Dataiku VS Databricks : quelle est la meilleure solution ?

Quels différences entre les deux solutions ?

• Dataiku se concentre sur la facilitation de la collaboration entre les data scientists, data analysts et les utilisateurs métier, en proposant une plateforme d’analyse de données et de machine learning qui prend en charge le développement de bout en bout des projets d’IA. Il est conçu pour rendre les projets d’IA accessibles à tous les profils d’utilisateurs, en offrant des outils visuels pour la préparation des données, la modélisation et le déploiement des modèles.
• Databricks, en revanche, est une plateforme unifiée pour le big data et le machine learning, conçue pour faciliter le traitement de grandes quantités de données en utilisant des clusters Spark. Elle est particulièrement reconnue pour ses performances de traitement de données et sa capacité à exécuter des tâches complexes d’analyse et de modélisation à grande échelle.
• Les deux plateformes peuvent être complémentaires dans un écosystème de données. Dataiku peut être utilisé pour sa facilité d’utilisation et sa capacité à permettre à différents utilisateurs de collaborer sur des projets d’analytique et d’IA, tandis que Databricks peut être choisi pour son traitement de données à haute performance et son environnement optimisé pour le big data et le machine learning avancé.

Quel pricing pour Databricks?

Databricks a une facturation à l’usage, c’est à dire que l’utilisateur ne paye uniquement lorsqu’il utilise la plateforme Databricks.
Databricks utilise une métrique de consommation interne, la Databricks Units, ou DBU. Le nombre de DBU nécessaire pour faire des opérations varie en fonction de la localisation (Amérique, Europe, Asie, …), du cloud provider (AWS, GCP, Azure) et de la machine sélectionnée. Plus une machine est puissante, plus le nombre de DBU nécessaire pour l’utiliser est élevé. Si l’utilisateur utilise plusieurs machines, cela multiplie le nombre de DBU nécessaire pour faire les opérations. Chaque opération (SQL queries, DLT advance compute, …) à un prix par DBU.

Exemple : Pour un job compute à 0.15€/DBU, actif 8 heures par jours, sur 5 instances (ou machine virtuelle) qui coute 1DBU par instance, le coût de Databricks sera de : 5 instances x 1 DBU/heure (prix de la machine) x 8×30 (compute 8 heures par jours, tous les jours) x 0.15 DBU (prix du job) = 180€/mois.

Quel pricing pour Dataiku ?

Dataiku propose une variété de plans adaptés à différentes tailles d’équipes et de besoins, allant d’une offre gratuite à des options d’entreprise plus avancées. Voici un aperçu :

1. Free Edition : Destinée à une installation permanente pour jusqu’à 3 utilisateurs, permettant l’accès aux fichiers ou bases de données open source, à installer sur votre propre infrastructure.
2. Discover : Conçu pour les petites équipes jusqu’à 5 utilisateurs, incluant plus de 20 connecteurs et la possibilité de traiter en mémoire ou en base de données (Spark) avec une automatisation limitée.
3. Business : Adapté pour les équipes de taille moyenne jusqu’à 20 utilisateurs, offrant des calculs illimités et élastiques avec Kubernetes, une automatisation complète et une sécurité avancée, mais avec un déploiement limité.
4. Enterprise : Fournit une automatisation et une gouvernance évolutives, comprenant tous les connecteurs, des capacités de déploiement complètes, un cadre d’isolation, ainsi qu’une gouvernance illimitée des instances et des ressources.