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IBM watsonx.ai und Neo4j Graph Data Science vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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IBM watsonx.ai
Sternebewertung
(122)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiNeo4j Graph Data Science
Sternebewertung
(16)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Neo4j Graph Data Science bei der Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Handhabung komplexer Graphdaten ermöglicht, während IBM watsonx.ai mit einer Bewertung von 8,2 für seine etwas weniger robusten Fähigkeiten in diesem Bereich bekannt ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit von Neo4j beeindruckend ist und mit 9,0 bewertet wird, was entscheidend für die Handhabung großer Datensätze ist, während IBM watsonx.ai, obwohl immer noch stark mit 8,5, möglicherweise nicht so effektiv für umfangreiche graphbasierte Anwendungen skaliert.
- G2-Nutzer heben hervor, dass die Modellregistrierung von Neo4j eine bemerkenswerte Bewertung von 9,3 erhält, was ein hervorragendes Management von maschinellen Lernmodellen bietet, während die Modellmanagement-Funktionen von IBM watsonx.ai, obwohl solide, mit 8,3 etwas niedriger bewertet werden, was auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die vorgefertigten Algorithmen von Neo4j sehr effektiv sind und mit 9,0 bewertet werden, was die Benutzererfahrung durch die Vereinfachung der Modellentwicklung verbessert, während die vorgefertigten Algorithmen von IBM watsonx.ai mit 8,5 bewertet werden, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise mehr Zeit in die Anpassung investieren müssen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Einfachheit der Einrichtung von Neo4j mit 7,9 bewertet wird, was einige Benutzer im Vergleich zu IBM watsonx.ai mit einer höheren Bewertung von 9,1 als herausfordernd empfinden, was auf einen benutzerfreundlicheren Onboarding-Prozess für Letzteres hinweist.
- Benutzer sagen, dass die Qualität des Supports von Neo4j mit 8,8 bewertet wird, was mit IBM watsonx.ai gleichauf liegt, aber der Support des Letzteren wird als etwas reaktionsschneller beschrieben, ebenfalls mit 8,8 bewertet, was es zu einer zuverlässigen Wahl für Benutzer macht, die Unterstützung benötigen.
IBM watsonx.ai vs Neo4j Graph Data Science
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM watsonx.ai einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Jedoch bevorzugten Rezensenten es insgesamt, Geschäfte mit Neo4j Graph Data Science zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Neo4j Graph Data Science den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM watsonx.ai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten IBM watsonx.ai und Neo4j Graph Data Science ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM watsonx.ai gegenüber Neo4j Graph Data Science.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarNeo4j Graph Data Science
AuraDS Professional
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Pro Monat
AuraDS Professional ist der schnellste Weg, um Ihre Graph-Datenwissenschaftsexperimente mit monatlicher Abrechnung in die Produktion zu bringen.
- 8-96GB (RAM)
- Bezahlen Sie nach Verbrauch: Kreditkarte oder Google Cloud-Abrechnung
- Automatische Updates/Patches
Kostenlose Testversion
IBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Neo4j Graph Data Science
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
77
9.0
13
Einfache Bedienung
8.9
109
8.5
13
Einfache Einrichtung
8.5
100
7.9
8
Einfache Verwaltung
8.7
36
8.3
8
Qualität der Unterstützung
8.8
76
8.8
13
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
36
9.4
8
Produktrichtung (% positiv)
9.9
79
9.1
13
Funktionen
Einsatz
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.0
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.6
36
8.4
12
system
8.2
31
8.8
10
Modellentwicklung
8.6
32
7.9
11
8.2
32
8.1
8
8.7
31
8.5
10
8.4
32
8.5
9
Modellentwicklung
8.5
32
8.8
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
Funktion nicht verfügbar
8.9
32
8.0
5
8.6
32
Funktion nicht verfügbar
8.1
32
8.0
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
32
Funktion nicht verfügbar
8.8
32
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.2
32
7.9
7
8.6
32
8.8
10
8.8
32
9.2
8
Generative KI
8.8
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
31
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht 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
Datentyp
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Art der Synthese
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Datentransformation
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
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
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
8.8
7
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - KI-Agentenbauer
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM watsonx.ai und Neo4j Graph Data Science sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, MLOps-Plattformen, KI-Inhaltsplattformen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Neo4j Graph Data Science ist kategorisiert als Predictive Analytics
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM watsonx.ai
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Neo4j Graph Data Science
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
18.9%
Computersoftware
11.7%
Beratung
7.2%
Banking
6.3%
Marketing und Werbung
5.4%
Andere
50.5%
Computersoftware
26.7%
Marketing und Werbung
13.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.3%
Biotechnologie
13.3%
Sport
6.7%
Andere
26.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
Neo4j Graph Data Science hat keine Diskussionen mit Antworten
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