Alteryx und Dataiku bieten viele ähnliche Funktionen. Der entscheidende Unterschied liegt darin, wie die jeweiligen Plattformen zur Arbeitsweise Ihres Unternehmens passen, Analytics skalieren und Data Governance umsetzen.
Alteryx ist darauf ausgelegt, die gesamte Organisation zu unterstützen: eine zentrale Plattform für Datenaufbereitung, Analysen, Automatisierung und KI für Geschäftsawender:innen, mit Python, R und SQL für Teams, die Code in visuelle Workflows integrieren möchten. Dataiku beginnt mit einem Workflow aus Notbooks, Code-Rezepten und Modellmanagement, der für Teams entwickelt wurde, die bereits im Code arbeiten.
Wie einfach Analysen genutzt werden können, bestimmt maßgeblich, wie weit sie sich über das Data Team hinaus verbreiten. In Alteryx kann ein Marketinganalyst einen Schritt zur Datenbereinigung einfach per Drag & Drop in einen Arbeitsbereich ziehen oder ihn in Alltagssprache beschreiben und von Ask Alteryx erstellen lassen. In beiden Fällen ist das Ergebnis sofort sichtbar. In Dataiku beginnt dieselbe Aufgabe mit einem Point-and-Click-Rezept: Die grundlegende Bereinigung funktioniert ähnlich wie bei Alteryx, aber für erweiterte Anpassungen, das Schreiben benutzerdefinierter Transformationen oder das Erweitern von Rezepten ist in der Regel Code erforderlich.
Ein Workflow, der vor einem Jahr in Alteryx erstellt wurde, zeigt immer noch jeden Schritt – die Verknüpfung, den Filter, den Export – in der Reihenfolge der Ausführung, mit integrierter Rückgängig- und Wiederherstellen-Funktion. Alteryx setzt auf einen Arbeitsbereich im Mittelpunkt des Nutzungserlebnisses, bei der Geschäftsanwender:innen jeden Schritt direkt sehen und ändern können. Dataiku organisiert die gleiche Art von Arbeit durch Projekte, Datasets, Rezepte, Notebooks und verwaltete Flows. Beide erzeugen einen wiederholbaren Prozess. Sie organisieren die Schritte lediglich unterschiedlich.
Der Workflow eines Data Analysts und das Modell eines Data Scientists können sich im selben Alteryx Projekt unter einem gemeinsamen Governance-Modell befinden, unabhängig davon, ob die Arbeit durch das Ziehen von Tools auf einen Arbeitsbereich oder durch das Schreiben von Python-Code erfolgt. Dataiku ist auf die Zusammenarbeit zwischen technischen Rollen spezialisiert und bietet gemeinsam genutzte Notebooks sowie eine codebasierte Versionskontrolle, die für Data-Science- und Engineering-Teams entwickelt wurde. Welche Lösung besser passt, hängt vom bevorzugten Benutzererlebnis, den Governance-Anforderungen und der Art und Weise ab, wie Teams über Analyse- und KI-Projekte hinweg zusammenarbeiten.
Alteryx und Dataiku legen beide großen Wert auf Governance, setzen dabei jedoch auf unterschiedliche Architekturen. Alteryx trennt die Anwendungssteuerungsebene von der Datenebene, sodass Konfigurationen wie Private Data Handling die Datenverarbeitung in Ihrer eigenen Umgebung halten, mit Bereitstellung lokal, in der Cloud oder hybrid. Dataiku umfasst eine verwaltete Cloud-Option neben Linux-basierten Bereitstellungen mit Steuerelementen, die für technische Teams entwickelt wurden. Alteryx macht Governance durch flexible Bereitstellungsoptionen auch für Business-Teams zugänglich.
Alteryx One unterstützt direkte Verbindungen zu mehr als 100 Plattformen und Systemen, darunter Snowflake, Databricks, Tableau und Power BI, und umfasst Cloud-Plattformen, Datenbanken, Dateien und Geschäftsanwendungen. Ein von einem Team erstellter Workflow kann mit den Systemen verbunden werden, die das nächste Team bereits nutzt, ohne ihn in einem separaten Tool neu erstellen zu müssen. Auch Dataiku unterstützt Unternehmensdaten, bietet jedoch weniger native Verbindungen. Alteryx macht vernetzte Analytics dagegen über eine vertraute, visuelle Workflow-Oberfläche zugänglich.
KI ist heute ein entscheidender Faktor bei der Wahl einer Analyseplattform. Alteryx erweitert gesteuerte Geschäftslogik auf jede KI-Schnittstelle, die ein Unternehmen bereits nutzt – Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini –, sodass Antworten sichtbar, verständlich, wiederholbar und nachvollziehbar sind, anstatt lediglich auf Vermutungen basierend aus Rohdaten abgeleitet zu werden. Dieselbe gesteuerte Grundlage senkt auch die KI-Token-Kosten: Komplexe Analysen werden innerhalb von Alteryx ausgeführt, anstatt jedes Mal von einem LLM durchdacht werden zu müssen, wenn jemand eine Anfrage stellt. Dataiku verfolgt einen anderen Ansatz und baut eine tiefgreifende, IT-zentrierte Umgebung für die Programmierung und Steuerung benutzerdefinierter Multi-Agenten-Frameworks innerhalb der eigenen Plattform auf. Alteryx funktioniert genau umgekehrt: KI wird direkt auf die Workflows und die Geschäftslogik angewendet, die ein Unternehmen bereits aufbaut, und nicht innerhalb einer neuen Sandbox, die erst von Grund auf neu erstellt und gesteuert werden muss.
Beschreiben Sie Ihren Bedarf in einfacher Sprache und erhalten Sie einen funktionsfähigen Workflow, nicht nur eine Antwort. Ask Alteryx erstellt den Workflow, behebt Fehler in nicht funktionierenden Schritten und erklärt die Ursachen. So lernen neue Benutzer:innen die Plattform durch die praktische Anwendung kennen, anstatt sich Dokumentationen zu arbeiten. Es ist der schnellste Weg von der Frage zum fertigen Workflow, unabhängig vom Wissensniveau.
Nutzen Sie weiterhin die KI-Tools, für die Sie sich bereits entschieden haben – ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude oder Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell – und verbinden Sie diese mit den Workflows und Daten, denen Ihr Unternehmen bereits vertraut. Über den MCP Server leitet das KI-Tool die Frage an einen freigegebenen Alteryx Workflow weiter, der die eigentliche Analyse durchführt und eine vertrauenswürdige, gesteuerte Antwort zurückgibt, wobei dieselben Authentifizierungs- und Berechtigungsregeln angewendet werden, die Alteryx bereits durchsetzt.
Machen Sie aus jedem Workflow mit nur wenigen Klicks einen dialogbasierten Agenten, ganz ohne Code. Stellen Sie ihm eine Frage, wie Sie sie einer Kollegin oder einem Kollegen stellen würden, und erhalten Sie eine Antwort auf Basis derselben gesteuerten Alteryx Logik, der Ihr Team bereits vertraut, nicht auf Basis der besten Schätzung eines LLMs. Zwei Personen, die dieselbe Frage stellen, erhalten jedes Mal exakt dieselbe Antwort – über alle Enterprise-KI-Plattformen eines Unternehmens hinweg.
Nicht Funktionslisten, sondern geschäftliche Ergebnisse entscheiden darüber, ob sich eine Investition in Analytics auszahlt. Hier sind vier Ergebnisse, die Analyseteams erreichen wollen, und wie die jeweilige Plattform dies ermöglicht.
Alteryx One kann den manuellen Analyseaufwand reduzieren und Data Analysts dabei unterstützen, Trends und Anomalien schneller zu identifizieren. Die breiteren KI/ML-Workflows von Dataiku können dieselbe Art der Untersuchung unterstützen, aber das Aufdecken des „Warum“ erfordert möglicherweise mehr Einrichtung und technischen Aufwand, was die entscheidende Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung verzögern kann. Beide Plattformen liefern eine Antwort. Der Fokus von Alteryx liegt jedoch darauf, den Empfänger:innen der Informationen zuverlässige geschäftliche Erkenntnisse bereitzustellen.
Die Reduzierung repetitiver Arbeit gibt Data Analysts mehr Zeit für höherwertige Entscheidungen. Ein Alteryx Workflow läuft nach der Erstellung nach einem Zeitplan, und die Analystin, die ihn erstellt hat, pflegt ihn direkt. Alteryx konzentriert sich zudem auf Auffindbarkeit und Wiederverwendbarkeit, um die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung zu verkürzen, die Data Analysts benötigen. In Dataiku ist die Automatisierung der Zeitplanung unkompliziert, aber die Pflege der zugrunde liegenden Rezepte kann mit zunehmender Komplexität eine/n Data Engineer erfordern.
Jeder Workflow, der auf ein Datenteam wartet, ist eine Entscheidung, die ebenfalls auf sich warten lässt. Da sich Workflows in Alteryx visuell und ohne spezielle Programmierkenntnisse erstellen lassen, können Teams aus Finanzen, Betrieb und Marketing ihre eigenen Workflows entwickeln, ohne ein IT-Ticket eröffnen zu müssen – unterstützt durch eine Community von über 750.000 Personen, die bei der Fehlerbehebung helfen und Vorlagen bereitstellen. Auch Dataiku unterstützt Geschäftsanwender:innen. Die öffentliche Positionierung konzentriert sich jedoch auf eine kontrollierte Enterprise-KI-Plattform, die Analysen, Machine Learning, KI-Agenten, Orchestrierung und KI-Governance umfasst, was sie zu einer guten Wahl für Unternehmen mit etablierten Data-Science-, KI- und Engineering-Praktiken macht. Alteryx ist darauf ausgelegt, die Erstellung von Analysen und Zuständigkeit dafür auf Teams in Finanzen, Betrieb, Marketing, Steuerwesen, Audit und andere Geschäftsbereiche auszuweiten.
Echter geschäftlicher Mehrwert entsteht durch die nachhaltige Einführung von Analysen, die Erweiterung erfolgreicher Workflows und die Erzielung messbarer Erträge im Laufe der Zeit. Die gestaffelten Editionen und die Testversion von Alteryx ermöglichen es Unternehmen, mit einem einzelnen Team zu beginnen und zu skalieren, während Akzeptanz, Governance und die geschäftlichen Auswirkungen zunehmen. Die kostenpflichtigen Angebote von Dataiku erfordern bisweilen eine individuelle Preisgestaltung auf Anfrage, daher sollten Käufer:innen die Kosten im Zusammenhang mit der langfristigen Bereitstellungsstrategie bewerten.
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| No-Code-Workflow-Erstellung per Drag & Drop | ✓ Vollständig – nativet Drag & Drop-Arbeitsbereich zur Erstellung von End-to-End-Analyse-Workflows |
✓ Vollständig — visueller Flow und No-Code-Rezepte für die Erstellung von Daten-Pipelines, mit Szenarien für die Automatisierung |
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| Code-freundliche/Code-First-Entwicklung | ✓ Vollständig – Python, R und SQL werden zusätzlich zu No-Code-Tools unterstützt |
✓ Vollständig – aufgebaut rund um Code-Rezepte, Notebooks und Spark für technische Teams |
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| Automatisierte, KI-generierte Erkenntnisse | ✓ Vollständig – Auto Insights deckt Trends und Ursachen automatisch auf |
Teilweise – unterstützt Berichterstattung im BI-/Visualisierungsstil und GenAI-gestützte Analysen; weniger integrierte automatisierte Generierung von Erkenntnissen als bei Alteryx Auto Insights |
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| AutoML / Predictive Modeling | ✓ Vollständig – angeleitete Modellerstellung für weniger technisch versierte Benutzer:innen |
✓ Vollständig — leistungsstarke AutoML-Tools mit Funktionen für den „Schulungsmodus“ zur Kompetenzerweiterung |
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| Text Mining & Computer Vision | ✓ Vollständig– Verfügbar über die Intelligence Suite |
Teilweise – verfügbar über schlanke Plug-ins, mit Schwerpunkt auf Bildklassifizierung |
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| Gesteuerte Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten | ✓ Vollständig – Verfügbar über Agent Studio, mit kontrollierter Erstellung und Verwaltung von Agenten, gesteuerter Bereitstellung von KI-Assets und Alteryx One-Berechtigungen. |
✓ Vollständig – Verfügbar über Cobuild- und Agent-Management-Tools |
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| Bereitstellungsflexibilität (lokal, Cloud, hybrid) | ✓ Vollständig – Cloud-, On-Premise- und hybride Bereitstellung unterstützt, mit Split-Plane-Architektur für gesteuertes Business Analytics |
✓ Vollständig – flexible Bereitstellungsoptionen für Unternehmen; oft besser geeignet für technische Teams, die eine direkte Kontrolle über Infrastruktur, Umgebungen und Ausführungseinstellungen wünschen |
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| Vorgefertigte Datenkonnektoren | ✓ Vollständig – 100+ |
Teilweise – 40+, mit mehr manueller Konfiguration für die In-DB-Ausführung |
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Alteryx |
Dataiku |
No-Code-Workflow-Erstellung per Drag & Drop ✓ Vollständig – nativet Drag & Drop-Arbeitsbereich zur Erstellung von End-to-End-Analyse-Workflows |
No-Code-Workflow-Erstellung per Drag & Drop ✓ Vollständig — visueller Flow und No-Code-Rezepte für die Erstellung von Daten-Pipelines, mit Szenarien für die Automatisierung |
Code-freundliche/Code-First-Entwicklung ✓ Vollständig – Python, R und SQL werden zusätzlich zu No-Code-Tools unterstützt |
Code-freundliche/Code-First-Entwicklung ✓ Vollständig – aufgebaut rund um Code-Rezepte, Notebooks und Spark für technische Teams |
Automatisierte, KI-generierte Erkenntnisse ✓ Vollständig – Auto Insights deckt Trends und Ursachen automatisch auf |
Automatisierte, KI-generierte Erkenntnisse Teilweise – unterstützt Berichterstattung im BI-/Visualisierungsstil und GenAI-gestützte Analysen; weniger integrierte automatisierte Generierung von Erkenntnissen als bei Alteryx Auto Insights |
AutoML / Predictive Modeling ✓ Vollständig – angeleitete Modellerstellung für weniger technisch versierte Benutzer:innen |
AutoML / Predictive Modeling ✓ Vollständig — leistungsstarke AutoML-Tools mit Funktionen für den „Schulungsmodus“ zur Kompetenzerweiterung |
Text Mining & Computer Vision ✓ Vollständig– Verfügbar über die Intelligence Suite |
Text Mining & Computer Vision Teilweise – verfügbar über schlanke Plug-ins, mit Schwerpunkt auf Bildklassifizierung |
Gesteuerte Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten ✓ Vollständig – Verfügbar über Agent Studio, mit kontrollierter Erstellung und Verwaltung von Agenten, gesteuerter Bereitstellung von KI-Assets und Alteryx One-Berechtigungen. |
Gesteuerte Erstellung und Verwaltung von KI-Agenten ✓ Vollständig – Verfügbar über Cobuild- und Agent-Management-Tools |
Bereitstellungsflexibilität (lokal, Cloud, hybrid) ✓ Vollständig – Cloud-, On-Premise- und hybride Bereitstellung unterstützt, mit Split-Plane-Architektur für gesteuertes Business Analytics |
Bereitstellungsflexibilität (lokal, Cloud, hybrid) ✓ Vollständig – flexible Bereitstellungsoptionen für Unternehmen; oft besser geeignet für technische Teams, die eine direkte Kontrolle über Infrastruktur, Umgebungen und Ausführungseinstellungen wünschen |
Vorgefertigte Datenkonnektoren ✓ Vollständig – 100+ |
Vorgefertigte Datenkonnektoren Teilweise – 40+, mit mehr manueller Konfiguration für die In-DB-Ausführung |
Überlegen Sie, wie die jeweilige Plattform zu Ihrer Teamstruktur, Ihren Governance-Anforderungen und Ihrer langfristigen Analysestrategie passt.
Die meisten Unternehmen haben einzelne Teams, die sich in unterschiedlichen Stadien der analytischen Reife befinden. Daraus ergibt sich die Frage, ob eine einzige Plattform für alle ausreicht oder ob verschiedene Gruppen unterschiedliche Tools für ihre jeweiligen Aufgaben nutzen sollten.
Einige Abteilungen erledigen Ad-hoc-Arbeiten noch immer in Tabellenkalkulationen und sind möglicherweise bereit für die Automatisierung. Andere verfügen bereits über eine dedizierte Data-Science-Funktion. Dank seiner No-Code-Basis, KI-gestützten Workflow-Funktionen sowie Möglichkeiten für Machine Learning und die Einbindung von benutzerdefiniertem Code kann Alteryx verschiedenste Nutzergruppen und Reifegrade bedienen. Unternehmen mit dedizierten Data-Science-Funktionen und etablierten Coding-Praktiken arbeiten wahrscheinlich bereits so, wie es die Code-First-Umgebung von Dataiku erfordert.
Ein Team, das sich auf die Ausweitung von Analyse-Aktivitäten auf weitere Unternehmensbereiche konzentriert, profitiert von der breiten Palette an Konnektoren und der No-Code-Basis von Alteryx. Dies ermöglicht neuen Teams einen schnellen Start, ohne dass umfangreiche neue Infrastruktur oder aufwendige Trainings erforderlich sind. Ein Team, das sich auf Advanced Analytics, tiefgreifendes Predictive Modeling oder kundenspezifische Data-Science-Arbeiten konzentriert, bevorzugt möglicherweise die Code-First-Umgebung von Dataiku, wenngleich auch Alteryx Predictive Analytics und AutoML unterstützt, falls entsprechende Funktionen ohne Verlassen einer geschäftsorientierten Plattform gewünscht sind. Auch der Zeitfaktor spielt eine Rolle: Alteryx kann bei von Data Analysts gesteuerten Use Cases für eine schnellere Wertschöpfung sorgen, während sich eine Investition in die Code-First-Umgebung von Dataiku eher für langfristige, hochspezialisierte Projekte eignet.
Denken Sie über das aktuelle Projekt hinaus und überlegen Sie, wohin sich Ihr Analyse-Programm entwickelt. Wenn sich die Einführung auf weitere Abteilungen ausweitet, wägen Sie ab, wie die Plattform kontrolliertes Wachstum, bestehende Technologieinvestitionen und zukünftige KI-Initiativen unterstützt. Eine Plattform, die für eine breite Akzeptanz durch Data Analysts konzipiert ist, beschleunigt die unternehmensweite Einführung. Eine Plattform, die sich an etablierte technische Standards anlehnt, steigert zudem den Wert der getätigten Investitionen.
Eine Plattform. Hunderte von Use Cases. Endlose Möglichkeiten.
McLaren Racing konsolidiert jede Saison so viele Datenpunkte, um 300 Millionen Rennsimulationen durchzuführen, ohne dass jede/r Benutzer:in Code schreiben muss.
INVESTBANK verkürzte die Zeit für die Berichtserstellung, nachdem 46 regulatorische Berichte automatisiert wurden. So konnte das Risikoteam von der manuellen Verarbeitung zu einer proaktiven Entscheidungsfindung übergehen.
FWD Insurance verkürzte die Zeit für Reporting und Szenariotests und reduzierte gleichzeitig die Fehler bei der Datenvorbereitung um 80 %. So wurden Anwender:innen von Tabellenkalkulation zu selbstbewussten Citizen Analysts.
Die meisten neuen Alteryx Benutzer:innen erstellen bereits am ersten Tag einen funktionierenden Workflow, indem sie die Drag & Drop-Oberfläche nutzen und sich von Ask Alteryx unterstützen lassen. Auch Dataiku-Anwender:innen können eine solch schnelle Produktivität erreichen – sofern sie über Python- oder SQL-Kenntnisse verfügen. Benutzer ohne diesen Hintergrund benötigen möglicherweise eine längere Einarbeitungszeit.
Mit Cobuild von Dataiku können Geschäftsanwender:innen ein KI-Projekt in natürlicher Sprache beschreiben und in einen Workflow übersetzen lassen. Alteryx One bringt KI direkt in den Analyse-Workflow: Ask Alteryx hilft Benutzer:innen beim Erstellen und Verfeinern von Workflows mit natürlicher Sprache, Auto Insights zeigt automatisch Trends, Anomalien und wahrscheinliche Treiber auf, und Agent Studio ermöglicht es Teams, kontrollierte KI-Agenten zu erstellen, die Analytics in wiederholbare, handlungsorientierte Geschäftsprozesse erweitern. lteryx nutzt KI, um die Produktivität zu steigern und die Zeit bis zur Gewinnung von Erkenntnissen über den gesamten Analyse-Lebenszyklus hinweg zu verkürzen.
Alteryx bietet bei seinen Konnektoren eine Mischung aus automatischer und manueller In-DB-Ausführung, sodass die meisten Integrationen mit minimalem Einrichtungsaufwand funktionieren. Durch Integrationen mit Datenkatalogen und Funktionen wie Live Query holen Sie mit Alteryx das Maximum aus Ihren Investitionen in die marktführenden Datenplattformen und Architekturen heraus, die Sie bereits heute einsetzen.
Die Modernisierung der Analyse bedeutet, bestehende Daten so vertrauenswürdig zu machen, dass sie für KI nutzbar sind, anstatt einfach nur ein neues Tool einzuführen. Alteryx One validiert und genehmigt Daten, bevor sie ein KI-System erreichen. So können Teams ihre bereits erstellten Workflows erweitern, anstatt eine separate KI-Pipeline aufzubauen.
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