Databricks contre Dataiku : comparaison et avis d’experts pour 2026
Choisir entre Databricks et Dataiku dépend de la manière dont votre équipe travaille dans les domaines de l’ingénierie des données, de l’analytique et de l’IA. Je compare leurs atouts, leurs compromis et leurs cas d’utilisation les plus adaptés pour vous aider à choisir la plateforme DataOps qui vous convient.
Nous évaluons les outils indépendamment ; les commissions aident à financer nos tests. Consultez notre politique de transparence et notre méthodologie.
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
Pourquoi faire confiance à nos recommandations de logiciels
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Notre équipe teste et évalue des logiciels depuis 2012. En tant que leaders technologiques nous-mêmes, nous savons à quel point il est difficile — et important — de choisir le bon logiciel.
Pour ce guide, nous avons évalué les outils grâce à des tests pratiques et une recherche indépendante, en notant les outils selon nos critères de sélection.
Nos avis reflètent notre jugement éditorial humain, et non un argumentaire de vente.
Réviseurs experts:
- Paulo Gardini MiguelDirecteur technique
Tim FisherVP de l'IA
Gabriel RosasTech Lead et architecte logiciel
Christhian GruhnTech Lead et architecte plateforme
| Databricks | Dataiku | |
|---|---|---|
| Free Trial | Free edition available + 14-day free trial | 14-day free trial |
| Pricing | From $0.15/DBU | Pricing upon request |
Tarification et coûts cachés de Databricks par rapport à Dataiku
Databricks applique une tarification basée sur la consommation pour l’ingénierie des données, l’entreposage, l’analytique et l’IA. Les coûts varient donc en fonction du calcul, du stockage, du réseau et de l’efficacité des charges de travail. Dataiku applique une tarification sur devis, le coût total dépendant du déploiement, de l’infrastructure, de l’assistance, de la mise en œuvre et des fonctionnalités requises.
Au-delà du prix de base, les coûts de Databricks peuvent augmenter en raison des ressources de calcul exécutées sur de longues périodes, du transfert de données, du stockage, de l’assistance et des services premium. Avec Dataiku, le coût total peut varier selon les licences, l’infrastructure de déploiement, la mise en œuvre, l’assistance et les fonctionnalités incluses dans l’accord d’entreprise. Je modéliserais une charge de travail de production réaliste et demanderais à Dataiku un devis détaillé avant de comparer le coût total.
| 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 |
| Intégration | Databricks | Dataiku |
|---|---|---|
| IntégrationMicrosoft Azure | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationAmazon Web Services (AWS) | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationGoogle Cloud Platform (GCP) | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationPostgreSQL | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationServiceNow | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationSAP | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationSalesforce | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationMongoDB | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationOracle Database | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationPower BI | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationAPI | Databricks✅ | Dataiku✅ |
| IntégrationZapier | Databricks✅ | Dataiku❌ |
Databricks et Dataiku prennent tous deux en charge de vastes écosystèmes d’intégration couvrant les plateformes cloud, les bases de données, les outils de BI, les API et les sources de données d’entreprise. Databricks associe étroitement ces connexions à son lakehouse, à Lakeflow et à ses flux de travail gérés d’ingénierie des données, tandis que Dataiku se concentre sur la connexion des systèmes existants à des flux de travail visuels et collaboratifs d’analytique et d’IA.
| Facteur | Databricks | Dataiku |
|---|---|---|
| FacteurChiffrement des données | DatabricksChiffre les données au repos et en transit, avec des clés gérées par le client et des contrôles de chiffrement supplémentaires disponibles pour les charges de travail d’entreprise et réglementées. | DataikuPrend en charge les contrôles de chiffrement dans différents environnements de déploiement, les responsabilités liées à la protection des données variant entre Dataiku Cloud et les environnements gérés par le client. |
| FacteurConformité réglementaire | DatabricksPrend en charge les normes SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018, HIPAA, PCI DSS, HITRUST, ainsi que FedRAMP Moderate et High, selon le cloud, la région et la configuration. | DataikuDétient les certifications SOC 1 Type II, SOC 2 Type II, ISO 27001 et ISO 27701, avec des contrôles HIPAA disponibles pour Dataiku Cloud. |
| FacteurContrôles d’accès | DatabricksUnity Catalog centralise les autorisations granulaires sur les ressources de données et d’IA, avec fédération des identités, SSO, contrôles au niveau des lignes et des colonnes, ainsi que des restrictions au niveau de l’espace de travail. | DataikuUtilise des autorisations au niveau des groupes et des projets, ainsi que le SSO, LDAP et les intégrations avec les fournisseurs d’identité pour contrôler l’accès aux projets, aux données et aux fonctions de la plateforme. |
| FacteurFiabilité du service | DatabricksPrend en charge la mise à l’échelle automatique, le calcul sans serveur et géré, l’isolation des charges de travail et la disponibilité native du cloud sur AWS, Azure et Google Cloud. | DataikuPrend en charge les déploiements de production évolutifs grâce aux nœuds Automation et API, notamment les configurations multinœuds, l’équilibrage de charge et les architectures haute disponibilité. |
| FacteurJournalisation des audits | DatabricksFournit une journalisation centralisée des audits pour les activités liées aux comptes et aux espaces de travail, en complément de la gouvernance et de la traçabilité de Unity Catalog sur les charges de travail de données et d’IA. | DataikuConserve une piste d’audit couvrant les actions des utilisateurs, les horodatages, les adresses IP, les méthodes d’authentification et d’autres événements de la plateforme. |
Les deux plateformes fournissent des contrôles de sécurité adaptés aux entreprises, mais leurs priorités diffèrent. Databricks associe la sécurité, la conformité, le contrôle des accès et la gouvernance sur les charges de travail de données et d’IA grâce à sa plateforme cloud plus large et à Unity Catalog, tandis que Dataiku fournit des autorisations détaillées au niveau des projets, des contrôles d’authentification et une auditabilité sur les flux de travail collaboratifs d’analyse et d’IA. Databricks prend également en charge un plus vaste ensemble de cadres pour les charges de travail réglementées, bien que leur disponibilité dépende du cloud, de la région et de la configuration.
| Facteur | Databricks | Dataiku |
|---|---|---|
| FacteurInterface utilisateur | DatabricksCombine des carnets collaboratifs, des outils SQL, des tableaux de bord, des flux de travail visuels pour les pipelines et un développement assisté par l’IA dans un espace de travail unifié destiné aux équipes chargées des données et de l’IA. | DataikuUtilise son interface visuelle Flow avec des carnets et des éditeurs de code, offrant aux utilisateurs techniques et non techniques plusieurs façons de créer des flux de travail. |
| FacteurCourbe d’apprentissage | DatabricksPropose des services gérés et sans serveur qui réduisent le travail lié à l’infrastructure, bien que les charges de travail avancées d’ingénierie et d’IA bénéficient toujours de compétences en SQL, Python, Spark et cloud. | DataikuLes recettes visuelles et les outils sans code réduisent le besoin de programmation dans les flux de travail courants d’analyse et de ML. |
| FacteurIntégration | DatabricksFournit une configuration guidée de l’espace de travail, des carnets d’exemple, des tutoriels, des formations et des services gérés pour passer du développement à la production gouvernée. | DataikuFournit des tutoriels, des projets d’exemple et des outils guidés pour apprendre la préparation des données, l’analyse et les flux de travail de ML. |
| FacteurCollaboration | DatabricksPrend en charge la collaboration en temps réel dans les carnets, les pipelines partagés, les tableaux de bord, l’accès gouverné aux données et les flux de travail d’IA entre les équipes techniques. | DataikuPrend en charge les projets partagés qui combinent des travaux visuels et fondés sur le code pour les analystes, les scientifiques des données et les utilisateurs métier. |
| FacteurRessources d’assistance | DatabricksPropose une documentation complète, des formations, des ressources communautaires et une assistance d’entreprise à plusieurs niveaux dans les domaines de l’ingénierie, de l’analyse, de la gouvernance et de l’IA. | DataikuFournit une documentation, Dataiku Academy, des ressources communautaires et une assistance d’entreprise. |
Du point de vue de la facilité d’utilisation, Databricks associe une infrastructure gérée, des carnets collaboratifs, des pipelines visuels et un développement assisté par l’IA dans un environnement unifié pour les équipes chargées des données et de l’IA. À l’inverse, Dataiku adopte une approche plus visuelle grâce à Flow, aux recettes sans code et aux projets partagés, ce qui rend les flux de travail d’analyse et de ML accessibles à un éventail plus large d’utilisateurs. Pour les équipes qui exécutent des charges de travail complexes d’ingénierie, d’analyse et d’IA, Databricks offre davantage de profondeur et de services gérés, tandis que les organisations composées d’équipes aux compétences plus variées peuvent préférer le modèle de flux de travail visuel de Dataiku.
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.
Qui devrait utiliser Databricks et qui devrait utiliser Dataiku ?
Si vous recherchez une plateforme DataOps pour l’ingénierie des données à grande échelle, l’analyse, le traitement des flux de données, la gouvernance et l’IA, Databricks est probablement le meilleur choix. Elle convient aux équipes qui gèrent des pipelines complexes et de vastes environnements de données nécessitant un calcul géré, un développement collaboratif, une architecture lakehouse, une gouvernance centralisée grâce à Unity Catalog, ainsi que des flux de travail intégrés d’ingénierie, d’analyse et d’IA.
En revanche, Dataiku convient aux organisations qui souhaitent que les flux de travail d’analyse et d’IA soient accessibles à des équipes aux compétences variées. Son flux visuel, ses outils avec ou sans code, son AutoML et ses fonctionnalités de gouvernance favorisent la préparation collaborative des données, l’analyse et le développement de modèles, sans exiger que chaque utilisateur travaille principalement avec du code.
| 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. |