um modelo ao vivo com dados do cliente em poucos dias.

Carga reduzida de gestão de mudanças: Como tanto os usuários avançados quanto os usuários casuais de negócios permanecem em uma única interface, a sobrecarga de treinamento e a resistência caem drasticamente.

Estratégia de saída suave: Forte suporte do fornecedor e uma comunidade vibrante permitem que você entregue as chaves sem temores de "dependência de consultor".

Preparação para o futuro: Lançamentos frequentes adicionam integrações (por exemplo, Snowflake Cortex, Vertex AI) rápidas o suficiente para que os diagramas de arquitetura não fiquem obsoletos durante o meio do projeto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Saltos acentuados de licença ocorrem quando a contagem de visualizações ou os complementos premium crescem - surpresas no orçamento na renovação.

O apetite elevado por computação inflaciona os custos de nuvem/on-premises.

Desvio de plugins/Python: plugins da comunidade e ambientes compartilhados quebram em atualizações sem fixação estrita de versão.

A curva de aprendizado de recursos avançados atrasa a adoção se você pular a habilitação estruturada.

Atraso na interface do usuário em projetos com milhares de conjuntos de dados o empurra para espaços de trabalho compartilhados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como o lema da empresa, Dataiku é a nossa plataforma de "IA do dia a dia". Desde a preparação de dados e Análise Exploratória de Dados (EDA), até MLOps e modelos de IA, Dataiku tem tudo o que precisamos para otimizar nossas necessidades analíticas e de IA.

Integrar nossas fontes de dados heterogêneas é simples e permite que nossa equipe encontre os dados de que precisa e os enriqueça em apenas algumas etapas. A equipe que administra a plataforma em nossa organização pode concentrar todos os seus esforços em fornecer suporte e integração para nossos novos usuários, e ter a certeza de contar com o suporte especializado e excelente da Dataiku quando necessário.

Hoje, cerca de 20% da equipe da nossa organização usa o Dataiku pelo menos uma vez por semana, para consumir relatórios e painéis, ou para fazer suas próprias análises, tornando assim o processo de tomada de decisão mais eficiente e robusto. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para alguns usuários, especialmente aqueles acostumados a realizar todas as suas tarefas com código, a integração pode ser desafiadora. Eles podem ter dificuldade em encontrar o valor agregado se não tiverem um caso de uso específico para começar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como alguém que lidera a estratégia de dados em gestão de patrimônio, onde a confiança do cliente e o rigor regulatório são inegociáveis, encontrar uma plataforma que equilibre inovação com governança é fundamental. Após 18 meses usando o Dataiku em nossas equipes globais, aqui está minha opinião sincera.

Gostos

1. Colaboração Que Une Silos

O ambiente unificado do Dataiku tem sido transformador para derrubar barreiras entre nossos quants, analistas de negócios e equipes de risco. Por exemplo, construir modelos de segmentação de clientes costumava levar semanas de idas e vindas. Agora, cientistas de dados prototipam em Python enquanto analistas de negócios ajustam a lógica visualmente, acelerando o tempo para obter insights. Um momento marcante: uma ferramenta de risco de portfólio de alto patrimônio líquido foi co-desenvolvida por nossa equipe de quants e consultores na metade do tempo usual, graças a fluxos de trabalho compartilhados.

2. Governança de Ponta a Ponta

Na gestão de patrimônio, trilhas de auditoria são vitais. As permissões granulares e o rastreamento de linhagem de dados do Dataiku (quem fez o quê, quando) tornaram as auditorias SOX e GDPR menos dolorosas. Recentemente, rastreamos a lógica de decisão de um modelo através de seis meses de iterações durante uma revisão regulatória—sem suar a camisa.

3. Flexibilidade para Casos de Uso Híbridos

Seja processando em lote o desempenho histórico de portfólios ou painéis em tempo real para consultores, o Dataiku lida com ambos graciosamente. A integração com Snowflake e Tableau simplificou nossa migração para análises nativas na nuvem, enquanto plugins para APIs da Bloomberg nos permitem obter dados de mercado sem codificação personalizada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Desvantagens**

1. Curva de Aprendizado para Stakeholders Não Técnicos

Enquanto os analistas adoram a interface visual, nossos conselheiros seniores inicialmente tiveram dificuldades para adotar os dashboards de autoatendimento. Investimos horas em treinamento, e mesmo agora, alguns voltam a "apenas me envie o PDF por e-mail". A integração de usuários de negócios do Dataiku parece mal elaborada em comparação com o Power BI.

2. Lacunas em Análises em Tempo Real

Para cenários de negociação de alta frequência, as capacidades em tempo real do Dataiku ficam atrás. Tivemos que adicionar o Apache Kafka para alertas de preços de títulos ao vivo—uma solução alternativa cara.

3. Problemas de Desempenho em Escala

O portfólio de um cliente europeu—mais de 10 anos de negociações horárias em 20 mil ativos—colocou o Dataiku de joelhos. Acabamos pré-agregando dados no Snowflake, o que derrotou o propósito das ferramentas de big data "na plataforma". Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como um novato na área de Análise de Dados, a abordagem sem código do Dataiku me permitiu começar rapidamente no meu novo papel e, à medida que fiquei mais confortável com o código, consegui realmente aproveitar o poder do Dataiku. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pode haver uma curva de aprendizado maior para aqueles que não estão familiarizados com estruturas de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de como o Dataiku suporta operações de baixo código, mas também podemos criar código personalizado no ambiente e compartilhá-lo facilmente dentro do nosso grupo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A transferência de conhecimento para o uso do PromptStudio foi um pouco trabalhosa. A interface do usuário é um pouco menos intuitiva do que outras partes do Datiku. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Na minha opinião, a interface amigável é super intuitiva. Os recursos de colaboração facilitam um ótimo trabalho em equipe, permitindo que nossos usuários trabalhem em projetos ao mesmo tempo. O pipeline de ponta a ponta que suporta todo o fluxo de trabalho de dados também é muito fácil de entender. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Mesmo com a interface intuitiva e amigável, ainda há uma curva de aprendizado para pessoas que são novas em análises. O desempenho nem sempre é o melhor com grandes conjuntos de dados ou fluxos de trabalho complexos, o que causa tempos de processamento lentos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.