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KNIME Software und Vertex AI vergleichen 
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KNIME Software
Sternebewertung
(69)4.4 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Alle 6 Preispläne durchsuchenVertex AI
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass die KNIME-Software im Bereich Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,4 hervorragend abschneidet, was sie zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die robuste Datenvorbereitungsmöglichkeiten benötigen. Im Gegensatz dazu erzielt Vertex AI eine niedrigere Bewertung von 8,3, was darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich möglicherweise nicht so stark ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Drag-and-Drop-Funktionalität von KNIME mit 9,4 hoch bewertet wird, was die Benutzererfahrung beim Erstellen von Workflows vereinfacht. Vertex AI hat jedoch eine niedrigere Bewertung von 8,1, was darauf hindeutet, dass seine Benutzeroberfläche für Benutzer, die visuelle Programmierung bevorzugen, möglicherweise nicht so intuitiv ist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die KNIME-Software überlegene Modelltrainings-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 9,5 bietet, was entscheidend für Benutzer ist, die sich auf die Entwicklung und Verfeinerung von maschinellen Lernmodellen konzentrieren. Die Bewertung von Vertex AI mit 8,5 deutet darauf hin, dass es möglicherweise nicht das gleiche Maß an Unterstützung für das Modelltraining bietet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Kollaborations-Funktionen von KNIME mit 8,9 bewertet werden, was die Teamarbeit und das Teilen von Projekten effektiv erleichtert. Im Vergleich dazu deutet die Bewertung von Vertex AI mit 8,4 darauf hin, dass es möglicherweise weniger robuste Kollaborationstools hat.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports der KNIME-Software mit 8,4 bewertet wird, was auf eine starke Kundendienst-Erfahrung hinweist. Vertex AI, mit einer Bewertung von 8,2, bietet möglicherweise nicht das gleiche Maß an Unterstützung, was für Benutzer, die Hilfe benötigen, eine Überlegung sein könnte.
- Benutzer sagen, dass die Skalierbarkeit von KNIME mit 8,9 bewertet wird, was es zu einer starken Option für Unternehmen macht, die ihre Datenoperationen ausbauen möchten. Die Bewertung von Vertex AI mit 8,5 deutet darauf hin, dass es ebenfalls skalierbar ist, aber möglicherweise nicht die Flexibilität bietet, die KNIME bietet.
KNIME Software vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden und zu verwalten. Allerdings ist KNIME Software einfacher einzurichten, während Vertex AI insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen ist.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als KNIME Software.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter KNIME Software.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber KNIME Software.
Preisgestaltung
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KNIME Software
KNIME Analytics Platform
Kostenlos
Eine kostenlose und quelloffene Software, die es jedem ermöglicht, unabhängig von Erfahrungsstufen, Daten mithilfe visueller Workflows zu verstehen.
- Zugriff auf Daten aus jeder Datenquelle - Ihrem Laptop, einer Anwendung oder einem Data Warehouse
- Daten jeder Größe und jeden Typs problemlos kombinieren - alle Dateiformate werden unterstützt
- Daten auf Ihrem Gerät, in der Datenbank oder in verteilten Big-Data-Umgebungen aggregieren, sortieren, filtern und verbinden
Vertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
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KNIME Software
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
62
8.6
359
Einfache Bedienung
8.2
62
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.2
19
8.1
291
Einfache Verwaltung
7.9
16
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.2
54
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.1
14
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
8.7
62
9.2
353
Funktionen
Verwaltung
8.3
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
25
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionen
8.6
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
23
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Methodik
8.3
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
24
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.3
16
8.2
214
system
8.8
15
8.2
170
Modellentwicklung
8.3
14
8.4
202
8.9
14
7.9
179
8.2
14
8.4
200
8.8
13
8.5
202
Modellentwicklung
8.0
14
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.8
9
8.2
200
8.3
12
8.4
196
7.8
10
8.2
195
7.8
10
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.9
13
8.5
165
7.9
12
8.4
163
Einsatz
8.5
13
8.2
193
8.7
13
8.3
194
8.5
14
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
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
8.0
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
40
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
42
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.3
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
41
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
39
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
40
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
KNIME Software und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Einzigartige Kategorien
KNIME Software ist kategorisiert als Predictive Analytics und Statistische Analyse
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
KNIME Software
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
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
29.4%
hochschulbildung
11.8%
forschung
5.9%
Finanzdienstleistungen
4.4%
E-Learning
4.4%
Andere
44.1%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Ist Knime einfach zu benutzen?
1 Kommentar
GB
Nicht so einfach wie Alteryx, aber viele seiner Komponenten sind anpassbar und es erweitert die Anwendungsfälle, die damit erstellt werden können, erheblich....Mehr erfahren
KNIME Software hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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