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Aporia und IBM Watson Studio vergleichen 
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Aporia
Sternebewertung
(68)4.8 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (55.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Alle 2 Preispläne durchsuchenIBM Watson Studio
Sternebewertung
(164)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über IBM Watson StudioZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM Watson Studio in seiner Vielfalt an Datenquellen mit einer Bewertung von 8,9 herausragt, was eine umfangreiche Datenintegration ermöglicht, während Aporia, obwohl stark, in diesem Bereich nicht bewertet wurde, was möglicherweise seine Vielseitigkeit im Umgang mit Daten einschränkt.
- Rezensenten erwähnen, dass Aporia in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,4 glänzt, was es für kleine Unternehmen zugänglicher macht, während IBM Watson Studio mit einer Bewertung von 8,0 möglicherweise eine steilere Lernkurve für neue Benutzer erfordert.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Aporias Qualität des Supports außergewöhnlich ist und mit 9,6 bewertet wird, was deutlich höher ist als die 8,2 von IBM Watson Studio, was darauf hindeutet, dass Benutzer bei Aporia möglicherweise eine reaktionsschnellere Unterstützung finden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass IBM Watson Studio eine überlegene Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,0 bietet, was es zu einer besseren Wahl für Anwendungen auf Unternehmensebene macht, während Aporias Skalierbarkeit mit 8,9 bewertet wird, was für größere Organisationen möglicherweise weniger robust ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Aporias No-Code-Fähigkeiten beeindruckend sind und mit 9,7 bewertet werden, was es Benutzern ermöglicht, Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen, während die No-Code-Funktionen von IBM Watson Studio nicht hervorgehoben werden, was darauf hindeutet, dass möglicherweise ein technischerer Ansatz erforderlich ist.
- Benutzer sagen, dass die Bereitstellungsflexibilität von IBM Watson Studio bemerkenswert ist, mit einer Bewertung von 9,8 für die einfache Bereitstellung, verglichen mit Aporias 8,7, was darauf hindeutet, dass IBM möglicherweise einen reibungsloseren Einrichtungsprozess für Benutzer bietet, die ihre Lösungen schnell implementieren möchten.
Aporia vs IBM Watson Studio
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Aporia einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Aporia zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Aporia den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Aporia.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Aporia gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
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Scaler
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Für ML-Teams mit mehreren Produktionsmodellen
- Alles in ML Starter enthalten
- Unbegrenzte Zeilen und Vorhersagen
- Unbegrenzte Benutzer
IBM Watson Studio
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Aporia
Kostenlose Testversion verfügbar
IBM Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.3
57
8.3
121
Einfache Bedienung
9.2
59
8.0
122
Einfache Einrichtung
9.3
21
7.6
100
Einfache Verwaltung
9.1
13
7.8
95
Qualität der Unterstützung
9.5
54
8.2
113
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.5
13
8.0
94
Produktrichtung (% positiv)
9.6
59
8.5
115
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
14
Daten-Interaktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Exportieren von Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.7
29
8.8
8
8.9
31
9.2
8
9.0
26
9.0
8
8.5
28
9.4
8
9.0
29
8.8
8
Einsatz
8.7
30
9.0
8
9.0
32
8.8
8
8.8
28
8.8
8
9.0
32
9.4
8
9.1
31
9.2
8
Management
8.7
26
9.3
7
9.3
29
9.6
8
8.7
28
9.0
7
8.8
26
9.0
8
Transaktionen
9.0
34
9.0
8
8.7
29
9.0
8
8.6
28
9.3
7
Management
8.7
26
9.5
7
9.2
31
9.4
8
8.7
29
8.8
7
Generative KI
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.7
41
system
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
36
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
13
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
30
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einrichtung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Analyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Anpassung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.7
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
9.7
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Aporia und IBM Watson Studio sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Aporia ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps) und Generative KI-Infrastruktur
IBM Watson Studio ist kategorisiert als Textanalyse, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Predictive Analytics, und Datenvorbereitung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Aporia
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Watson Studio
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
20.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.8%
Computer- und Netzwerksicherheit
10.3%
Finanzdienstleistungen
5.9%
Telekommunikation
4.4%
Andere
47.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.8%
Computersoftware
13.3%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.6%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Aporia hat keine Diskussionen mit Antworten
IBM Watson Studio hat keine Diskussionen mit Antworten
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