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IBM Cloud Pak for Data und Vertex AI vergleichen 
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IBM Cloud Pak for Data
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (50.0% der Bewertungen)
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in seiner Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings mit einer Bewertung von 8,5 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während IBM Cloud Pak for Data ebenfalls gut mit einer Bewertung von 8,8 abschneidet. Benutzer erwähnen jedoch, dass seine Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten besonders robust sind und eine Bewertung von 9,5 erhalten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Einfachheit der Einrichtung von Vertex AI mit 8,2 bewertet wird, was es benutzerfreundlich für neue Anwender macht, während IBM Cloud Pak for Data eine niedrigere Bewertung von 7,2 hat, was auf eine steilere Lernkurve bei der Einrichtung hinweist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Vertex AI eine starke Sprachflexibilität mit einer Bewertung von 8,4 bietet, was für diverse Entwicklungsumgebungen entscheidend ist, während IBM Cloud Pak for Data dies mit einer 8,6 erreicht. Benutzer berichten jedoch, dass seine Framework-Flexibilität ebenfalls beeindruckend ist und eine Bewertung von 8,3 erhält.
- Benutzer auf G2 bemerken, dass die Qualität des Supports von Vertex AI mit 8,2 bewertet wird, was etwas niedriger ist als die Bewertung von IBM Cloud Pak for Data mit 8,3, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise bessere Unterstützung mit der IBM-Plattform finden.
- Rezensenten erwähnen, dass Vertex AI in der Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 8,9 glänzt, was es für wachsende Unternehmen geeignet macht, während IBM Cloud Pak for Data ebenfalls gut mit 8,9 abschneidet. Benutzer berichten jedoch, dass seine Managed Service-Funktion mit 9,3 höher bewertet wird, was auf ein zuverlässigeres Servicemodell hinweist.
- Benutzer sagen, dass die Modellentwicklungs-Funktionen von Vertex AI, insbesondere seine Vorgefertigten Algorithmen mit einer Bewertung von 8,4, für schnelles Prototyping vorteilhaft sind, während die Vorgefertigten Algorithmen von IBM Cloud Pak for Data mit 9,1 bewertet werden und für Entwickler eine breitere Palette von Optionen bieten.
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
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IBM Cloud Pak for Data
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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
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
47
8.6
359
Einfache Bedienung
8.1
47
8.2
368
Einfache Einrichtung
7.2
26
8.1
291
Einfache Verwaltung
7.6
27
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.3
42
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.1
25
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
8.8
47
9.2
353
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
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
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
214
system
9.5
11
8.2
170
Modellentwicklung
8.3
8
8.4
202
8.5
8
7.9
179
9.1
9
8.4
200
8.8
8
8.5
202
Modellentwicklung
8.5
12
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
9
8.2
200
9.4
8
8.4
196
9.6
8
8.2
195
9.0
7
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
8
8.5
165
9.3
7
8.4
163
Einsatz
9.3
9
8.2
193
9.3
9
8.3
194
8.9
9
8.5
193
Generative KI
8.3
5
8.3
102
8.3
5
8.2
102
8.3
5
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
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
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
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
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
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
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
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%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.6%
Banking
8.6%
Finanzdienstleistungen
5.7%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
58.6%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Cloud Pak for Data hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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