Dataiku vs Alteryx

Data science collaborative vs analytique low-code orientée métier

Introduction

Le comparatif Dataiku vs Alteryx est l’un des plus légitimes du marché. Les deux plateformes adressent des équipes analytiques, avec une approche visuelle et collaborative. Mais leur ambition et leur périmètre diffèrent fortement, notamment sur l’IA avancée et la mise en production.

Alteryx : l’analytique self-service historique

Alteryx s’est imposé comme un outil puissant de :

• data preparation

• analytics visuel

• automatisation de workflows

• usage analyst-centric

Il est particulièrement apprécié des équipes finance, audit et opérations.

Points forts d’Alteryx

• Interface drag-and-drop très mature

• Excellente préparation de données

• Forte adoption métier

• Time-to-value rapide sur des cas simples

Dataiku : une plateforme IA de bout en bout

Dataiku va plus loin en intégrant :

• data prep visuelle + code

• AutoML avancé

• deep learning

• GenAI et agents

• déploiement API

• monitoring et gouvernance IA

Dataiku est conçu pour passer à l’échelle industrielle, là où Alteryx reste souvent cantonné à l’analytique locale.

Comparaison structurée

Cas d’usage comparés

• Alteryx : reporting avancé, finance, contrôle de gestion, analyses ponctuelles

• Dataiku : churn prediction, scoring, optimisation, IA générative, produits data

Questions fréquentes

Alteryx est-il suffisant pour l’IA ?
Pour de l’analytique avancée simple, oui. Pour du ML industriel, non.

Dataiku est-il plus complexe ?
Oui, mais cette complexité est le prix de la mise en production à grande échelle.

Peut-on migrer d’Alteryx vers Dataiku ?
Oui, de nombreuses entreprises le font lorsqu’elles passent de l’analytics à l’IA.

Conclusion

Alteryx est un excellent outil d’analytique métier. Dataiku est une plateforme d’IA stratégique. Le choix dépend du niveau d’ambition : analyse locale ou intelligence à l’échelle de l’entreprise.