Dataiku私は現在使用している見込み客と協力していますDataiku 。 Dataikuはエンタープライズ製品のようですが、JMPがDataikuとどのように異なるかを直接話すことができる必要があります。 この製品の経験があり、私たちがどのように差別化できるかについて話すことができる人はいますか？ありがとう。
Re：Dataikuおそらくあなたは最近のスレッドを見たことがありますNXPハッカソン。 FWIW、「DataIku」は、NXPが標準化したと思われるツールです。 審査委員会のメンバーとして、私はいくつかのデモを見ました。 このプロジェクトに関わっている他の人たちが独自の解説を持っているかもしれませんが、私の要約では、JMPはDataIkuと（相乗的に..。）共存できますが、それを置き換えることはできません。
Re：Dataiku私たちは別の顧客に出くわしました。 私の印象はここでもかなり似ています。 さまざまなタスクのためのさまざまなツール。 データサイエンスバンドルによる限定的な分析。これは追加料金であり、Pythonを介した機械学習とデータマイニングを可能にします。 JMPである一般的な問題解決ツールとは対照的に、特定のユースケース向けにすべてを構成および開発する必要があるようです。 この顧客とのやり取りでは、DataikuをJMP分析の前にデータのクリーンアップとウェアハウジングのタスク（ライブデータソースへの接続）にも使用できることが実際に提案されたため、これは確かにそうではなく、会話でもありません。
Re：Dataiku@Emmanuel_Romeu私が上で話していた顧客とのやりとりに関する追加情報を提供できるかもしれません。 いくつかの重複があるというのは私の持ち帰りでしたが、DataikuとJMPでは組織的にユースケースが異なります。 JMP Liveは、Dataikuとの重複が大きく、特にJMP17以降のサーバー側でのデータ更新機能の計画があります。
Re：DataikuSEEQとJMPの会話を始め、Dataikuについても話しました。 結論として、リアルタイムの監視機能にはSEEQまたはDataikuが必要なようです。 JMPは、SEEQと比較して優れたモデル開発機能を提供しますが、Dataikuと比較してより簡単な方法で提供します。 Dataikuは優れたAI / ML機能を備えていますが、より高度なスキルが必要です。
