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IBM Watson Studio und Microsoft Fabric vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
Unternehmen (55.6% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
IBM 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 StudioMicrosoft Fabric
Sternebewertung
(18)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (55.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Microsoft FabricZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM Watson Studio in seinen Data Governance-Fähigkeiten herausragt und eine Bewertung von 9,5 erhält, was eine robuste Verwaltung von Datenrichtlinien und Compliance ermöglicht. Im Gegensatz dazu erzielt Microsoft Fabric, obwohl es immer noch stark ist, eine niedrigere Bewertung von 8,3, was darauf hindeutet, dass Benutzer es in diesem Bereich möglicherweise als weniger umfassend empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass die Benutzerfreundlichkeit bei der Bereitstellung von IBM Watson Studio ein herausragendes Merkmal ist, mit einer Bewertung von 9,8, was es besonders benutzerfreundlich für Teams macht, die Lösungen schnell implementieren möchten. Microsoft Fabric hat jedoch eine respektable Bewertung von 9,0, aber einige Benutzer finden, dass es intuitiver sein könnte.
- G2-Benutzer heben die überlegenen Machine Learning Services in Microsoft Fabric hervor, insbesondere in den Bereichen Computer Vision und Natural Language Understanding, wo es Bewertungen von 9,8 bzw. 8,9 erhält. Benutzer sagen, dass diese Funktionen fortschrittlicher sind im Vergleich zu den Angeboten von IBM Watson Studio, die in denselben Kategorien mit 8,5 und 8,5 bewertet werden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass IBM Watson Studio in Datenqualität und -bereinigung glänzt und eine Bewertung von 9,2 erreicht, was entscheidend für die Gewährleistung einer genauen Datenanalyse ist. Microsoft Fabric, obwohl effektiv, erzielt eine etwas niedrigere Bewertung von 8,6, was darauf hindeutet, dass Benutzer Watson Studio als zuverlässiger für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität empfinden könnten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Vorgefertigten Algorithmen von IBM Watson Studio mit einer Bewertung von 9,2 einen erheblichen Vorteil für Benutzer darstellen, die bestehende Modelle schnell nutzen möchten. Im Vergleich dazu ist die Bewertung von Microsoft Fabric mit 9,0 lobenswert, deutet jedoch darauf hin, dass Watson Studio möglicherweise eine breitere Auswahl an einsatzbereiten Algorithmen bietet.
- Benutzer sagen, dass die Zusammenarbeitsfunktionen in IBM Watson Studio, die mit 9,4 bewertet werden, die Teamarbeit effektiv erleichtern und es mehreren Benutzern ermöglichen, nahtlos an Projekten zu arbeiten. Microsoft Fabric, mit einer Bewertung von 8,8, ist immer noch kollaborativ, bietet jedoch möglicherweise nicht das gleiche Maß an Integration und Benutzerfreundlichkeit für Teamprojekte.
IBM Watson Studio vs Microsoft Fabric
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Microsoft Fabric den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Microsoft Fabric.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Microsoft Fabric gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Watson Studio
Keine Preisinformationen verfügbarMicrosoft Fabric
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
IBM Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarMicrosoft Fabric
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
121
9.3
18
Einfache Bedienung
8.0
122
9.0
18
Einfache Einrichtung
7.6
100
9.0
7
Einfache Verwaltung
7.8
95
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.2
113
9.1
18
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.0
94
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
8.5
115
10.0
18
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten-Interaktion
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Exportieren von Daten
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.8
8
8.9
16
9.2
8
8.9
16
9.0
8
8.8
16
9.4
8
8.9
16
8.8
8
9.2
16
Einsatz
9.0
8
9.0
16
8.8
8
9.3
16
8.8
8
9.2
16
9.4
8
9.2
16
9.2
8
9.3
16
Management
9.3
7
8.8
15
9.6
8
8.9
16
9.0
7
9.0
15
9.0
8
9.0
15
Transaktionen
9.0
8
9.0
16
9.0
8
9.0
16
9.3
7
9.1
16
Management
9.5
7
8.6
16
9.4
8
8.7
15
8.8
7
8.7
15
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
14
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
41
Nicht genügend Daten
system
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.5
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
36
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
9.4
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.5
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
30
Nicht genügend Daten verfügbar
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
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Analyse
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Watson Studio und Microsoft Fabric sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM Watson Studio ist kategorisiert als Textanalyse, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Predictive Analytics, und Datenvorbereitung
Microsoft Fabric hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Watson Studio
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Microsoft Fabric
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
15.8%
Computersoftware
13.3%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.6%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.7%
Bildungsmanagement
16.7%
herstellungs-
11.1%
Elektro-/Elektronikfertigung
11.1%
Beratung
5.6%
Andere
38.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Watson Studio hat keine Diskussionen mit Antworten
Microsoft Fabric hat keine Diskussionen mit Antworten
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