Pour cette première édition, le Tech Advisory Board vous propose un décryptage de Dataiku.
Fondé en 2013, cet acteur est devenu un incontournable dans le paysage de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning. Pourquoi choisir Dataiku ?
Dataiku répond à plusieurs besoins essentiels dans le monde de la Data incluant notamment : l’intégration et l’analyse de données, la création de modèles de Machine Learning et le développement d’applications à base d’IA générative simplifiée.
En plus de ces fonctionnalités clés, Dataiku se distingue par sa gestion du cycle de vie des données et des modèles, sa recette visuelle intuitive, sa compatibilité multi-langage et son interface conviviale adaptée aussi bien aux data scientists confirmés qu’aux utilisateurs métiers.
Les alternatives du marché
Bien que Dataiku soit une solution robuste, d’autres alternatives existent, comme Databricks ou les plateformes des grands cloud providers tels qu’Azure ML Studio, AWS Sagemaker ou encore GCP Vertex AI. L’écosystème Open Source, avec des outils comme Linux, Python, R ou SAS, représente également une option pour certains projets spécifiques.
Quelques questions clés à vous poser avant de vous lancer :
Qui sont vos utilisateurs finaux et comment interagissent-ils avec vos modèles ?
Quel est le profil de vos développeurs et votre budget pour monter votre plateforme Data Science ?
Quelle est la nature et le volume de vos données ? (structurée, non structurée, rafraichissement temps réel ou non…)
Avez-vous des contraintes règlementaires à prendre en compte ?
Quel niveau de personnalisation attendez-vous sur vos pipelines de données ?
La conclusion du TAB
Dataiku est une très bonne plateforme de données qui présente une interface conviviale et visuelle, compatible avec plusieurs langages et qui peut être adaptée pour des divisions métiers ou des divisions mixtes métiers / technique (data science). Elle présente des axes d’amélioration sur les très grands volumes de données, sur l’hyper-personnalisation dans l’industrialisation, le software development, sur des cas de Machine Learning avancés et sur la gestion des multiples dépendances.
Envie d’en savoir plus ? Nos experts sont là pour vous répondre !