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BigML und IBM Watson Studio vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (87.5% der Bewertungen)
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
$30 per month
Keine Preisinformationen verfügbar
BigML
Sternebewertung
(24)4.7 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (87.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
$30 per month
Alle 3 Preispläne durchsuchenIBM Watson Studio
Sternebewertung
(164)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über IBM Watson StudioZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass BigML in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es besonders für kleine Unternehmen attraktiv macht. Im Gegensatz dazu hat IBM Watson Studio eine niedrigere Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 8,0, was laut einigen Rezensenten zu einer steileren Lernkurve für neue Benutzer führen kann.
- Rezensenten erwähnen, dass die Supportqualität von BigML herausragend ist und mit 9,5 bewertet wird, was Benutzer für die rechtzeitige Unterstützung schätzen. Im Gegensatz dazu hat die Supportqualität von IBM Watson Studio, die mit 8,2 bewertet wird, Feedback erhalten, das darauf hinweist, dass die Antwortzeiten langsamer sein können.
- G2-Benutzer heben die Flexibilität der Bereitstellung von BigML hervor, die mit 9,8 für die einfache Bereitstellung bewertet wird, was laut Rezensenten eine schnelle Integration in bestehende Arbeitsabläufe ermöglicht. IBM Watson Studio, obwohl immer noch stark, erzielt 9,5, wobei einige Benutzer anmerken, dass seine Bereitstellung aufgrund seines Unternehmensfokus komplexer sein kann.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Datenverwaltungsfunktionen von BigML robust sind, mit einer Bewertung von 9,5, was laut Rezensenten hilft, die Datenintegrität und Compliance aufrechtzuerhalten. Im Gegensatz dazu erzielt IBM Watson Studio, obwohl ebenfalls stark in diesem Bereich, etwas niedriger mit 9,2, wobei einige Benutzer erwähnen, dass es von intuitiveren Governance-Tools profitieren könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass BigML in seinen No-Code-Fähigkeiten glänzt, mit einer Bewertung von 9,7, die Benutzer besonders für nicht-technische Teams als vorteilhaft empfinden. IBM Watson Studio, obwohl es No-Code-Optionen bietet, erzielt eine niedrigere Bewertung von 8,3, was einige Benutzer dazu veranlasst, den Wunsch nach benutzerfreundlicheren Funktionen zu äußern.
- Benutzer sagen, dass die Vielfalt der Datenquellen von BigML beeindruckend ist, mit einer Bewertung von 8,9, was eine vielfältige Datenintegration ermöglicht. IBM Watson Studio hat jedoch eine breitere Palette von Integrationen mit einer Bewertung von 9,4, was Benutzer für seine Vielseitigkeit bei der Verbindung mit verschiedenen Datenplattformen schätzen.
BigML vs IBM Watson Studio
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten BigML einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit BigML zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass BigML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter BigML.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von BigML gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
BigML
STANDARD
$30
per month
- UNBEGRENZTE AUFGABEN
- MAX. AUFGABENGRÖSSE: 64 MB
- MAX. PARALLELE AUFGABEN: 2
IBM Watson Studio
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
BigML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
24
8.3
121
Einfache Bedienung
9.0
24
8.0
122
Einfache Einrichtung
9.2
22
7.6
100
Einfache Verwaltung
9.3
22
7.8
95
Qualität der Unterstützung
9.5
22
8.2
113
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.1
22
8.0
94
Produktrichtung (% positiv)
9.5
24
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Generative KI
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
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
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
BigML und IBM Watson Studio sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Predictive Analytics
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
BigML
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
83.3%
Unternehmensberatung
4.2%
Internationaler Handel und Entwicklung
4.2%
Elektro-/Elektronikfertigung
4.2%
Alternative Streitbeilegung
4.2%
Andere
0.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.8%
Computersoftware
13.3%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.6%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
BigML hat keine Diskussionen mit Antworten
IBM Watson Studio hat keine Diskussionen mit Antworten
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