Databricks vastaan Dataiku: vertailu ja asiantuntija-arviot vuodelle 2026
Databricksin ja Dataikun välillä valitseminen riippuu siitä, kuinka syvällisesti tiimisi työskentelee datatekniikan, analytiikan ja tekoälyn parissa. Vertailen niiden vahvuuksia, kompromisseja ja parhaiten soveltuvia käyttötapauksia auttaakseni sinua valitsemaan oikean dataoperaatioalustan.
We review tools independently, and commissions help fund our testing. See our transparency policy, our methodology, or suggest a tool.
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
4.5/5
- Free edition available + 14-day free trial
- From $0.15/DBU
Dataiku
4.6/5
- 14-day free trial
- Pricing upon request
Why Trust Our Software Recommendations
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Our team has been testing and reviewing software since 2012. As tech leaders ourselves, we know how difficult—and important—it is to choose the right software.
For this guide, we evaluated tools using hands-on testing and independent research, scoring tools using our selection criteria.
Our reviews reflect our human editorial judgment, not a sales pitch.
Expert reviewers:
- Paulo Gardini MiguelTech Director
Tim FisherVP of AI
Gabriel RosasTech Lead & Software Architect
Christhian GruhnTech Lead & Platform Architect
| Databricks | Dataiku | |
|---|---|---|
| Free Trial | Free edition available + 14-day free trial | 14-day free trial |
| Pricing | From $0.15/DBU | Pricing upon request |
Databricksin ja Dataikun hinnoittelu ja piilokustannukset
Databricks käyttää kulutukseen perustuvaa hinnoittelua datan käsittelyssä, tietovarastoinnissa, analytiikassa ja tekoälyssä, joten kustannukset vaihtelevat laskennan, tallennustilan, verkkoliikenteen ja työkuorman tehokkuuden mukaan. Dataiku käyttää tarjoukseen perustuvaa hinnoittelua, jossa kokonaiskustannukset riippuvat käyttöönotosta, infrastruktuurista, tuesta, toteutuksesta ja tarvittavista ominaisuuksista.
Perushinnan lisäksi Databricksin kustannukset voivat kasvaa pitkäkestoisen laskennan, tiedonsiirron, tallennustilan, tuen ja premium-palveluiden vuoksi. Dataikun kokonaiskustannukset voivat vaihdella lisensoinnin, käyttöönotettavan infrastruktuurin, toteutuksen, tuen ja yrityssopimukseen sisältyvien ominaisuuksien mukaan. Mallintaisin realistisen tuotantotyökuorman ja pyytäisin Dataikulta eritellyn tarjouksen ennen kokonaiskustannusten vertailua.
| Databricks | Dataiku | |
|---|---|---|
| API | Yes | Yes |
| Comparative Reporting | No | No |
| Custom Reports | Yes | Yes |
| Dashboard | Yes | Yes |
| Data Export | Yes | Yes |
| Data Import | Yes | Yes |
| Data Visualization | Yes | Yes |
| External Integrations | Yes | Yes |
| Forecasting | Yes | Yes |
| Historical Data Analysis | Yes | Yes |
| Multi-User | Yes | Yes |
| Notifications | Yes | Yes |
| Scenario Planning | No | No |
| Integraatio | Databricks | Dataiku |
|---|---|---|
| IntegraatioMicrosoft Azure | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioAmazon Web Services (AWS) | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioGoogle Cloud Platform (GCP) | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioPostgreSQL | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioServiceNow | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioSAP | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioSalesforce | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioMongoDB | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioOracle Database | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioPower BI | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioAPI | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntegraatioZapier | Databricks✅ | Dataiku❌ |
Sekä Databricks että Dataiku tukevat laajoja integraatioekosysteemejä pilvialustojen, tietokantojen, BI-työkalujen, rajapintojen ja yritysdatalähteiden välillä. Databricks yhdistää nämä yhteydet tiiviisti lakehouse-arkkitehtuuriinsa, Lakeflow’hun ja hallittuihin datatekniikan työnkulkuihin, kun taas Dataiku keskittyy yhdistämään olemassa olevat järjestelmät visuaalisiin ja yhteistyöhön perustuviin analytiikka- ja tekoälytyönkulkuihin.
| Tekijä | Databricks | Dataiku |
|---|---|---|
| TekijäTietojen salaus | DatabricksSalaa tiedot levossa ja siirrettäessä. Käytettävissä ovat asiakkaan hallinnoimat avaimet sekä lisäsalausominaisuudet yritys- ja säänneltyjä työkuormia varten. | DataikuTukee salauksen hallintakeinoja eri käyttöönotoissa, mutta tietosuojaa koskevat vastuut vaihtelevat Dataiku Cloudin ja asiakkaan hallinnoimien ympäristöjen välillä. |
| TekijäSääntelyn mukaisuus | DatabricksTukee SOC 1 Type II-, SOC 2 Type II-, ISO 27001-, ISO 27017-, ISO 27018-, HIPAA-, PCI DSS-, HITRUST- sekä FedRAMP Moderate- ja High-vaatimuksia pilvipalvelun, alueen ja määritysten mukaan. | DataikuDataikulla on SOC 1 Type II-, SOC 2 Type II-, ISO 27001- ja ISO 27701 -sertifioinnit, ja Dataiku Cloudille on saatavilla HIPAA-hallintakeinoja. |
| TekijäKäyttöoikeuksien hallinta | DatabricksUnity Catalog keskittää tarkasti määritettävät käyttöoikeudet data- ja tekoälyresurssien välillä. Se tukee identiteettien federaatiota, kertakirjautumista, rivi- ja saraketason hallintaa sekä työtilatason rajoituksia. | DataikuKäyttää ryhmä- ja projektitason käyttöoikeuksia yhdessä kertakirjautumisen, LDAP:n ja identiteetintarjoajien integraatioiden kanssa hallitakseen pääsyä projekteihin, dataan ja alustan toimintoihin. |
| TekijäPalvelun luotettavuus | DatabricksTukee automaattista skaalausta, palvelimetonta ja hallinnoitua laskentaa, työkuormien eristämistä sekä pilvinatiivista saatavuutta AWS-, Azure- ja Google Cloud -ympäristöissä. | DataikuTukee skaalautuvia tuotantokäyttöönottoja Automation- ja API-solmujen avulla, mukaan lukien monisolmuiset kokoonpanot, kuormantasaus ja korkean käytettävyyden arkkitehtuurit. |
| TekijäAuditointilokit | DatabricksTarjoaa keskitetyn auditointilokien keruun tili- ja työtilatoiminnasta täydentäen Unity Catalogin hallintaa ja tietojen alkuperän seurantaa data- ja tekoälytyökuormissa. | DataikuYlläpitää auditointipolkua, joka kattaa käyttäjien toimet, aikaleimat, IP-osoitteet, tunnistautumismenetelmät ja muut alustan tapahtumat. |
Molemmat alustat tarjoavat yritystason tietoturvan hallintakeinoja, mutta niiden painotukset eroavat toisistaan. Databricks yhdistää tietoturvan, vaatimustenmukaisuuden, käyttöoikeuksien hallinnan ja hallinnan data- ja tekoälytyökuormissa laajemman pilvialustansa ja Unity Catalogin avulla, kun taas Dataiku tarjoaa yksityiskohtaiset projektitason käyttöoikeudet, tunnistautumisen hallinnan ja auditoitavuuden yhteistyöhön perustuvissa analytiikka- ja tekoälytyönkuluissa. Databricks tukee myös laajempaa joukkoa säänneltyjen työkuormien viitekehyksiä, vaikka saatavuus riippuu pilvipalvelusta, alueesta ja määrityksistä.
| Tekijä | Databricks | Dataiku |
|---|---|---|
| TekijäKäyttöliittymä | DatabricksYhdistää yhteistyöhön tarkoitetut muistikirjat, SQL-työkalut, koontinäytöt, visuaaliset putkistotyönkulut ja tekoälyavusteisen kehityksen yhtenäiseksi työtilaksi data- ja tekoälytiimeille. | DataikuKäyttää visuaalista Flow-käyttöliittymää yhdessä muistikirjojen ja koodieditorien kanssa, mikä tarjoaa teknisille ja ei-teknisille käyttäjille useita tapoja työnkulkujen rakentamiseen. |
| TekijäOppimiskäyrä | DatabricksTarjoaa hallinnoituja ja palvelimettomia palveluita, jotka vähentävät infrastruktuurityötä, vaikka edistyneet suunnittelu- ja tekoälytyökuormat hyötyvät edelleen SQL:n, Pythonin, Sparkin ja pilvipalveluiden osaamisesta. | DataikuVisuaaliset reseptit ja koodittomat työkalut vähentävät ohjelmoinnin tarvetta tavallisissa analytiikka- ja koneoppimistyönkuluissa. |
| TekijäPerehdytys | DatabricksTarjoaa ohjatun työtilan määrityksen, esimerkkimuistikirjoja, opetusohjelmia, koulutusta ja hallinnoituja palveluita siirtymiseen kehityksestä hallittuun tuotantoon. | DataikuTarjoaa opetusohjelmia, esimerkkiprojekteja ja ohjattuja työkaluja datan valmistelun, analytiikan ja koneoppimistyönkulkujen oppimiseen. |
| TekijäYhteistyö | DatabricksTukee muistikirjojen reaaliaikaista yhteistyötä, jaettuja putkistoja, koontinäyttöjä, hallittua datan käyttöä ja tekoälytyönkulkuja teknisten tiimien välillä. | DataikuTukee jaettuja projekteja, joissa yhdistyvät visuaalinen ja koodipohjainen työ analyytikoille, datatieteilijöille ja liiketoimintakäyttäjille. |
| TekijäTukiresurssit | DatabricksTarjoaa laajan dokumentaation, koulutusta, yhteisöresursseja ja tasopohjaista yritystukea suunnitteluun, analytiikkaan, hallintaan ja tekoälyyn. | DataikuTarjoaa dokumentaation, Dataiku Academyn, yhteisöresursseja ja yritystukea. |
Helppokäyttöisyyden näkökulmasta Databricks yhdistää hallinnoidun infrastruktuurin, yhteistyöhön tarkoitetut muistikirjat, visuaaliset putkistot ja tekoälyavusteisen kehityksen yhtenäiseksi ympäristöksi data- ja tekoälytiimeille. Dataiku puolestaan painottaa visuaalista lähestymistapaa Flow-toiminnon, koodittomien reseptien ja jaettujen projektien avulla, mikä tekee analytiikka- ja koneoppimistyönkuluista helpommin lähestyttäviä laajemmalle käyttäjäjoukolle. Monimutkaisia suunnittelu-, analytiikka- ja tekoälytyökuormia suorittaville tiimeille Databricks tarjoaa enemmän syvyyttä ja hallinnoituja palveluita, kun taas osaamiseltaan vaihtelevat tiimit saattavat suosia Dataikun visuaalista työnkulkumallia.
Databricks
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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.
- Financial ServicesBanks, insurers, and other financial organizations can use Databricks for governed analytics, fraud detection, risk modeling, and machine learning across sensitive datasets.
- Healthcare and Life SciencesHealthcare and life sciences teams can manage large, sensitive datasets while applying centralized governance to analytics, research, and AI workloads.
- Retail and Consumer GoodsRetailers can combine customer, transaction, inventory, and operational data for forecasting, personalization, supply chain analytics, and machine learning.
- ManufacturingManufacturers can bring together operational, IoT, and enterprise data for predictive maintenance, production analytics, forecasting, and AI-driven optimization.
- 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
- Financial ServicesDataiku’s security controls, rich audit trails, and integrations with enterprise databases support strict compliance and large, multi-user data teams.
- Retail AnalyticsThe visual flow and data prep features simplify shopper behavior analysis, inventory optimization, and omni-channel reporting for retail BI departments.
- Healthcare ProvidersCollaboration tools and responsible AI features help clinicians and administrators securely build predictive models using sensitive health data.
- Large EnterprisesSupport for governance, workspace management, and automation at scale is designed for organizations with hundreds of users and complex data environments.
- Data Science TeamsPython, R, and SQL integration, combined with visual ML model building, suit data professionals needing flexible, repeatable workflows.
- Manufacturing OperationsNo-code tools and strong cloud integrations help process engineers and analysts optimize supply chain, sensor, and production data without heavy scripting.
Kenen kannattaa käyttää Databricksia ja kenen Dataikua?
Jos etsit DataOps-alustaa laajamittaiseen datan suunnitteluun, analytiikkaan, suoratoistoon, hallintaan ja tekoälyyn, Databricks on todennäköisesti sopivampi vaihtoehto. Se sopii tiimeille, jotka hallinnoivat monimutkaisia putkistoja ja suuria data-ympäristöjä ja tarvitsevat hallinnoitua laskentaa, yhteistyöhön perustuvaa kehitystä, lakehouse-arkkitehtuurin, keskitetyn hallinnan Unity Catalogin kautta sekä integroidut suunnittelu-, analytiikka- ja tekoälytyönkulut.
Sen sijaan Dataiku sopii organisaatioille, jotka haluavat tehdä analytiikan ja tekoälyn työnkuluista eri taitotasoja edustavien tiimien käytettävissä olevia. Sen visuaalinen Flow, koodia ja ilman koodia toimivat työkalut, AutoML sekä hallintaominaisuudet tukevat yhteistyöhön perustuvaa datan valmistelua, analytiikkaa ja mallien kehittämistä ilman, että jokaisen käyttäjän tarvitsee työskennellä ensisijaisesti koodin parissa.
| Databricks | Dataiku | |
|---|---|---|
| AI & Data Intelligence | Databricks 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 Engineering | Databricks 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 Approach | Databricks 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 Model | Databricks 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 Foundation | Databricks 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. |
| 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. |