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IBM watsonx.ai und SAS Visual Data Mining and Machine Learning vergleichen 
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Marktsegmente
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
Unternehmen (49.3% der Bewertungen)
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IBM watsonx.ai
Sternebewertung
(122)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiSAS Visual Data Mining and Machine Learning
Sternebewertung
(85)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (49.3% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über SAS Visual Data Mining and Machine LearningZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass SAS Visual Data Mining und Machine Learning in der Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend abschneidet, während IBM watsonx.ai in diesem Bereich eine niedrigere Bewertung von 8,2 erhielt, was darauf hindeutet, dass SAS möglicherweise eine robustere Lösung für die Datenvorbereitung zur Analyse bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung mit einer Bewertung von 8,8 glänzt, verglichen mit der Bewertung von SAS von 7,5, was darauf hindeutet, dass die Fähigkeiten von IBM im Verstehen und Generieren menschlicher Sprache überlegen sind und es zu einer besseren Wahl für Anwendungen macht, die fortgeschrittene NLP erfordern.
- G2-Benutzer heben hervor, dass SAS Visual Data Mining und Machine Learning eine benutzerfreundlichere Drag-and-Drop-Oberfläche mit einer Bewertung von 9,0 bietet, während IBM watsonx.ai eine Bewertung von 8,1 erhielt, was darauf hindeutet, dass SAS für Benutzer möglicherweise einfacher zu navigieren und effektiv zu nutzen ist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass IBM watsonx.ai eine höhere Bewertung von 8,9 für die natürliche Sprachgenerierung hat, verglichen mit der Bewertung von SAS von 7,0, was darauf hindeutet, dass die Funktionen von IBM zur Textgenerierung fortschrittlicher sind und möglicherweise zu besseren Benutzererfahrungen in Anwendungen führen, die Textgenerierung erfordern.
- Rezensenten sagen, dass SAS Visual Data Mining und Machine Learning einen starken Fokus auf das Modelltraining mit einer Bewertung von 9,0 hat, während IBM watsonx.ai eine Bewertung von 8,2 erhielt, was darauf hindeutet, dass SAS möglicherweise effektivere Werkzeuge für das Training von maschinellen Lernmodellen bietet.
- Benutzer berichten, dass IBM watsonx.ai im Bereich des Datenschutzes mit einer Bewertung von 8,6 hervorragend abschneidet, während SAS eine Bewertung von 8,2 erhielt, was darauf hindeutet, dass IBM möglicherweise robustere Funktionen zur Gewährleistung der Compliance und zum Schutz sensibler Daten bietet.
IBM watsonx.ai vs SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM watsonx.ai einfacher zu verwenden. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Verwaltung mit SAS Visual Data Mining and Machine Learning. Rezensenten empfanden, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind, und beide Anbieter machen es insgesamt gleich einfach, Geschäfte zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass IBM watsonx.ai den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM watsonx.ai gegenüber SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarSAS Visual Data Mining and Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
IBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
77
8.5
24
Einfache Bedienung
8.9
109
8.4
28
Einfache Einrichtung
8.5
100
8.5
18
Einfache Verwaltung
8.7
36
8.9
14
Qualität der Unterstützung
8.8
76
9.0
23
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
36
8.9
15
Produktrichtung (% positiv)
9.9
79
9.1
25
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
8
system
8.2
31
8.8
8
Modellentwicklung
8.6
32
8.1
7
8.2
32
9.0
7
8.7
31
8.6
7
8.4
32
9.0
7
Modellentwicklung
8.5
32
7.5
6
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
8.7
5
8.9
32
7.5
6
8.6
32
7.0
5
8.1
32
8.6
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
32
8.7
5
8.8
32
8.6
7
Einsatz
8.2
32
8.9
6
8.6
32
8.3
6
8.8
32
8.6
7
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
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
9
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
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 SAS Visual Data Mining and Machine Learning 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
SAS Visual Data Mining and Machine Learning 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)
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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
48.0%
Banking
6.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.3%
Bildungsmanagement
5.3%
Finanzdienstleistungen
4.0%
Andere
30.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
SAS Visual Data Mining and Machine Learning hat keine Diskussionen mit Antworten
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