IBM Cloud Pak for Data und Vertex AI vergleichen 
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IBM Cloud Pak for Data
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der Verwaltung komplexer maschineller Lern-Workflows hervorragend ist, wobei Benutzer seine Fähigkeit loben, den gesamten ML-Lebenszyklus zu zentralisieren. Ein Benutzer hob hervor, wie es alles von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung vereinfacht, was es einfacher macht, Modelle zu erstellen und zu trainieren.
- Benutzer sagen, dass IBM Cloud Pak for Data ein wichtiges Werkzeug für die digitale Transformation ist und einen umfassenden Ansatz für Datenmanagement und Analytik bietet. Bewerter schätzen seine Fähigkeit, isolierte Daten zu vereinheitlichen, was hilft, Trends zu identifizieren und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Vertex AI eine deutlich höhere Gesamtzufriedenheitsbewertung, was seine starke Leistung in Benutzererfahrung und einfache Einrichtung widerspiegelt. Benutzer haben den intuitiven Onboarding-Prozess bemerkt, der ihnen hilft, schnell mit der Plattform zu starten.
- Bewerter erwähnen, dass, obwohl IBM Cloud Pak for Data eine intuitive Benutzeroberfläche hat, es im Vergleich zu Vertex AI Herausforderungen bei der einfachen Einrichtung gibt. Benutzer haben darauf hingewiesen, dass der Einrichtungsprozess umständlicher sein kann, was die anfängliche Benutzererfahrung beeinträchtigen könnte.
- G2-Bewerter heben hervor, dass die nahtlose Integration von Vertex AI mit Google Cloud seine Benutzerfreundlichkeit verbessert, sodass Benutzer den gesamten ML-Lebenszyklus an einem Ort verwalten können. Diese Integration wird besonders von denen geschätzt, die auf Google-Dienste für ihre Datenbedürfnisse angewiesen sind.
- Benutzer berichten, dass, obwohl IBM Cloud Pak for Data starke Unterstützung für Datenverwaltung und Analytik bietet, es möglicherweise nicht so agil ist wie Vertex AI in Bezug auf Modelltraining und Bereitstellung. Einige Benutzer fühlen, dass der Fokus von Vertex AI auf maschinelles Lernen ihm in diesen spezifischen Bereichen einen Vorteil verschafft.
IBM Cloud Pak for Data vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Vertex AI zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Cloud Pak for Data.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM Cloud Pak for Data.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber IBM Cloud Pak for Data.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Cloud Pak for Data
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Pro Monat
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
IBM Cloud Pak for Data
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
47
8.6
389
Einfache Bedienung
8.1
47
8.2
400
Einfache Einrichtung
7.2
26
8.1
322
Einfache Verwaltung
7.6
27
7.9
149
Qualität der Unterstützung
8.3
42
8.1
364
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.1
25
8.3
143
Produktrichtung (% positiv)
8.8
47
9.2
383
Funktionen
Anpassung
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
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
Management
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
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
75
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
37
Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS)12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
8.2
9
Nicht genügend Daten
Bereitstellung der Infrastruktur
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.9
14
8.2
246
system
9.5
11
8.2
173
Modellentwicklung
8.3
8
8.5
208
8.5
8
7.9
181
9.1
9
8.4
206
8.8
8
8.5
209
Modellentwicklung
8.5
12
8.2
167
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
9
8.3
203
9.4
8
8.5
202
9.6
8
8.2
200
9.0
7
8.3
181
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
8
8.5
167
9.3
7
8.5
166
Einsatz
9.3
9
8.3
213
9.3
9
8.3
203
8.9
9
8.6
207
Generative KI
8.3
5
8.3
110
8.3
5
8.3
106
8.3
5
8.1
105
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
36
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
9.0
5
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
Agentische KI - Datengeflecht
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
30
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
30
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
68
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.0
26
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
25
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
24
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
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
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
8.6
34
Nicht genügend Daten
Datentransformation
8.5
27
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
15
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbindung
8.0
23
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
22
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
25
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
24
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.7
26
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
23
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
13
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
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
IBM Cloud Pak for Data und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
IBM Cloud Pak for Data ist kategorisiert als Datengeflecht, Virtuelle Private Cloud (VPC), Datenanalyse im großen Maßstab, Predictive Analytics, und Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS)
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Cloud Pak for Data
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex 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
Computersoftware
12.9%
Banking
8.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.6%
Bildungsmanagement
5.7%
Finanzdienstleistungen
5.7%
Andere
58.6%
Computersoftware
17.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.6%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.1%
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