Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
IBM watsonx.ai und Red Hat OpenShift Data Science vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.7% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (44.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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IBM watsonx.ai
Sternebewertung
(131)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.7% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiRed Hat OpenShift Data Science
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Erfahren Sie mehr über Red Hat OpenShift Data ScienceZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass IBM watsonx.ai in der Benutzerfreundlichkeit, insbesondere mit seinem AI-Studio, hervorragend ist, das es den Nutzern ermöglicht, effizient Chatbots mit vortrainierten Modellen zu erstellen. Diese Funktion wurde als bedeutende Zeitersparnis für viele Nutzer hervorgehoben und macht es zu einer starken Wahl für diejenigen, die nach einer No-Code-Lösung suchen.
- Nutzer sagen, dass Red Hat OpenShift Data Science außergewöhnliche Skalierbarkeit und Flexibilität bietet, insbesondere in finanzbezogenen Anwendungen. Die Fähigkeit, Data-Science-Workloads zu containerisieren, gewährleistet eine zuverlässige Leistung, was entscheidend für die Handhabung großer Datensätze und komplexer Algorithmen ist.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai robuste Anpassungsoptionen für die Erstellung von KI-Assistenten bietet, die eine detaillierte Berücksichtigung spezifischer Bedürfnisse ermöglichen. Dieses Maß an Anpassung wurde von Nutzern gelobt, die die Anpassungsfähigkeit der Plattform an ihre einzigartigen Anforderungen schätzen.
- Laut verifizierten Bewertungen wird Red Hat OpenShift Data Science für seine starke Unterstützung und Dokumentation gelobt, die Nutzer als äußerst hilfreich empfinden. Dieser Aspekt trägt zu einem reibungsloseren Onboarding-Erlebnis bei, insbesondere für Teams, die neu in Data-Science-Workflows sind.
- G2-Bewerter heben hervor, dass, obwohl beide Plattformen ähnliche Sternebewertungen haben, IBM watsonx.ai eine deutlich größere Anzahl an Bewertungen hat, was auf eine breitere Nutzerbasis und potenziell zuverlässigere Einblicke in seine Leistung und Fähigkeiten hinweist.
- Nutzer berichten, dass die Containerisierungsfunktion von Red Hat OpenShift Data Science einen einzigartigen Ansatz zur Verwaltung von Data-Science-Workflows bietet, der es Teams ermöglicht, Finanzmodelle und Algorithmen effektiv zu verpacken. Diese Fähigkeit wird als großer Vorteil für Organisationen angesehen, die auf Konsistenz und Reproduzierbarkeit in ihren Data-Science-Projekten fokussiert sind.
IBM watsonx.ai vs Red Hat OpenShift Data Science
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Red Hat OpenShift Data Science den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM watsonx.ai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM watsonx.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Red Hat OpenShift Data Science gegenüber IBM watsonx.ai.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarRed Hat OpenShift Data Science
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
IBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Red Hat OpenShift Data Science
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
85
8.8
23
Einfache Bedienung
8.8
118
8.5
23
Einfache Einrichtung
8.5
109
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.7
37
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.7
83
8.6
21
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
37
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.9
86
10.0
23
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
8.5
38
8.6
23
system
8.2
31
8.9
22
Modellentwicklung
8.7
33
8.8
23
8.2
34
8.8
23
8.7
31
8.7
23
8.2
33
8.6
23
Modellentwicklung
8.5
32
8.8
23
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
8.5
22
8.9
32
8.3
20
8.6
32
8.6
20
8.1
32
8.3
20
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
32
8.6
20
8.8
32
8.7
21
Einsatz
8.2
32
8.6
22
8.6
32
8.8
22
8.8
32
8.5
22
Generative KI
8.8
31
8.3
5
8.8
31
8.7
5
Funktion nicht verfügbar
8.7
5
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
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
7.9
8
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
9.0
8
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
23
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
14
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.1
9
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)
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
7.4
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.8
7
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
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
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
9.2
8
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM watsonx.ai und Red Hat OpenShift Data Science sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Inhaltsplattformen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Red Hat OpenShift Data Science hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM watsonx.ai
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Red Hat OpenShift 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
19.2%
Computersoftware
10.8%
Beratung
7.5%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Banking
5.8%
Andere
50.0%
Marktforschung
32.0%
Marketing und Werbung
20.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.0%
Computersoftware
8.0%
Transport/LKW/Eisenbahn
4.0%
Andere
28.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
Red Hat OpenShift Data Science hat keine Diskussionen mit Antworten
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