🏗️Exemple concret
Une grande banque déploie Dataiku pour 200 utilisateurs. L'équipe data engineering construit les pipelines d'ingestion en Python. Les data scientists fine-tunent les modèles dans des notebooks Python intégrés. Les analystes créent des recettes SQL visuelles. Le tout est déployé en API REST depuis Dataiku avec un tableau de bord de monitoring de drift. Réduction du time-to-production de 6 semaines à 2 semaines.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Équipes mixtes (codeurs et non-codeurs) sur les mêmes projets
✓Organisations cherchant une plateforme MLOps complète
✓Secteurs régulés nécessitant documentation et traçabilité (banque, assurance)
✓Montée en compétences data sans coder (citizen data scientists)
✅ Avantages
+Couvre tout le cycle de vie : données → modèle → production → monitoring
+Collaboration native entre profils techniques et métier
+Gouvernance et audit trail intégrés
⚠️ Limites
−Coût de licence élevé
−Moins flexible que les outils open source purs pour les experts
−Dépendance à un seul vendeur
🛠️ Outils principaux
Dataiku DSS
Dataiku AutoML
Dataiku Govern
Snowflake + Dataiku
Databricks + Dataiku
PlateformeMLOpsCollaborationLow-codeEntreprise