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Cloudera Data Engineering und IBM watsonx.ai vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (39.1% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Cloudera Data Engineering
Sternebewertung
(23)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (39.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Cloudera Data EngineeringIBM watsonx.ai
Sternebewertung
(122)4.4 von 5
Marktsegmente
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Cloudera Data Engineering in Datenaufnahme & -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,4 hervorragend abschneidet, während IBM watsonx.ai mit einer Bewertung von 8,2 hinterherhinkt. Rezensenten erwähnen, dass Clouderas robuste Fähigkeiten im Umgang mit verschiedenen Datenquellen es zu einer bevorzugten Wahl für Dateningenieure machen.
- Rezensenten erwähnen, dass Cloudera Data Engineering eine überlegene Einfachheit der Einrichtung mit einer Bewertung von 9,7 im Vergleich zu IBM watsonx.ai's 9,1 bietet. Benutzer auf G2 schätzen den unkomplizierten Installationsprozess und die schnelle Einarbeitung, die Cloudera bietet.
- Benutzer sagen, dass Clouderas Qualität des Supports mit 9,3 hoch bewertet wird, während der Support von IBM watsonx.ai mit 8,8 niedriger bewertet wird. Rezensenten heben Clouderas reaktionsschnellen Kundenservice und umfangreiche Dokumentation als Schlüsselfaktoren für ihre Zufriedenheit hervor.
- G2-Benutzer berichten, dass Cloudera Data Engineering in Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,0 glänzt, während IBM watsonx.ai eine etwas niedrigere Bewertung von 8,5 hat. Benutzer erwähnen, dass Clouderas Architektur ein nahtloses Skalieren ermöglicht, wenn die Datenanforderungen wachsen.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai bessere Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache bietet und mit 9,3 im Vergleich zu Clouderas 9,2 bewertet wird. Benutzer schätzen die fortschrittlichen Funktionen in IBMs NLP-Tools, die ihre KI-Anwendungen verbessern.
- Benutzer berichten, dass Cloudera Data Engineering eine flexiblere Rahmenflexibilität mit einer Bewertung von 8,1 bietet, während IBM watsonx.ai mit 8,3 bewertet wird. Rezensenten bemerken, dass Clouderas Unterstützung für verschiedene Frameworks eine größere Anpassung in Datenprojekten ermöglicht.
Cloudera Data Engineering vs IBM watsonx.ai
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Cloudera Data Engineering einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Cloudera Data Engineering zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Cloudera Data Engineering den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM watsonx.ai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Cloudera Data Engineering.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Cloudera Data Engineering gegenüber IBM watsonx.ai.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Cloudera Data Engineering
Keine Preisinformationen verfügbarIBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Cloudera Data Engineering
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
23
8.8
77
Einfache Bedienung
9.3
23
8.9
109
Einfache Einrichtung
9.8
7
8.5
100
Einfache Verwaltung
9.5
7
8.7
36
Qualität der Unterstützung
9.2
22
8.8
76
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
7
8.9
36
Produktrichtung (% positiv)
10.0
23
9.9
79
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
9.4
17
8.6
36
system
9.5
16
8.2
31
Modellentwicklung
9.8
16
8.6
32
9.3
17
8.2
32
9.2
15
8.7
31
9.3
16
8.4
32
Modellentwicklung
9.2
15
8.5
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
16
Funktion nicht verfügbar
9.4
16
8.9
32
9.3
16
8.6
32
9.2
16
8.1
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.6
15
8.5
32
9.6
14
8.8
32
Einsatz
9.3
16
8.2
32
9.5
17
8.6
32
9.4
16
8.8
32
Generative KI
9.4
14
8.8
31
9.0
14
8.8
31
9.1
15
Funktion nicht 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
Datentyp
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Art der Synthese
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
KI-Inhaltsplattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen
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 - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
7
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Cloudera Data Engineering und IBM watsonx.ai sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Cloudera Data Engineering hat keine einzigartigen Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Inhaltsplattformen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Cloudera Data Engineering
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM watsonx.ai
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
26.1%
Computersoftware
26.1%
Beratung
13.0%
Banking
8.7%
Programmentwicklung
4.3%
Andere
21.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.9%
Computersoftware
11.7%
Beratung
7.2%
Banking
6.3%
Marketing und Werbung
5.4%
Andere
50.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
Cloudera Data Engineering hat keine Diskussionen mit Antworten
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
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