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IBM Cloud Pak for Data und Posit vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (50.0% der Bewertungen)
Unternehmen (48.6% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
IBM Cloud Pak for Data
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über IBM Cloud Pak for DataPosit
Sternebewertung
(562)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (48.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über PositZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Posit bei der Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend abschneidet, während IBM Cloud Pak for Data mit einer Bewertung von 9,5 noch besser abschneidet, was auf eine robustere Fähigkeit zur Handhabung verschiedener Datenquellen und -formate hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass Posit eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche mit einer Bewertung von 7,4 bietet, aber IBM Cloud Pak for Data es mit einer Bewertung von 9,0 deutlich übertrifft, was es den Benutzern erleichtert, Visualisierungen und Workflows ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Posit starke Datenverwaltungsfunktionen mit einer Bewertung von 9,0 hat, während IBM Cloud Pak for Data in diesem Bereich ebenfalls gut abschneidet, jedoch mit einer etwas niedrigeren Bewertung von 8,8, was darauf hindeutet, dass Posit möglicherweise einen umfassenderen Ansatz für Datenkonformität und -management bietet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Posit beeindruckend sind und mit 9,1 bewertet werden, aber IBM Cloud Pak for Data ist mit einer Bewertung von 8,8 wettbewerbsfähig, was darauf hindeutet, dass beide Plattformen für maschinelle Lernaufgaben effektiv sind, obwohl Posit in diesem speziellen Bereich möglicherweise einen leichten Vorteil hat.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Produkte die Cloud-Bereitstellung unterstützen, aber IBM Cloud Pak for Data mit einer verwalteten Servicebewertung von 9,3 im Vergleich zu Posits 8,2 herausragt, was darauf hindeutet, dass IBM eine nahtlosere und zuverlässigere Cloud-Erfahrung für Benutzer bietet.
- Benutzer sagen, dass die Datenvisualisierungsfähigkeiten von Posit mit 8,9 bewertet werden, was lobenswert ist, aber IBM Cloud Pak for Data es mit einer Bewertung von 8,8 leicht übertrifft, was darauf hindeutet, dass beide Plattformen wertvolle Werkzeuge für die Datenrepräsentation bieten, obwohl Posit in diesem Bereich möglicherweise einen marginalen Vorteil hat.
IBM Cloud Pak for Data vs Posit
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Posit einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Posit zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Posit 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 IBM Cloud Pak for Data gegenüber Posit.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Cloud Pak for Data
Keine Preisinformationen verfügbarPosit
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
IBM Cloud Pak for Data
Keine Informationen zur Testversion verfügbarPosit
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
47
9.1
496
Einfache Bedienung
8.1
47
8.3
496
Einfache Einrichtung
7.2
26
8.8
106
Einfache Verwaltung
7.6
27
8.3
90
Qualität der Unterstützung
8.3
42
8.1
403
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.1
25
8.5
81
Produktrichtung (% positiv)
8.8
47
8.5
488
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
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
76
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
82
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
76
Funktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
89
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
55
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
59
Methodik
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
77
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
85
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
82
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
8.6
29
system
9.5
11
9.1
25
Modellentwicklung
8.3
8
8.8
19
8.5
8
7.8
21
9.1
9
8.3
21
8.8
8
9.0
21
Modellentwicklung
8.5
12
9.0
20
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
9
8.6
15
9.4
8
8.5
14
9.6
8
8.7
13
9.0
7
7.6
17
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
8
8.6
17
9.3
7
9.1
18
Einsatz
9.3
9
8.4
19
9.3
9
8.9
18
8.9
9
8.7
19
Generative KI
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
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
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
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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 und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.5
11
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
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 Posit sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM Cloud Pak for Data ist kategorisiert als Datengeflecht, Virtuelle Private Cloud (VPC), Datenanalyse im großen Maßstab, Predictive Analytics, Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS), und Generative KI-Infrastruktur
Posit ist kategorisiert als Statistische Analyse und Großdatenverarbeitung und -verteilung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Cloud Pak for Data
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Posit
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%
hochschulbildung
19.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.6%
forschung
11.2%
Computersoftware
8.7%
Bildungsmanagement
5.6%
Andere
42.8%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Cloud Pak for Data hat keine Diskussionen mit Antworten
Können wir unseren Fortschritt speichern, wenn wir ein Projekt nicht speichern?
2 Kommentare
SL
Es gibt viele Möglichkeiten, Ergebnisse zu speichern, während ein R-Skript läuft. Ein Beispiel ist die R-Funktion saveRDS.
Für Fragen wie diese über R ist...Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um R-Code innerhalb einer VBA-Routine auszuführen?
1 Kommentar
PB
Ich stieß auf die gleichen Probleme. Dann entdeckte ich PowerBI. Mit PowerBI und der Hilfe von PowerQuery werde ich alle VbA-Engines los, um Daten zu...Mehr erfahren
Welche Software wird für die R-Programmierung verwendet?
1 Kommentar
SH
RStudio ist die beliebteste IDE für die Ausführung von R-Programmen und hat eine kostenlose Lizenz. Die offizielle R-Softwareumgebung ist eine...Mehr erfahren
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