Dataiku là Nền tảng AI Toàn cầu™, cho phép các tổ chức xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI và phân tích. Nó cung cấp một môi trường cộng tác, đầu cuối cho mọi người, từ nhà phân tích dữ liệu đến nhà khoa học dữ liệu, để làm việc với dữ liệu, tạo mô hình học máy và xây dựng các giải pháp AI Tạo sinh cấp doanh nghiệp với khả năng quản trị và mở rộng mạnh mẽ.
dflux là một nền tảng khoa học dữ liệu hợp nhất, không cần mã/ít mã, giúp doanh nghiệp thực hiện kỹ thuật dữ liệu từ đầu đến cuối, xây dựng mô hình học máy và tạo các trực quan hóa tương tác. Nó hợp lý hóa toàn bộ vòng đời dữ liệu từ tích hợp và chuẩn bị đến triển khai mô hình và MLOps, giúp cả người dùng kỹ thuật và phi kỹ thuật đều có thể tiếp cận phân tích nâng cao.
Tổng quan sản phẩm
Dataiku Tổng quan sản phẩm
Dataiku là Nền tảng AI Toàn cầu™, cho phép các tổ chức xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI và phân tích. Nó cung cấp một môi trường cộng tác, đầu cuối cho mọi người, từ nhà phân tích dữ liệu đến nhà khoa học dữ liệu, để làm việc với dữ liệu, tạo mô hình học máy và xây dựng các giải pháp AI Tạo sinh cấp doanh nghiệp với khả năng quản trị và mở rộng mạnh mẽ.
dflux Tổng quan sản phẩm
dflux là một nền tảng khoa học dữ liệu hợp nhất, không cần mã/ít mã, giúp doanh nghiệp thực hiện kỹ thuật dữ liệu từ đầu đến cuối, xây dựng mô hình học máy và tạo các trực quan hóa tương tác. Nó hợp lý hóa toàn bộ vòng đời dữ liệu từ tích hợp và chuẩn bị đến triển khai mô hình và MLOps, giúp cả người dùng kỹ thuật và phi kỹ thuật đều có thể tiếp cận phân tích nâng cao.
Detailed feature comparison
| Feature | Dataiku | dflux |
|---|---|---|
| Danh mục chính | Kinh doanh thông minh | Kinh doanh thông minh |
| Ngày thêm | 2025-08-04 | 2025-08-06 |
| Giá | Freemium | Trả phí |
| Trang chính thức | www.dataiku.com | dflux.ai |
| Loại sản phẩm | Trang web | Trang web |
| Performance data | ||
| Đánh giá người dùng | Chưa xác minh | Chưa xác minh |
| Bình luận | 0 | 0 |
| Lượt truy cập tháng | 303.3K | 3.3K |
| Tăng trưởng tháng | -3% | Chưa xác minh |
| Yêu thích | 85 | 103 |
| Details | Xem chi tiết | Xem chi tiết |
Dataiku vs dflux monthly traffic
Compare Dataiku and dflux by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Dataiku vs dflux monthly traffic comparison, Dataiku currently shows 303.3K visits and dflux shows 3.3K; Dataiku has about 91.8 times the visible traffic of dflux, an absolute difference of about 300K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Only Dataiku has complete third-party traffic details; dflux uses visits recorded inside ToolMage. These scopes cannot estimate market share directly, and on-site views should not be treated as the product’s total website traffic.
Dataiku monthly traffic:
Latest traffic
Monthly traffic trend
- 2025/9: 306.9K Lượt truy cập tháng
- 2026/1: 308.1K Lượt truy cập tháng
- 2026/2: 302.3K Lượt truy cập tháng
- 2026/3: 274.9K Lượt truy cập tháng
- 2026/4: 312.8K Lượt truy cập tháng
- 2026/5: 303.3K Lượt truy cập tháng
Khu vực hàng đầu
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 38.95% | 118.1K |
| 🇫🇷France | 28.59% | 86.7K |
| 🇮🇪Ireland | 17.87% | 54.2K |
| 🇯🇵Japan | 8.74% | 26.5K |
| 🇮🇳India | 5.85% | 17.7K |
Nguồn lưu lượng
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| Trực tiếp | 78.12% | 237K |
| Giới thiệu | 16.17% | 49K |
| 5.71% | 17.3K |
Từ khóa tìm kiếm
dflux monthly traffic:
Latest traffic
Usage comparison
Compare the core capabilities of Dataiku and dflux
Dataiku Core features
dflux Core features
Use cases
Dataiku Use cases
dflux Use cases
Dataiku vs dflux:In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Dataiku vs dflux comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Dataiku is primarily listed under “Kinh doanh thông minh”, while dflux is primarily listed under “Kinh doanh thông minh”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Pricing (Dataiku: Freemium; dflux: Paid); Monthly visits (Dataiku: 303.3K; dflux: 3.3K); Favorites (Dataiku: 85; dflux: 103); Website (Dataiku: www.dataiku.com; dflux: dflux.ai); Added (Dataiku: 2025-08-04; dflux: 2025-08-06). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Dataiku vs dflux monthly traffic comparison, Dataiku currently shows 303.3K visits and dflux shows 3.3K; Dataiku has about 91.8 times the visible traffic of dflux, an absolute difference of about 300K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.
Only Dataiku has complete third-party traffic details; dflux uses visits recorded inside ToolMage. These scopes cannot estimate market share directly, and on-site views should not be treated as the product’s total website traffic.
The current traffic scope is not sufficient for a reliable product ranking. Treat monthly visits as a market-interest signal, then decide using taxonomy, use cases, pricing, and a like-for-like trial rather than reading exposure as product capability.
Product positioning, use cases, and roles
Dataiku and dflux currently overlap in shared categories: Kinh doanh thông minh và Low-code No-code; shared tags: AutoML, Trí tuệ doanh nghiệp, khoa học dữ liệu, low-code, học máy và MLOps. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Dataiku's unique categories/tags are Nền tảng Học máy, Phân tích, Quản trị AI, phân tích dữ liệu, Chuẩn bị dữ liệu, AI Doanh nghiệp và AI tạo sinh; dflux's are Khoa học dữ liệu, Tự động hóa, Kỹ thuật dữ liệu, nền tảng dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, No-code và Phân tích dự đoán. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.
What ratings, comments, and favorites can tell you
Dataiku has no verified rating, 0 comments, 85 favorites, and 79 likes;dflux has no verified rating, 0 comments, 103 favorites, and 100 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Dataiku first
Put Dataiku on the priority trial list when the task aligns with “Kinh doanh thông minh” and especially Nền tảng Học máy, Phân tích, Quản trị AI, phân tích dữ liệu, Chuẩn bị dữ liệu và AI Doanh nghiệp. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Dataiku also currently records: pricing is freemium, product type is website, 303.3K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
When to evaluate dflux first
Put dflux on the priority trial list when the task aligns with “Kinh doanh thông minh” and especially Khoa học dữ liệu, Tự động hóa, Kỹ thuật dữ liệu, nền tảng dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và No-code. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
dflux also currently records: pricing is paid, product type is website, 3.3K on-site monthly views, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.
How to validate the recommendation before deciding
The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Dataiku and dflux, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.
Câu hỏi thường gặp
How should I choose between Dataiku and dflux?
Where does this comparison data come from?
What do unknown fields mean?
Related AI tools

DataRobot AI Platform (formerly Algorithmia)
Nền tảng AI DataRobot, đã tích hợp công nghệ MLOps mạnh mẽ của Algorithmia, là một giải pháp doanh nghiệp toàn diện cho toàn bộ vòng đời AI. Nó cho phép các tổ chức nhanh chóng xây dựng, triển khai, quản lý và quản trị các mô hình học máy và ứng dụng AI tạo sinh ở quy mô lớn, đẩy nhanh hành trình từ dữ liệu đến giá trị.
Giải pháp Doanh nghiệp
C3 AI
C3 AI là một nền tảng và hệ sinh thái phát triển ứng dụng AI doanh nghiệp hàng đầu. Nó cung cấp một bộ công cụ và dịch vụ toàn diện để các tổ chức thiết kế, xây dựng, triển khai và vận hành các ứng dụng AI quy mô lớn. Nó phục vụ nhiều ngành công nghiệp với các giải pháp dựng sẵn và môi trường phát triển linh hoạt, giúp tăng tốc chuyển đổi số và mang lại giá trị kinh doanh đáng kể.
Giải pháp Doanh nghiệp
H2O.ai
H2O.ai là một nền tảng đám mây AI toàn diện cho doanh nghiệp, kết hợp AI dự đoán và AI tạo sinh. Nó cho phép các doanh nghiệp xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình và ứng dụng AI an toàn, hiệu suất cao trong mọi môi trường, từ đám mây đến tại chỗ. Nền tảng này có AutoML, Feature Store, Document AI và Quản lý rủi ro mô hình mạnh mẽ.
Giải pháp Doanh nghiệp
Addepto
Addepto là một công ty tư vấn Big Data và phát triển AI hàng đầu, cung cấp cho các doanh nghiệp các giải pháp AI tùy chỉnh. Họ chuyên về khoa học dữ liệu, học máy, MLOps và chiến lược AI tạo sinh, giúp khách hàng biến dữ liệu phức tạp thành thông tin chi tiết hữu ích và lợi thế cạnh tranh. Addepto cung cấp các dịch vụ toàn diện, từ tư vấn ban đầu và chiến lược đến phát triển, triển khai và hỗ trợ liên tục, đảm bảo các giải pháp phù hợp mang lại kết quả kinh doanh hữu hình.
Tư vấn
Jiva.ai
Jiva.ai là một nền tảng end-to-end, không cần mã lệnh để phát triển AI đa phương thức nhanh chóng. Nó trao quyền cho các tổ chức xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình AI phức tạp bằng cách sử dụng hình ảnh, video, văn bản, âm thanh và dữ liệu có cấu trúc mà không cần chuyên môn sâu về khoa học dữ liệu.
Học máy
Datrics
Datrics là một nền tảng AI và phân tích dữ liệu không cần mã/ít mã được thiết kế để dân chủ hóa khoa học dữ liệu. Nó cho phép người dùng xây dựng các luồng dữ liệu tự động, tạo mô hình học máy và tạo ra thông tin chi tiết thông qua giao diện kéo-thả, với các giải pháp chuyên biệt cho y tế, tài chính và bán lẻ.
Tài chính
oneconnectsolutions
OneConnect Solutions là một nền tảng không mã/ít mã để tích hợp dữ liệu, học máy tự động (AutoML) và phân tích ngữ nghĩa. Nó trao quyền cho các doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu, xây dựng mô hình AI và cải thiện việc ra quyết định mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.
Nền tảng
adaapt
Adaapt là một nền tảng doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để cung cấp thông tin chi tiết hữu ích, dựa trên vai trò. Nền tảng này cung cấp tích hợp dữ liệu không cần mã, AI tạo sinh để truy vấn, học máy để phân tích dự đoán và tự động hóa quy trình làm việc để nâng cao năng suất, hợp lý hóa việc ra quyết định và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh trên các phòng ban khác nhau.
Kinh doanh thông minh
PlexeAI
PlexeAI là một nền tảng không mã/ít mã cho phép người dùng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy tùy chỉnh bằng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên đơn giản. Nó tự động hóa việc tiền xử lý dữ liệu và cung cấp triển khai API chỉ bằng một cú nhấp chuột, giúp tích hợp các khả năng AI mạnh mẽ như công cụ đề xuất hoặc phân tích dự đoán vào ứng dụng nhanh hơn tới 10 lần mà không cần kiến thức lập trình sâu rộng.
AutoML
Tredence
Tredence là một công ty giải pháp khoa học dữ liệu và AI hàng đầu giúp các doanh nghiệp định hướng hành trình từ thông tin chi tiết đến hành động. Họ cung cấp các giải pháp AI/ML tùy chỉnh, toàn diện, tư vấn AI và dịch vụ kỹ thuật dữ liệu trên nhiều ngành công nghiệp, bao gồm bán lẻ, hàng tiêu dùng nhanh (CPG), chăm sóc sức khỏe và tài chính. Bằng cách tận dụng phân tích nâng cao, Tredence trao quyền cho các doanh nghiệp để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, nâng cao trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng và hiệu quả đáng kể.
Phân tích dữ liệu
Tryolabs
Tryolabs là một công ty tư vấn AI và Học máy hàng đầu, hợp tác với các doanh nghiệp để tạo ra các giải pháp tùy chỉnh, có tác động cao. Kể từ năm 2009, họ chuyên về kỹ thuật dữ liệu, phân tích video, mô hình dự đoán và MLOps, biến dữ liệu phức tạp thành giá trị kinh doanh hữu hình và lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp hàng đầu.
Tư vấn
Taipy
Taipy là một thư viện Python mã nguồn mở để xây dựng nhanh chóng các ứng dụng web dữ liệu và trí tuệ kinh doanh mạnh mẽ. Nó cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu tạo ra mọi thứ từ bảng điều khiển đơn giản đến các ứng dụng phức tạp, sẵn sàng cho sản xuất, đa người dùng với các tính năng như quản lý kịch bản và tối ưu hóa hiệu suất, tất cả chỉ trong Python.
Trực quan hóa Dữ liệu
PI.EXCHANGE
PI.EXCHANGE là một nền tảng học máy không cần mã cấp doanh nghiệp được thiết kế cho các doanh nghiệp. Nó cung cấp các studio chuyên dụng để dự báo nhu cầu, hiểu biết về khách hàng và xây dựng mô hình tùy chỉnh, cho phép người dùng tạo các mô hình dự đoán có độ chính xác cao mà không cần viết mã. Nền tảng này tự động hóa các đường ống dữ liệu, tích hợp các yếu tố bên ngoài và hỗ trợ lập kế hoạch kịch bản hợp tác để thúc đẩy các quyết định dựa trên dữ liệu và cải thiện kết quả kinh doanh.
Phân tích dự đoán
Graphite Note
Graphite Note là một nền tảng AI không cần mã được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu và người dùng doanh nghiệp để xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình phân tích dự đoán. Nó đơn giản hóa học máy, cho phép người dùng thu được thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu của họ, tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không cần bất kỳ chuyên môn viết mã nào. Nền tảng này hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và tự động hóa việc lựa chọn mô hình để mang lại kết quả nhanh chóng và chính xác.
Kinh doanh thông minh
perpetual_ml
Perpetual ML là một bộ công cụ học máy tất cả trong một, low-code/no-code được thiết kế cho các kho dữ liệu hiện đại như Snowflake. Nó tăng tốc độ huấn luyện mô hình lên đến 100 lần bằng cách loại bỏ việc tối ưu hóa siêu tham số. Nền tảng này hỗ trợ học tập liên tục, giám sát mô hình tích hợp và cung cấp dự đoán phù hợp tiên tiến để ra quyết định tự tin hơn, tất cả mà không cần phần cứng chuyên dụng như GPU.
Học máy



