Pros de los revisores

• Interfaz fácil de usar: el software está diseñado con una interfaz fácil de usar que facilita su uso tanto para codificadores como para no codificadores. También admite la colaboración y el monitoreo de múltiples usuarios, lo que lo hace beneficioso para los equipos.

• Evaluación comparativa y comparación rápida del rendimiento de los algoritmos: el software incluye los algoritmos más comunes para el aprendizaje automático y permite realizar una evaluación comparativa y una comparación rápida de su rendimiento. Esta característica es particularmente útil para el modelado predictivo.

• Soporte para múltiples idiomas y automatización: Dataiku admite múltiples idiomas y permite a los usuarios no técnicos construir sus propios flujos e infraestructura y automatizar procesos. Esto la convierte en una herramienta versátil para gestionar las necesidades de datos de forma eficiente y eficaz.

• Ejecución e implementación integral de proyectos: Dataiku ofrece una plataforma completa para la recopilación, el preprocesamiento, la manipulación y la extracción de información empresarial a partir de datos. Es compatible con API y permite la ejecución e implementación eficiente de proyectos, lo que la convierte en una herramienta perfecta para cualquier proyecto relacionado con datos.

• Procesadores visuales para la preparación de datos: Data Science Studio (DSS) de Dataiku permite la creación de recetas para la preparación de datos utilizando procesadores visuales. Estas operaciones son directamente visibles en una muestra de datos, lo que facilita la validación de los pasos de preparación.

Contras de los revisores

• Atención al cliente limitada: a pesar de sus funciones integrales, la atención al cliente de Dataiku no es tan amplia como la de otras plataformas como StackOverflow, lo que puede ser una desventaja para los usuarios que necesitan asistencia inmediata.

• Interrupciones frecuentes: los usuarios han informado interrupciones ocasionales con cada actualización de versión, lo que puede alterar el flujo de trabajo y la productividad.

• Dificultad para conectarse a nuevas fuentes de datos: a algunos usuarios les resulta difícil conectarse a nuevas fuentes de datos y realizar ediciones después de crear un flujo de trabajo, lo que indica un problema potencial con la flexibilidad y adaptabilidad.

• Visibilidad limitada dentro de los flujos: a pesar de la eficiencia de automatizar los flujos de datos, existe una visibilidad limitada dentro de los flujos, lo que puede dificultar el seguimiento y la gestión de los datos.

• Alto costo: si bien Dataiku ofrece un valor excelente al hacer que el análisis de datos sea accesible, su alto costo y tarifas de procesamiento de datos pueden ser un impedimento para algunas empresas.