Azure Databricks und IBM watsonx.data vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
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Unternehmen (48.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (38.1% der Bewertungen)
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Azure Databricks
Sternebewertung
(232)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (48.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Azure DatabricksIBM watsonx.data
Sternebewertung
(149)4.4 von 5
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Kleinunternehmen (38.1% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.dataZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Azure Databricks in der Benutzerfreundlichkeit herausragt, wobei Benutzer seine Fähigkeit hervorheben, die Verarbeitung großer Datenmengen zu vereinfachen und gleichzeitig Flexibilität für Ingenieure zu bieten. Diese einheitliche Plattform ermöglicht nahtloses Datenengineering und Transformationen, was sie bei denen beliebt macht, die benutzerfreundliche Anwendungen priorisieren.
- Benutzer sagen, dass IBM watsonx.data sich durch seine Flexibilität im Umgang mit verschiedenen Workloads auszeichnet. Die Fähigkeit, verschiedene Abfrage-Engines auszuführen, hilft, Leistung und Kosten zu optimieren, was besonders vorteilhaft für Unternehmen ist, die robuste Governance-Funktionen benötigen.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Databricks einen starken Vorteil in der Echtzeitanalyse hat, wobei Benutzer seine hohe Leistung bei Datenabfragen schätzen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Teams, Skripte schnell und effizient auszuführen, was die Produktivität bei datenintensiven Aufgaben steigert.
- Laut verifizierten Bewertungen wird IBM watsonx.data für seine Speicheroptimierung und die Fähigkeit gelobt, große und komplexe Datensätze effektiv zu verwalten. Benutzer haben festgestellt, dass es in Lakehouse-ähnlichen Setups gut funktioniert, was entscheidend für Projekte ist, die effizienten Datenzugriff und -verwaltung erfordern.
- G2-Bewerter berichten, dass Azure Databricks einen reibungsloseren Implementierungsprozess bietet, wobei viele Benutzer die Onboarding-Erfahrung als intuitiv empfinden. Diese einfache Einrichtung ist ein bedeutender Vorteil für Teams, die schnell starten möchten, ohne umfangreiche Konfigurationsherausforderungen.
- Benutzer sagen, dass, obwohl beide Plattformen qualitativ hochwertigen Support bieten, Azure Databricks konsequent für seine Qualität des Supports gelobt wird, wobei Benutzer sich in ihren Dateninitiativen gut unterstützt fühlen. Im Gegensatz dazu wird der Support von IBM watsonx.data als angemessen, aber nicht so hoch bewertet angesehen, was die Benutzerzufriedenheit langfristig beeinflussen könnte.
Azure Databricks vs IBM watsonx.data
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Databricks einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Databricks zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Databricks den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM watsonx.data.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Azure Databricks und IBM watsonx.data ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Databricks gegenüber IBM watsonx.data.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Databricks
Keine Preisinformationen verfügbarIBM watsonx.data
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Databricks
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM watsonx.data
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
164
8.8
118
Einfache Bedienung
8.7
165
8.2
132
Einfache Einrichtung
8.6
79
7.9
117
Einfache Verwaltung
8.5
61
7.8
51
Qualität der Unterstützung
8.5
151
8.5
114
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.8
60
8.7
52
Produktrichtung (% positiv)
9.5
155
9.2
119
Funktionen
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Beachtung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Datenqualität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Wartung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Datenverwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
6.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
6.0
5
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
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
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
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
7.4
5
system
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
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
8.0
5
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
5
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
46
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
49
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
46
Daten als Dienstleistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
46
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
47
Architektur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
47
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
48
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
30
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
Datentransformation
8.9
134
|
Verifizierte Funktion
7.2
9
9.3
86
|
Verifizierte Funktion
7.5
10
Verbindung
8.4
121
|
Verifizierte Funktion
7.2
9
9.0
137
|
Verifizierte Funktion
7.4
9
9.0
129
|
Verifizierte Funktion
8.0
9
9.2
135
|
Verifizierte Funktion
7.4
9
Transaktionen
8.3
128
|
Verifizierte Funktion
7.5
10
8.6
129
|
Verifizierte Funktion
8.0
10
8.5
119
|
Verifizierte Funktion
8.2
10
8.5
112
|
Verifizierte Funktion
6.8
10
9.3
81
|
Verifizierte Funktion
7.8
10
Gebäude-Berichte
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
Plattform
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Databricks und IBM watsonx.data sind kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab
Einzigartige Kategorien
Azure Databricks hat keine einzigartigen Kategorien
IBM watsonx.data ist kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung, Daten als Dienst (DaaS), Datenverwaltung, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Datenlagerhaus, und ETL-Werkzeuge
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Databricks
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM watsonx.data
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
23.5%
Computersoftware
11.8%
Einzelhandel
4.9%
Finanzdienstleistungen
4.4%
Automotive
3.9%
Andere
51.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.4%
Computersoftware
18.7%
Beratung
6.7%
Finanzdienstleistungen
5.2%
Banking
4.5%
Andere
45.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
Is Azure Databricks PaaS or SAAS?
2 Kommentare
PG
Sein PaaS-Tool bietet Entwicklern die Möglichkeit, ihre ETL-Pipelines für große Datensätze mithilfe einer Multi-Cluster-Umgebung von Spark zu erstellen.Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um Databricks in ADF zu verwenden?
1 Kommentar
AS
Zuerst müssen Sie einen verknüpften Dienst für ADF erstellen, um eine Verbindung zu Ihrem Databricks-Cluster herzustellen. Sie können eine Verbindung zu so...Mehr erfahren
IBM watsonx.data hat keine Diskussionen mit Antworten
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