Alteryx et Dataiku proposent de nombreuses fonctionnalités similaires. La véritable distinction réside dans la manière dont chacune de ces plateformes s'adapte au fonctionnement de votre entreprise, permet la montée en puissance de l'analytique et assure la gouvernance des données.
Alteryx est conçu pour répondre aux besoins de toute l'entreprise : une seule plateforme pour la préparation des données, l'analytique, l'automatisation et l'IA pour les utilisateurs métier, avec Python, R et SQL disponibles pour les équipes souhaitant intégrer du code à leurs workflows visuels. Dataiku s'appuie sur un workflow composé de notebooks, de recettes de code et d'outils de gestion des modèles, conçu pour les équipes travaillant déjà avec du code.
La facilité d'utilisation détermine jusqu'où l'analytique peut s'étendre au-delà des équipes data. Dans Alteryx, un analyste marketing peut faire glisser une étape de nettoyage des données dans un espace de travail visuel, ou simplement la décrire en langage clair et laisser Ask Alteryx la créer, en voyant le résultat immédiatement dans les deux cas. Dans Dataiku, cette même tâche commence par une recette de type pointer-cliquer : le nettoyage de base s'effectue de manière similaire à Alteryx, mais la personnalisation avancée, la création de transformations personnalisées ou l'extension des recettes nécessitent généralement du code.
Un workflow créé dans Alteryx un an auparavant affiche toujours chaque étape (jointure, filtre, exportation) dans l'ordre d'exécution, avec des fonctions d'annulation et de rétablissement intégrées. Alteryx propose aux métiers une expérience centrée sur l'espace de travail visuel, qui leur permet de voir et modifier chaque étape directement. Dataiku organise le même type de travail autour de projets, de jeux de données, de recettes, de notebooks et de flux régis par la gouvernance. Les deux plateformes produisent un processus reproductible. Elles organisent simplement les étapes différemment.
Le workflow d'un analyste et le modèle d'un data scientist peuvent coexister dans le même projet Alteryx et être soumis à un même modèle de gouvernance, que le travail soit effectué en faisant glisser des outils dans un espace de travail visuel ou en écrivant du code Python. Dataiku est particulièrement adapté à la collaboration entre profils techniques, avec des notebooks partagés et un contrôle des versions basé sur le code, un environnement conçu pour les équipes de data science et d'ingénierie. La solution la plus adaptée dépend des préférences de l'entreprise en matière d'expérience utilisateur, de ses exigences de gouvernance et de la manière dont ses équipes collaborent sur les projets d'analytique et d'IA.
Alteryx et Dataiku accordent tous deux une grande importance à la gouvernance, mais s'appuient sur des architectures différentes. Alteryx sépare le plan de contrôle des applications du plan de données, de sorte que les configurations telles que la gestion des données privées gardent le traitement des données dans votre propre environnement, avec un déploiement possible sur site, dans le cloud ou en mode hybride. Dataiku inclut une option cloud gérée ainsi que des déploiements basés sur Linux, avec des contrôles conçus pour les équipes techniques. La gouvernance d'Alteryx reste accessible aux équipes métier grâce à des options de déploiement flexibles.
Alteryx One prend en charge les connexions directes avec plus de 100 plateformes et systèmes, notamment Snowflake, Databricks, Tableau et Power BI, ce qui inclut les plateformes cloud, les bases de données, les fichiers et les applications métier. Un workflow créé par une équipe peut se connecter aux systèmes que la suivante utilise déjà, sans avoir à le recréer dans un autre outil. Dataiku prend également en charge les données d'entreprise, avec moins de connexions natives, tandis qu'Alteryx rend l'analytique connectée accessible via une expérience de workflow visuelle et familière.
L'IA est désormais un critère déterminant dans le choix d'une plateforme analytique. Alteryx étend la logique métier régie par des règles de gouvernance à tous les outils d'IA qu'une entreprise utilise déjà, qu'il s'agisse de Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot ou Gemini, afin que les réponses soient visibles, compréhensibles, reproductibles et auditables, plutôt que devinées à partir de données brutes. Cette même base encadrée réduit également les coûts liés aux tokens : l'analytique complexe s'exécute dans Alteryx au lieu d'être réinterprétée par un LLM chaque fois que quelqu'un pose une question. Dataiku adopte une approche différente, en proposant un environnement pointu et centré sur l'IT pour coder et encadrer des frameworks multi-agent personnalisés au sein de sa plateforme. Alteryx fait le choix inverse : l'IA est appliquée directement aux workflows et à la logique métier qu'une entreprise est déjà en train de mettre en place, et non dans un nouveau bac à sable qu'il faudrait créer et contrôler de zéro.
Décrivez ce dont vous avez besoin en langage clair et obtenez un workflow fonctionnel, pas seulement une réponse. Ask Alteryx s'occupe de la création, dépanne une étape qui ne fonctionne pas et en explique la raison, afin que les nouveaux utilisateurs apprennent à utiliser la plateforme par la pratique plutôt qu'en lisant la documentation. C'est le moyen le plus rapide de passer d'une question à un workflow finalisé, quel que soit le niveau de compétence.
Continuez à utiliser les outils d'IA que vous avez déjà choisis, comme ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude ou votre propre modèle personnalisé, et connectez-les aux workflows et aux données auxquels vos équipes métier font déjà confiance. Via le serveur MCP, cet outil d'IA transmet la question à un workflow Alteryx approuvé, qui se charge de l'analyse proprement dite et renvoie une réponse fiable et conforme aux règles de gouvernance, en utilisant la même authentification et les mêmes autorisations que celles déjà en vigueur dans Alteryx.
Transformez n'importe quel workflow en agent conversationnel en seulement quelques clics, sans avoir besoin de coder quoi que ce soit. Posez-lui une question comme vous le feriez avec un collègue, et il vous répondra en utilisant la même logique Alteryx encadrée à laquelle votre équipe fait déjà confiance, et non une simple estimation d'un LLM. Deux personnes posant la même question obtiennent exactement la même réponse, à chaque fois, quelle que soit la plateforme d'IA d'entreprise utilisée.
Ce sont les objectifs métier qui déterminent si un investissement dans l'analytique crée réellement de la valeur, et non une simple liste de fonctionnalités. Voici quatre objectifs que les équipes analytiques cherchent à atteindre, et la manière dont chaque plateforme permet d'y parvenir.
Alteryx One peut réduire les analyses manuelles et aider les analystes à faire émerger les tendances et les anomalies plus rapidement. Les workflows IA/ML plus étendus de Dataiku peuvent prendre en charge le même type d'investigation, mais faire ressortir les raisons sous-jacentes peut nécessiter davantage de configuration et d'intervention technique, ce qui risque de retarder l'accès aux insights critiques. Les deux plateformes permettent d'obtenir une réponse. L'expérience Alteryx privilégie la fourniture d'insights métier fiables aux utilisateurs qui en ont besoin.
Réduire les tâches répétitives donne aux analystes plus de temps pour prendre des décisions à plus forte valeur ajoutée. Une fois créé, un workflow Alteryx s'exécute selon le calendrier défini et l'analyste qui l'a conçu peut en assurer directement la maintenance. Alteryx mise également sur la facilité à trouver et à réutiliser les workflows afin de réduire le délai d'obtention des insights pour les analystes. Dans Dataiku, l'automatisation de la planification est simple, mais la maintenance des recettes sous-jacentes peut nécessiter l'intervention d'un ingénieur data à mesure qu'elles deviennent plus complexes.
Chaque workflow qui attend l'intervention d'une équipe data entraîne à son tour un délai pour la prise de décision. Comme Alteryx permet de créer des workflows visuellement, sans nécessiter de ressources spécialisées en codage, les équipes finance, opérations et marketing créent leurs propres workflows sans ouvrir de ticket IT, avec le soutien d'une communauté de plus de 750 000 utilisateurs proposant des solutions aux problèmes rencontrés et des modèles. Dataiku est également conçu pour les utilisateurs métier. Cependant, son positionnement public met l'accent sur une plateforme d'IA d'entreprise encadrée par la gouvernance, couvrant l'analytique, le machine learning, les agents IA, l'orchestration et la gouvernance de l'IA. Elle peut ainsi être particulièrement adaptée aux entreprises ayant des pratiques établies en matière de data science, d'IA et d'ingénierie. Alteryx est conçu pour étendre la création et la maîtrise de l'analytique aux équipes finance, opérations, marketing, fiscalité, audit et autres équipes métier.
La véritable valeur métier repose sur la capacité à maintenir l'adoption de l'analytique dans la durée, à étendre les workflows qui ont fait leurs preuves et à produire des effets mesurables au fil du temps. Les différentes éditions d'Alteryx et la possibilité d'essayer le logiciel permettent aux entreprises de commencer avec une seule équipe, puis de monter en puissance à mesure que l'adoption, la gouvernance et les bénéfices opérationnels augmentent. Les offres payantes de Dataiku peuvent parfois nécessiter une tarification personnalisée sur demande. Les acheteurs doivent donc évaluer le coût au regard de leur stratégie de déploiement à long terme.
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| Création de workflows no-code par glisser-déposer | ✓ Complète. Interface glisser-déposer native pour créer des workflows analytiques de bout en bout. | ✓ Complète. Flux visuel et recettes no-code pour créer des pipelines de données, avec des scénarios pour l'automatisation. | |||||||||||||||||
| Développement compatible avec le code / axé sur le code | ✓ Complète. Prise en charge de Python, R et SQL en complément des outils no-code. | ✓ Complète. Plateforme conçue autour de recettes de code, de notebooks et de Spark pour les équipes techniques. | |||||||||||||||||
| Insights automatisés générés par l'IA | ✓ Complète. Auto Insights fait ressortir automatiquement les tendances et les causes premières. | Partielle. Prise en charge du reporting de type BI/visualisation et de l'analyse assistée par la GenAI. Moins d'outils intégrés de génération d'insights automatisée qu'Auto Insights d'Alteryx. | |||||||||||||||||
| AutoML / modélisation prédictive | ✓ Complète. Création de modèles guidée pour les utilisateurs moins techniques. | ✓ Complète. Outils AutoML robustes, avec des dispositifs d'apprentissage guidé pour la montée en compétences. | |||||||||||||||||
| Exploration de texte et vision par ordinateur | ✓ Complète. Disponible via Intelligence Suite. | Partielle. Disponible via des plug-ins légers, orientés classification d'images. | |||||||||||||||||
| Création et gestion d'agents IA sous gouvernance | ✓ Complète. Disponible via le studio d'agents, avec la création et la gestion d'agents sous gouvernance, une exposition contrôlée des actifs IA et les autorisations Alteryx One. | ✓ Complète. Disponible via les outils de co-création et de gestion d'agents. | |||||||||||||||||
| Flexibilité de déploiement (sur site, cloud, hybride) | ✓ Complète. Déploiement cloud, sur site et hybride pris en charge, avec une architecture à plans séparés pour une analytique métier sous gouvernance. | ✓ Complète. Options de déploiement d'entreprise flexibles, souvent mieux adaptées aux équipes techniques qui souhaitent garder un contrôle direct sur l'infrastructure, les environnements et les paramètres d'exécution. | |||||||||||||||||
| Connecteurs de données préconfigurés | ✓ Complète. Plus de 100. | Partielle. Plus de 40, avec davantage de configuration manuelle pour l'exécution en base de données. | |||||||||||||||||
Alteryx | Dataiku | Création de workflows no-code par glisser-déposer ✓ Complète. Interface glisser-déposer native pour créer des workflows analytiques de bout en bout. | Création de workflows no-code par glisser-déposer ✓ Complète. Flux visuel et recettes no-code pour créer des pipelines de données, avec des scénarios pour l'automatisation. | Développement compatible avec le code / axé sur le code ✓ Complète. Prise en charge de Python, R et SQL en complément des outils no-code. | Développement compatible avec le code / axé sur le code ✓ Complète. Plateforme conçue autour de recettes de code, de notebooks et de Spark pour les équipes techniques. | Insights automatisés générés par l'IA ✓ Complète. Auto Insights fait ressortir automatiquement les tendances et les causes premières. | Insights automatisés générés par l'IA Partielle. Prise en charge du reporting de type BI/visualisation et de l'analyse assistée par la GenAI. Moins d'outils intégrés de génération d'insights automatisée qu'Auto Insights d'Alteryx. | AutoML / modélisation prédictive ✓ Complète. Création de modèles guidée pour les utilisateurs moins techniques. | AutoML / modélisation prédictive ✓ Complète. Outils AutoML robustes, avec des dispositifs d'apprentissage guidé pour la montée en compétences. | Exploration de texte et vision par ordinateur ✓ Complète. Disponible via Intelligence Suite. | Exploration de texte et vision par ordinateur Partielle. Disponible via des plug-ins légers, orientés classification d'images. | Création et gestion d'agents IA sous gouvernance ✓ Complète. Disponible via le studio d'agents, avec la création et la gestion d'agents sous gouvernance, une exposition contrôlée des actifs IA et les autorisations Alteryx One. | Création et gestion d'agents IA sous gouvernance ✓ Complète. Disponible via les outils de co-création et de gestion d'agents. | Flexibilité de déploiement (sur site, cloud, hybride) ✓ Complète. Déploiement cloud, sur site et hybride pris en charge, avec une architecture à plans séparés pour une analytique métier sous gouvernance. | Flexibilité de déploiement (sur site, cloud, hybride) ✓ Complète. Options de déploiement d'entreprise flexibles, souvent mieux adaptées aux équipes techniques qui souhaitent garder un contrôle direct sur l'infrastructure, les environnements et les paramètres d'exécution. | Connecteurs de données préconfigurés ✓ Complète. Plus de 100. | Connecteurs de données préconfigurés Partielle. Plus de 40, avec davantage de configuration manuelle pour l'exécution en base de données. |
Déterminez dans quelle mesure chaque plateforme correspond à vos équipes, à vos exigences en matière de gouvernance et à votre stratégie analytique à long terme.
Dans la plupart des entreprises, certaines équipes correspondent à des niveaux différents de maturité analytique, ce qui soulève une question : une même plateforme suffit-elle pour répondre aux besoins de tout le monde, ou chaque groupe doit-il utiliser un outil différent selon la nature de ses tâches ?
Certains départements effectuent encore des tâches ad hoc dans des feuilles de calcul et pourraient être prêts à les automatiser. D'autres disposent déjà d'une fonction de data science dédiée. Grâce à sa base no-code, ses fonctionnalités de workflows assistées par IA, ses capacités de machine learning et sa prise en charge du code personnalisé, Alteryx peut répondre aux besoins de différents profils d'utilisateurs et niveaux de maturité analytique. Les entreprises disposant d'équipes de data science dédiées et de pratiques de codage bien établies travaillent déjà probablement selon une approche semblable à celle attendue par l'environnement « code-first » de Dataiku.
Une équipe qui cherche à étendre l'analytique à davantage de départements peut tirer parti de la richesse des connecteurs et du socle no-code d'Alteryx, ce qui permet aux nouvelles équipes d'être opérationnelles en dépendant moins de nouvelles infrastructures ou de formations supplémentaires. Une équipe axée sur l'analytique avancée, la modélisation prédictive approfondie ou les projets de data science personnalisés peut préférer l'environnement code-first de Dataiku, bien qu'Alteryx prenne également en charge l'analyse prédictive et l'AutoML pour les équipes qui souhaitent disposer de ces fonctionnalités sans quitter une plateforme adaptée aux besoins métier. Les délais comptent également : Alteryx peut permettre d'obtenir plus rapidement des résultats concrets dans les cas d'usage pilotés par des analystes, tandis qu'un investissement dans l'environnement code-first de Dataiku peut mieux correspondre à une démarche plus longue et plus spécialisée.
Voyez au-delà du projet actuel pour anticiper l'évolution de votre programme d'analytique. À mesure que l'adoption s'étend à tous les départements, évaluez la manière dont la plateforme peut accompagner une croissance maîtrisée, tirer parti des investissements technologiques existants et soutenir les futures initiatives d'IA. Une plateforme conçue pour une large adoption par les analystes accélère l'adoption à l'échelle de l'entreprise. Une plateforme alignée sur les pratiques techniques établies valorise davantage cet investissement.
Une seule plateforme. Des centaines de cas d'usage. Une infinité de possibilités.
McLaren Racing consolide autant de points de données chaque saison pour effectuer 300 millions de simulations de course, sans que chaque utilisateur ait besoin d'écrire du code.
INVESTBANK a réduit le temps nécessaire à la préparation des rapports après avoir automatisé 46 rapports réglementaires, permettant à son équipe chargée des risques de passer du traitement manuel à une prise de décision proactive.
FWD Insurance a réduit le temps consacré au reporting et au test des scénarios, avec 80 % d'erreurs de préparation de données en moins, tout en permettant aux utilisateurs habitués aux feuilles de calcul de devenir des analystes confiants.
La plupart des nouveaux utilisateurs d'Alteryx créent un workflow fonctionnel dès le premier jour, en se laissant guider par l'interface visuelle en glisser-déposer et Ask Alteryx. Les utilisateurs de Dataiku pourraient eux aussi atteindre ce niveau de productivité aussi rapidement, à condition d'avoir des connaissances en Python ou en SQL. Ceux qui n'ont pas cette expérience peuvent avoir besoin de plus de temps pour être opérationnels.
Cobuild de Dataiku permet aux utilisateurs métier de décrire un projet d'IA en langage clair et de le convertir en workflow. Alteryx One intègre l'IA directement au cœur du workflow analytique : Ask Alteryx aide les utilisateurs à créer et à affiner leurs workflows en langage naturel, Auto Insights fait automatiquement ressortir les tendances, les anomalies et les facteurs probables, et le studio d'agents permet aux équipes de créer des agents IA sous gouvernance qui étendent l'analytique à des processus métier reproductibles et centrés sur l'action. Alteryx tire parti de l'IA pour améliorer la productivité et accélérer l'accès aux insights tout au long du cycle de vie de l'analytique.
Alteryx propose une combinaison d'exécutions automatiques et manuelles en base de données via ses connecteurs, de sorte que la plupart des intégrations fonctionnent avec une configuration minimale. Grâce à des intégrations avec des catalogues de données et des fonctionnalités telles que Live Query, les points forts d'Alteryx maximisent vos investissements dans les plateformes et architectures de données leaders du marché.
Moderniser l'analytique, ce n'est pas simplement adopter un nouvel outil : c'est rendre les données existantes suffisamment fiables pour pouvoir être utilisées par l'IA. Alteryx One valide et approuve les données avant qu'elles ne parviennent à un système d'IA, permettant ainsi aux équipes d'étendre les workflows qu'elles ont déjà créés au lieu de mettre en place un pipeline d'IA distinct.
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