Databricks vs. Dataiku: Vergleich und Expertenbewertungen für 2026

Die Entscheidung zwischen Databricks und Dataiku hängt davon ab, wie intensiv Ihr Team in den Bereichen Data Engineering, Analytics und KI arbeitet. Ich vergleiche ihre Stärken, Kompromisse und am besten passenden Anwendungsfälle, um Ihnen bei der Auswahl der richtigen DataOps-Plattform zu helfen.

By Gabriel Rosas

Wir bewerten Tools unabhängig; Provisionen helfen, unsere Tests zu finanzieren. Siehe unsere Transparenzrichtlinie und unsere Methodik.

Data and analytics projects rarely struggle because teams lack tools. The harder part is keeping ingestion, transformation, governance, analytics, and AI workflows connected as data volumes and teams grow.

Databricks and Dataiku both address that challenge as DataOps tools, but they approach it differently. Databricks centers on a lakehouse architecture for data engineering, analytics, governance, and AI. We’ve also reviewed Dataiku as a machine learning cloud platform, while Dataiku now positions itself as the Platform for AI Success, with an emphasis on people, orchestration, and governance across enterprise AI workflows.

In this comparison, I’ll look at their features, pricing, security, integrations, ease of use, and best-fit use cases to help you decide which platform fits your data environment.

Databricks

Databricks unifies data engineering, analytics, governance, and AI.
Databricks unifies data engineering, analytics, governance, and AI.
Customer rating

4.5/5

Pricing
  • Free edition available + 14-day free trial
  • From $0.15/DBU

Dataiku

Dataiku unifies collaborative machine learning, analytics, and AI workflows.
Dataiku unifies collaborative machine learning, analytics, and AI workflows.
Customer rating

4.6/5

Pricing
  • 14-day free trial
  • Pricing upon request

Warum Sie unseren Software-Empfehlungen vertrauen können

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Unser Team testet und bewertet Software seit 2012. Als Tech-Führungskräfte wissen wir selbst, wie schwierig – und wichtig – es ist, die richtige Software auszuwählen.

Für diesen Leitfaden haben wir Tools mithilfe von praktischen Tests und unabhängiger Recherche bewertet und dabei unsere Bewertungskriterien angewendet.

Unsere Bewertungen spiegeln unser menschliches redaktionelles Urteilsvermögen wider, keine Verkaufsstrategie.

Expertenprüfer:

DatabricksDataiku
Free TrialFree edition available + 14-day free trial14-day free trial
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Preisgestaltung und versteckte Kosten von Databricks im Vergleich zu Dataiku

Databricks verwendet eine verbrauchsbasierte Preisgestaltung für Data Engineering, Data Warehousing, Analysen und KI. Daher variieren die Kosten je nach Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und Effizienz der Workloads. Dataiku verwendet eine angebotsbasierte Preisgestaltung, wobei die Gesamtkosten von Bereitstellung, Infrastruktur, Support, Implementierung und den erforderlichen Funktionen abhängen.

Über den Grundpreis hinaus können die Kosten für Databricks durch lang laufende Rechenprozesse, Datenübertragung, Speicher, Support und Premium-Dienste steigen. Bei Dataiku können die Gesamtkosten je nach Lizenzierung, Bereitstellungsinfrastruktur, Implementierung, Support und den im Enterprise-Vertrag enthaltenen Funktionen variieren. Ich würde einen realistischen Produktions-Workload modellieren und Dataiku um ein aufgeschlüsseltes Angebot bitten, bevor ich die Gesamtkosten vergleiche.

Sowohl Databricks als auch Dataiku unterstützen die Datenaufbereitung, Analysen, maschinelles Lernen, Workflow-Orchestrierung, Governance und Zusammenarbeit in technischen Teams. Beide unterstützen außerdem codebasierte Entwicklung sowie Tools, mit denen Teams Daten von der Aufbereitung über die Analyse bis hin zur Produktion verarbeiten können.
Der Unterschied liegt in der Detailtiefe und im Workflow-Design. Databricks vereint groß angelegtes Data Engineering, Batch- und Streaming-Pipelines, Analysen, ML und Governance über Lakeflow, Delta Lake, MLflow, Unity Catalog und seine Data Intelligence Engine. Dabei unterstützen kollaborative Notebooks und verwaltete Rechenressourcen komplexe Workloads. Dataiku legt dagegen den Schwerpunkt auf seinen Visual Flow, integrierte Datenaufbereitung, AutoML, verwaltetes Projektmanagement sowie die Zusammenarbeit mit und ohne Code. Dadurch können technische und geschäftliche Anwender zu denselben Analyse- und KI-Workflows beitragen.
DatabricksDataiku
APIYesYes
Comparative ReportingNoNo
Custom ReportsYesYes
DashboardYesYes
Data ExportYesYes
Data ImportYesYes
Data VisualizationYesYes
External IntegrationsYesYes
ForecastingYesYes
Historical Data AnalysisYesYes
Multi-UserYesYes
NotificationsYesYes
Scenario PlanningNoNo

IntegrationMicrosoft AzureDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationAmazon Web Services (AWS)Databricks✅Dataiku✅
IntegrationGoogle Cloud Platform (GCP)Databricks✅Dataiku✅
IntegrationPostgreSQLDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationServiceNowDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationSAPDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationSalesforceDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationMongoDBDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationOracle-DatenbankDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationPower BIDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationAPIDatabricks✅Dataiku✅
IntegrationZapierDatabricks✅Dataiku❌

Sowohl Databricks als auch Dataiku unterstützen umfassende Integrationsökosysteme für Cloud-Plattformen, Datenbanken, BI-Tools, APIs und Datenquellen von Unternehmen. Databricks bindet diese Verbindungen eng an sein Lakehouse, Lakeflow und verwaltete Data-Engineering-Workflows. Dataiku konzentriert sich dagegen darauf, bestehende Systeme in visuelle, kollaborative Analyse- und KI-Workflows zu integrieren.

FaktorDatenverschlüsselungDatabricksVerschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung. Für Unternehmen und regulierte Workloads stehen kundenseitig verwaltete Schlüssel und zusätzliche Verschlüsselungskontrollen zur Verfügung.DataikuUnterstützt Verschlüsselungskontrollen über verschiedene Bereitstellungen hinweg, wobei die Verantwortlichkeiten für den Datenschutz zwischen Dataiku Cloud und kundenseitig verwalteten Umgebungen variieren.
FaktorEinhaltung gesetzlicher VorgabenDatabricksUnterstützt SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018, HIPAA, PCI DSS, HITRUST sowie FedRAMP Moderate und High – abhängig von Cloud, Region und Konfiguration.DataikuVerfügt über Zertifizierungen nach SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, ISO 27001 und ISO 27701; für Dataiku Cloud stehen HIPAA-Kontrollen zur Verfügung.
FaktorZugriffskontrollenDatabricksUnity Catalog zentralisiert detaillierte Berechtigungen für Daten- und AI-Ressourcen und bietet Identitätsföderation, SSO, Zeilen- und Spaltenkontrollen sowie Einschränkungen auf Workspace-Ebene.DataikuVerwendet Berechtigungen auf Gruppen- und Projektebene sowie SSO-, LDAP- und Identitätsanbieter-Integrationen, um den Zugriff auf Projekte, Daten und Plattformfunktionen zu steuern.
FaktorDienstzuverlässigkeitDatabricksUnterstützt automatische Skalierung, serverloses und verwaltetes Computing, Workload-Isolierung sowie cloudnative Verfügbarkeit über AWS, Azure und Google Cloud.DataikuUnterstützt skalierbare Produktionsbereitstellungen über Automation- und API-Knoten, einschließlich Mehrknotenkonfigurationen, Lastverteilung und Hochverfügbarkeitsarchitekturen.
FaktorAudit-ProtokollierungDatabricksBietet eine zentrale Audit-Protokollierung für Konto- und Workspace-Aktivitäten und ergänzt damit die Governance und Datenherkunft von Unity Catalog über Daten- und AI-Workloads hinweg.DataikuFührt einen Audit-Trail mit Benutzeraktionen, Zeitstempeln, IP-Adressen, Authentifizierungsmethoden und anderen Plattformereignissen.

Beide Plattformen bieten Sicherheitskontrollen für Unternehmen, setzen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte. Databricks kombiniert Sicherheit, Compliance, Zugriffskontrolle und Governance für Daten- und AI-Workloads über seine umfassendere Cloud-Plattform und Unity Catalog, während Dataiku detaillierte Berechtigungen auf Projektebene, Authentifizierungskontrollen und Nachvollziehbarkeit für kollaborative Analyse- und AI-Workflows bereitstellt. Databricks unterstützt außerdem eine größere Auswahl an Frameworks für regulierte Workloads, wobei die Verfügbarkeit von Cloud, Region und Konfiguration abhängt.

FaktorBenutzeroberflächeDatabricksVereint kollaborative Notebooks, SQL-Tools, Dashboards, visuelle Pipeline-Workflows und AI-gestützte Entwicklung in einem einheitlichen Workspace für Daten- und AI-Teams.DataikuVerwendet seine visuelle Flow-Oberfläche zusammen mit Notebooks und Code-Editoren und bietet technischen und nichttechnischen Benutzern mehrere Möglichkeiten zum Erstellen von Workflows.
FaktorLernkurveDatabricksBietet verwaltete und serverlose Dienste, die den Infrastrukturaufwand reduzieren, wobei fortgeschrittene Engineering- und AI-Workloads weiterhin von Kenntnissen in SQL, Python, Spark und Cloud-Technologien profitieren.DataikuVisuelle Rezepte und No-Code-Tools reduzieren den Programmierbedarf bei gängigen Analyse- und ML-Workflows.
FaktorEinstiegDatabricksBietet eine geführte Workspace-Einrichtung, Beispielnotebooks, Tutorials, Schulungen und verwaltete Dienste für den Übergang von der Entwicklung zu einer Governance-konformen Produktion.DataikuBietet Tutorials, Beispielprojekte und geführte Tools zum Erlernen von Datenaufbereitung, Analysen und ML-Workflows.
FaktorZusammenarbeitDatabricksUnterstützt die Zusammenarbeit in Notebooks in Echtzeit, gemeinsame Pipelines, Dashboards, verwalteten Datenzugriff und AI-Workflows in technischen Teams.DataikuUnterstützt gemeinsame Projekte, die visuelle und codebasierte Arbeit für Analysten, Data Scientists und Geschäftsanwender kombinieren.
FaktorSupport-RessourcenDatabricksBietet umfangreiche Dokumentation, Schulungen, Community-Ressourcen und abgestuften Enterprise-Support für Engineering, Analysen, Governance und AI.DataikuBietet Dokumentation, die Dataiku Academy, Community-Ressourcen und Enterprise-Support umfasst.

Unter dem Gesichtspunkt der Benutzerfreundlichkeit kombiniert Databricks verwaltete Infrastruktur, kollaborative Notebooks, visuelle Pipelines und AI-gestützte Entwicklung in einer einheitlichen Umgebung für Daten- und AI-Teams. Dataiku verfolgt dagegen mit Flow, No-Code-Rezepten und gemeinsamen Projekten einen stärker visuellen Ansatz, der Analyse- und ML-Workflows für eine breitere Mischung von Benutzern zugänglich macht. Für Teams, die komplexe Engineering-, Analyse- und AI-Workloads ausführen, bietet Databricks größere Tiefe und verwaltete Dienste, während Organisationen mit Teams mit unterschiedlichem Kenntnisstand möglicherweise das visuelle Workflow-Modell von Dataiku bevorzugen.

Databricks

Pros
  • Unifies data engineering, analytics, governance, and AI workloads, reducing the need to maintain separate platforms and duplicate data
  • Built on open technologies like Delta Lake and Apache Spark, giving teams more flexibility and portability than proprietary data formats
  • Unity Catalog applies governance and access policies consistently across data and workloads, which is useful for complex or multi-cloud environments
Cons
  • Usage-based pricing can become difficult to predict as workloads grow, especially without careful compute and query optimization
  • Requires strong technical expertise in areas like SQL, Python, Spark, and data engineering to get full value from the platform
  • Can be excessive for teams with simple reporting or low-volume analytics needs, where the platform’s complexity may outweigh the benefits

Dataiku

Pros
  • Visual workflow enables collaboration between technical and non-technical users
  • Supports both code and no-code data science projects within one platform
  • Offers governed project management with strong version control options
Cons
  • Real-time deployment capabilities lag behind competitors like Databricks
  • Pricing can be high for large-scale production use
  • Interface performance slows with extremely complex pipelines

Databricks

Databricks unifies data engineering, analytics, governance, and AI.
Databricks unifies data engineering, analytics, governance, and AI.
  1. Large EnterprisesOrganizations with multiple data teams and high-volume workloads can use Databricks to centralize data engineering, analytics, governance, and AI while reducing duplicated data and tooling.
  2. Financial ServicesBanks, insurers, and other financial organizations can use Databricks for governed analytics, fraud detection, risk modeling, and machine learning across sensitive datasets.
  3. Healthcare and Life SciencesHealthcare and life sciences teams can manage large, sensitive datasets while applying centralized governance to analytics, research, and AI workloads.
  4. Retail and Consumer GoodsRetailers can combine customer, transaction, inventory, and operational data for forecasting, personalization, supply chain analytics, and machine learning.
  5. ManufacturingManufacturers can bring together operational, IoT, and enterprise data for predictive maintenance, production analytics, forecasting, and AI-driven optimization.
  6. Technology and SoftwareTechnology companies with data-intensive products or services can use Databricks for large-scale pipelines, real-time analytics, ML development, and AI applications.

Dataiku

Dataiku unifies collaborative machine learning, analytics, and AI workflows.
Dataiku unifies collaborative machine learning, analytics, and AI workflows.
  1. Financial ServicesDataiku’s security controls, rich audit trails, and integrations with enterprise databases support strict compliance and large, multi-user data teams.
  2. Retail AnalyticsThe visual flow and data prep features simplify shopper behavior analysis, inventory optimization, and omni-channel reporting for retail BI departments.
  3. Healthcare ProvidersCollaboration tools and responsible AI features help clinicians and administrators securely build predictive models using sensitive health data.
  4. Large EnterprisesSupport for governance, workspace management, and automation at scale is designed for organizations with hundreds of users and complex data environments.
  5. Data Science TeamsPython, R, and SQL integration, combined with visual ML model building, suit data professionals needing flexible, repeatable workflows.
  6. Manufacturing OperationsNo-code tools and strong cloud integrations help process engineers and analysts optimize supply chain, sensor, and production data without heavy scripting.

Wer sollte Databricks und wer sollte Dataiku verwenden?

Wenn Sie eine Datenoperationsplattform für groß angelegtes Data Engineering, Analysen, Streaming, Governance und AI suchen, ist Databricks wahrscheinlich die bessere Wahl. Die Plattform eignet sich für Teams, die komplexe Pipelines und große Datenumgebungen verwalten und verwaltetes Computing, kollaborative Entwicklung, eine Lakehouse-Architektur, zentrale Governance über Unity Catalog sowie integrierte Engineering-, Analyse- und AI-Workflows benötigen.

Im Gegensatz dazu eignet sich Dataiku für Organisationen, die möchten, dass Analyse- und KI-Workflows in Teams mit unterschiedlichen Kenntnissen zugänglich sind. Sein visueller Datenfluss, Code-/No-Code-Werkzeuge, AutoML und Governance-Funktionen unterstützen die gemeinsame Datenaufbereitung, Analyse und Modellentwicklung, ohne dass jeder Benutzer hauptsächlich mit Code arbeiten muss.

AI & Data IntelligenceDatabricks

Its Data Intelligence Engine uses organizational metadata and context to improve discovery, optimization, governance, analytics, and AI, alongside MLflow for the ML lifecycle.

Dataiku

Combines AutoML, model deployment and monitoring, GenAI tooling, and responsible AI controls with visual and code-based model development.

Data EngineeringDatabricks

Lakeflow supports managed ingestion, batch and streaming pipelines, transformation, orchestration, and monitoring, backed by elastic and serverless compute for large-scale workloads.

Dataiku

Uses Visual Flow, recipes, and code-based steps to build data pipelines, with workloads able to run through connected databases, cloud services, and compute engines.

Deployment ApproachDatabricks

Runs as a cloud-native platform across AWS, Azure, and Google Cloud, with Databricks-managed and serverless compute available for different workloads.

Dataiku

Can be deployed through Dataiku Cloud or customer-managed cloud, on-premises, and hybrid environments, fitting into existing data infrastructure.

Governance ModelDatabricks

Unity Catalog centralizes access policies, discovery, auditing, classification, and lineage across data, models, applications, and AI assets.

Dataiku

Emphasizes governed project management with permissions, documentation, lineage, approvals, and controls across analytics and AI projects.

Platform FoundationDatabricks

Uses a lakehouse architecture that unifies data engineering, warehousing, analytics, ML, and AI on open technologies such as Delta Lake and Apache Spark.

Dataiku

Provides a collaborative data and AI platform that brings preparation, analytics, ML, GenAI, and governance into shared projects and visual workflows.

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Analytics & Visualization

Both support SQL-based analysis, dashboards, data exploration, and broader analytics workflows alongside their engineering and AI capabilities.

Collaboration

Both provide shared environments where data engineers, analysts, and data scientists can work together on data and AI projects, although their collaboration models differ.

Data Integration

Both connect to major cloud platforms, databases, enterprise applications, and APIs so teams can work with data across existing systems.

Enterprise Security

Both provide role-based permissions, SSO and identity integrations, encryption, auditability, and enterprise governance controls for regulated data environments.

Workflow Automation

Both support scheduling, orchestration, monitoring, and repeatable production workflows for moving data and analytics processes from development into operation.

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