Vorteile von Rezensenten

• Umfassende Projektausführung und -bereitstellung: Dataiku bietet eine komplette Plattform für die Datensammlung, -vorverarbeitung, -manipulation und das Extrahieren von Geschäftseinblicken aus Daten. Es unterstützt die API und ermöglicht eine effiziente Projektausführung und -bereitstellung, wodurch es ein perfektes Werkzeug für jedes datenbezogene Projekt ist.

• Visuelle Prozessoren zur Datenaufbereitung: Dataiku's Data Science Studio (DSS) ermöglicht die Erstellung von Rezepten zur Datenaufbereitung mithilfe visueller Prozessoren. Diese Operationen sind direkt an einem Datenbeispiel sichtbar, was die Validierung der Vorbereitungsschritte erleichtert.

• Unterstützung für mehrere Sprachen und Automatisierung: Dataiku unterstützt mehrere Sprachen und ermöglicht es nicht-technischen Benutzern, ihre eigenen Flüsse und Infrastrukturen zu erstellen und Prozesse zu automatisieren. Dies macht es zu einem vielseitigen Tool zur effizienten und effektiven Verwaltung von Datenbedürfnissen.

• Benutzerfreundliche Oberfläche: Die Software ist mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche gestaltet, die es sowohl Codern als auch Nicht-Codern erleichtert, sie zu nutzen. Sie unterstützt zudem die Zusammenarbeit und Überwachung mehrerer Benutzer, was sie vorteilhaft für Teams macht.

• Schnelles Benchmarking und Vergleich der Algorithmusleistung: Die Software enthält die gängigsten Algorithmen für maschinelles Lernen und ermöglicht schnelles Benchmarking und den Vergleich ihrer Leistung. Dieses Feature ist besonders nützlich für prädiktive Modellierung.

Nachteile von Rezensenten

• Begrenzter Kundensupport: Trotz seiner umfassenden Funktionen ist der Kundensupport von Dataiku nicht so umfangreich wie bei anderen Plattformen wie StackOverflow, was für Benutzer, die sofortige Hilfe benötigen, ein Nachteil sein kann.

• Häufige Ausfälle: Benutzer haben gelegentliche Ausfälle bei jeder Versionsaktualisierung gemeldet, die den Workflow und die Produktivität stören können.

• Schwierigkeiten beim Anschluss neuer Datenquellen: Einige Benutzer finden es herausfordernd, sich mit neuen Datenquellen zu verbinden und Änderungen vorzunehmen, nachdem sie einen Workflow erstellt haben, was auf ein potenzielles Problem mit Flexibilität und Anpassungsfähigkeit hinweist.

• Begrenzte Sichtbarkeit innerhalb der Flüsse: Trotz der Effizienz der Automatisierung von Datenflüssen gibt es eine begrenzte Sichtbarkeit innerhalb der Flüsse, was es erschweren kann, Daten zu verfolgen und zu verwalten.

• Hohe Kosten: Während Dataiku einen hervorragenden Wert bietet, um Datenanalysen zugänglich zu machen, können die hohen Kosten und Datenverarbeitungsgebühren für einige Unternehmen abschreckend sein.