Datalore
Nền tảng khoa học dữ liệu cộng tác cho thu thập dữ liệu, học máy, trực quan hóa tương tác và báo cáo. Datalore hỗ trợ notebook Python, Kotlin, Scala, R cùng ô SQL và chia sẻ theo nhóm.
- Bản quyền chính hãng
- Xuất hóa đơn VAT

Tương thích
Tính năng nổi bật
Chia sẻ notebook bằng link hoặc email để cộng tác trên cùng nội dung.
Hiển thị live changes trên code khi nhiều thành viên cùng làm việc.
Theo dõi lịch sử bằng checkpoints, so sánh phiên bản và khôi phục mốc trước đó.
Tổ chức dự án theo team workspaces để giữ nhóm cùng một ngữ cảnh.
Chia sẻ an toàn kết nối dữ liệu và file đính kèm giữa notebook và workspace.
Thiết lập quyền xem hoặc chỉnh sửa cho từng đồng nghiệp khi chia sẻ.
Chỉnh sửa Python scripts và plain text files theo thời gian thực.
Hỗ trợ smart notebooks cho Python, Kotlin, Scala và R.
Tương thích Jupyter cho quy trình notebook quen thuộc.
Cung cấp môi trường cô lập cho từng notebook riêng biệt.
Tích hợp trình quản lý môi trường, quản lý phiên bản nội bộ và lưu trữ trong notebook.
Kết nối nhiều cơ sở dữ liệu trực tiếp từ giao diện làm việc.
Duyệt database schema và truy vấn bằng native SQL cells.
Tiếp tục xử lý kết quả SQL bằng Python ngay trong cùng notebook.
Xuất notebook thành câu chuyện dữ liệu tương tác chỉ với một lần bấm.
Chia sẻ static reports hoặc interactive reports qua liên kết.
Tổng quan

Datalore tập trung vào quy trình khoa học dữ liệu cộng tác, nơi nhóm kỹ thuật và nhóm kinh doanh có thể cùng làm việc trên dữ liệu, notebook và báo cáo trong một nền tảng thống nhất.
Phạm vi sử dụng bao gồm thu thập dữ liệu, khám phá dữ liệu, machine learning, trực quan hóa tương tác và báo cáo. Mỗi notebook đi kèm môi trường cô lập, trình quản lý môi trường tích hợp, quản lý phiên bản nội bộ và lưu trữ tích hợp, giúp nhóm duy trì ngữ cảnh làm việc rõ ràng theo từng dự án.
Phù hợp cho
Nhóm khoa học dữ liệu cộng tác trên notebook phân tích và học máy.
Nhóm phân tích dữ liệu kết hợp SQL và Python trong cùng tài liệu làm việc.
Doanh nghiệp cần chia sẻ interactive reports cho stakeholder qua link.
Tổ chức muốn tự lưu trữ trên private cloud hoặc tại chỗ để kiểm soát dữ liệu.
Nhóm kỹ thuật cần workspace chung cho file, data source và quyền truy cập.
Ước tính chi phí
Chọn số developer để xem chi phí tham khảo.
Từ 5 developer trở lên thường có giá tốt hơn.
Thông số kỹ thuật
- Hãng
- JetBrains
- Phiên bản
- 2026.2.2
- Loại license
- Annual Subscription
- Loại sản phẩm
- Collaborative data science platform
- Môi trường phát triển
- Jupyter, Docker, Kubernetes
- Datalore Cloud được hosted và managed bởi JetBrains.
- On-Premises hỗ trợ Docker-based installation và Kubernetes-based installation.
- Các lựa chọn hạ tầng phù hợp cho cả hai phương thức gồm Amazon Web Service (AWS), Azure, Google Cloud Platform, Bare Metal Cloud và on-premises server.
- Yêu cầu Docker: Docker, Docker Compose v2.21.0 or greater, PostgreSQL 15 database.
- Yêu cầu Kubernetes: k8s cluster với tối thiểu 1 machine khả dụng để scheduling workload pods, Kubectl trỏ tới cluster, Helm, PostgreSQL 15 database.
- Team Edition gồm Hosted by JetBrains, kết nối cơ sở dữ liệu và hỗ trợ SQL, chia sẻ Notebook không giới hạn, báo cáo tương tác không giới hạn, báo cáo tĩnh không giới hạn, kênh hỗ trợ riêng, trình quản lý gói, 750 giờ/tháng thời gian CPU S cho mỗi người dùng; Datalore credits mua riêng.
- Enterprise Edition bổ sung Hosted on-premises, Custom single-sign on, Custom base environments, User management, Shared computation resources for a team và Unlimited CPU and GPU time.
Câu hỏi thường gặp
Datalore có bản Cloud và bản tự triển khai không?
Có. Datalore Cloud được JetBrains lưu trữ và quản lý, còn Datalore On-Premises là bản self-hosted.

TeamCity Cloud
Nền tảng CI/CD trên cloud của JetBrains cho phép chạy build bằng build agent do JetBrains cung cấp hoặc agent trong mạng riêng. Hỗ trợ Git…

Qodana
Qodana đưa các inspection từ JetBrains IDEs vào CI/CD để tự động hóa code review, dựng quality gate và theo dõi chất lượng mã nguồn trên…

TeamCity On-Premises
Máy chủ Continuous Integration và Deployment của JetBrains cho phép build, kiểm tra và chạy automated tests trên server trước khi commit.…
Chưa chắc phương án nào phù hợp?
Cho chúng tôi biết nền tảng bạn đang dùng và số developer — chúng tôi đề xuất phương án tối ưu chi phí.