各種プランと機能
無料版
ずっと使える無料版をインストール
- 最大3ユーザーまで
- ファイルあるいはオープンソースのデータベースへのアクセス
- あなたのインフラにインストールされます
- ビジュアルデータ準備
- Mac、Linux、仮想マシンにダウンロード
- いつまでも無料
ディスカバー
小規模なチーム向け
- 最大5ユーザーまで
- 20+のデータベースコネクター
- Sparkを利用したインメモリーあるいはインデータベース処理
- オートメーション機能に制限あり
ビジネス
中規模なチーム向け
- 最大20ユーザーまで
- Kubernetesを利用した無制限のエラスティックコンピュテーション
- すべてのオートメーション機能。デプロイ機能に制限あり
- 高度なセキュリティー
各種プラン比較表
| 機能詳細 | 無料版 | ディスカバー | ビジネス | エンタープライズ |
|---|---|---|---|---|
|
ずっと使える無料版をインストール いますぐインストール |
小規模なチーム向け お問い合わせ |
中規模なチーム向け お問い合わせ |
拡張可能なオートメーションとガバナンス お問い合わせ |
| 基本 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 視覚的でインタラクティブなデータ準備とデータ変換 | ||||
| 視覚的な機械学習と自動化された特徴量の前処理 | ||||
| ビルトインのチャートとダッシュボード | ||||
| コードのノートブックとレシピ | ||||
| カスタムWebアプリケーションとプラグイン | ||||
| コラボレーション | ||||
| 導入のオプション | ||||
|---|---|---|---|---|
| Dataikuによるホスティング(SaaS) | ||||
| お客様のクラウド上でのインストールと実行 | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP | AWS, Azure, GCP |
| オンプレミスでのインストールと実行 | ||||
| データ接続 | ||||
|---|---|---|---|---|
| スマートな増分の再ビルド | ||||
| ファイルシステム、FTP、HTTP、SSH、SFTP、クラウドストレージ | ||||
| PostgreSQL、MySQL | ||||
| 編集可能なデータセット | ||||
| NoSQL (MongoDB、Cassandra、Elasticsearch) | ||||
| Hadoop (HDFS) | ||||
| エンタープライズSQL（Oracle、MS SQL Server） | ||||
| 分析SQL（Vertica、Greenplum、Redshift、BigQuery、Snowflake) | ||||
| Teradata、Netezza、Exadata、Hana | ||||
| 視覚的な変換と探索 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 視覚的でインタラクティブなデータ準備（80以上のプロセッサー） | ||||
| 視覚的な変換（グループ、結合、ユニオン、分割、サンプリング、...） | ||||
| 15種類のビルトインのチャート | ||||
| 視覚的でインタラクティブな統計 | ||||
| ダッシュボード | ||||
| カスタムWebアプリケーション | ||||
| データベース内で実行するチャートエンジン | MySQL, PostgreSQL | |||
| 分散型チャートエンジン（Impala & Athena） | ||||
| コード | ||||
|---|---|---|---|---|
| PythonR、SQL、Shell | ||||
| ノートブックとIDE | ||||
| コード環境とGitの統合 | ||||
| Webアプリケーション：Shiny、Dash、Bokeh | ||||
| Sparkコード（PySpark、SparkR、SparkSQL） | ||||
| Hadoopコード(Hive、Impala) | ||||
| 計算処理の基盤 | ||||
|---|---|---|---|---|
| インメモリでの処理 | ||||
| データベース内での処理 | MySQL, PostgreSQL | 上記の利用可能なSQLデータベースに限る | 上記の利用可能なSQLデータベースに限る | |
| フルマネージドなエラスティックコンピュート (Kubernetesを利用) | ||||
| 従来のHadoopやクラウドHadoopでの処理 | Cloudera | |||
| アンマネージドなKubernetesクラスタでの処理 | ||||
| 機械学習 | ||||
|---|---|---|---|---|
| ビジュアルML：回帰、分類、クラスタリング | ||||
| 自動化された特徴量の前処理 | ||||
| Pythonのカスタムアルゴリズム | ||||
| インメモリエンジン | ||||
| 分散エンジン：Spark | ||||
| 本番環境と自動化 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 機械学習モデルのバージョン管理 | ||||
| バッチスコアリング | インメモリのみ | |||
| ホスティングされたWebアプリケーションによるカスタムユーザインターフェース | ||||
| パイプラインのスケジュール化 | シナリオは最大2つまでスケジュール可能 | |||
| 監視、通知 | ||||
| パーティション管理 | ||||
| リアルタイムの予測API | ||||
| モデルのPMMLとJARでのエクスポート | ||||
| チームとコラボレーション | ||||
|---|---|---|---|---|
| ユーザー数 | 最大3ユーザーまで | 最大5ユーザーまで | 最大20ユーザーまで | 無制限 |
| ディスカッションとWiki | ||||
| 変更管理 | ||||
| 役割ベースのセキュリティー | ||||
| LDAP対応 | ||||
| SSO対応 | ||||
| 分離型ランタイムセキュリティー | ||||
| その他 | ||||
|---|---|---|---|---|
| プラグイン(使用と貢献) | ||||
| コミュニティーとアカデミー | ||||
