DataikuJe travaille avec un client potentiel qui utilise actuellement Dataiku . Dataiku semble être davantage un produit d'entreprise, mais doit pouvoir expliquer directement en quoi JMP est différent de Dataiku. Quelqu'un a-t-il de l'expérience avec ce produit et peut-il expliquer comment nous pouvons nous différencier ?Merci.
Re: DataikuPeut-être avez-vous vu le fil récent sur le Hackathon NXP . FWIW, 'DataIku' est l'outil sur lequel NXP semble s'être standardisé. En tant que membre du jury, j'ai vu plusieurs démos. D'autres personnes impliquées dans ce projet peuvent avoir leur propre commentaire, mais mon résumé serait que, bien que JMP puisse coexister (en synergie...) avec DataIku, il ne pourra jamais le remplacer.
Re: DataikuNous venons de les rencontrer chez un autre client. Mon impression est assez similaire ici. Différents outils pour différentes tâches. Analyses limitées avec le pack de science des données, ce qui représente un coût supplémentaire et permet l'apprentissage automatique et l'exploration de données via Python. Il semble que tout devrait être configuré et développé pour un cas d'utilisation spécifique, par rapport à l'outil général de résolution de problèmes qu'est JMP. Dans cette interaction avec le client, il a en fait été suggéré que Dataiku pourrait également être utilisé pour des tâches de nettoyage et d'entreposage de données avant l'analyse JMP (connexion à des sources de données en direct), donc ce n'est certainement pas une conversation.
Re: Dataiku@Emmanuel_Romeu peut être en mesure de fournir des informations supplémentaires sur l'interaction client dont je parlais ci-dessus. J'ai retenu de l'appel qu'il y a un certain chevauchement, mais les cas d'utilisation sur le plan organisationnel seraient différents pour Dataiku et JMP. JMP Live a un plus grand chevauchement avec Dataiku, en particulier avec des plans pour les capacités d'actualisation des données côté serveur dans JMP 17 et au-delà.
Re: DataikuNous avons commencé la conversation sur SEEQ vs JMP et ils ont également parlé de Dataiku. En conclusion, il semble qu'ils aient besoin de SEEQ ou Dataiku pour des capacités de surveillance en temps réel. JMP offre une meilleure capacité de développement de modèles par rapport à SEEQ, mais de manière plus simple par rapport à Dataiku. Dataiku a de bonnes capacités d'IA/ML mais nécessite des compétences plus élevées.
