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Kubeflow und Neo4j Graph Data Science vergleichen 
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Alteryx
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Beginnend bei $1.00 Pro Monat
Kubeflow
Sternebewertung
(22)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über KubeflowNeo4j Graph Data Science
Sternebewertung
(16)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Beginnend bei $1.00 Pro Monat
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Kubeflow in seinen Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten hervorragend ist und eine beeindruckende Bewertung von 8,8 erzielt, was eine nahtlose Integration verschiedener Datenquellen ermöglicht. Im Gegensatz dazu hebt Neo4j Graph Data Science diese Funktion nicht speziell hervor, was zu einem weniger günstigen Vergleich in diesem Aspekt führt.
- Rezensenten erwähnen, dass Neo4j Graph Data Science im Bereich Qualität des Supports glänzt und eine Bewertung von 8,8 erreicht, was deutlich höher ist als Kubeflows 7,3. Benutzer schätzen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams, was es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die Unterstützung priorisieren.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Kubeflows Modellentwicklungsfunktionen, insbesondere seine vorgefertigten Algorithmen, eine Bewertung von 9,0 erzielen, was auf eine robuste Auswahl für Benutzer hinweist, die schnell maschinelle Lernmodelle implementieren möchten. Neo4j, obwohl in anderen Bereichen stark, erreicht nicht dieses Unterstützungsniveau für die Modellentwicklung.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Neo4j Graph Data Science eine überlegene Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 8,5 im Vergleich zu Kubeflows 7,5 bietet. Dies macht Neo4j zu einer zugänglicheren Option für Teams, die möglicherweise nicht über umfangreiche technische Expertise verfügen.
- Rezensenten erwähnen, dass Kubeflows Skalierbarkeit ein herausragendes Merkmal ist, das mit 9,2 bewertet wird, was für Organisationen, die ihre maschinellen Lernfähigkeiten ausbauen möchten, entscheidend ist. Im Vergleich dazu ist Neo4js Skalierbarkeitsbewertung von 9,0 lobenswert, aber etwas weniger beeindruckend.
- Benutzer sagen, dass Kubeflows Integrationsfähigkeiten, insbesondere mit Skripten und Algorithmen, mit 8,9 bzw. 9,2 hoch bewertet werden, was es zu einer starken Wahl für Entwickler macht, die ihre maschinellen Lern-Workflows anpassen möchten. Neo4j, obwohl effektiv in der Datenwissenschaft, betont diese Integrationsfunktionen nicht im gleichen Maße.
Kubeflow vs Neo4j Graph Data Science
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Neo4j Graph Data Science einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, 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 Kubeflow.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Neo4j Graph Data Science.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Neo4j Graph Data Science gegenüber Kubeflow.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Kubeflow
Keine Preisinformationen verfügbarNeo4j Graph Data Science
AuraDS Professional
Beginnend bei $1.00
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
Kubeflow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarNeo4j Graph Data Science
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
18
9.0
13
Einfache Bedienung
7.6
18
8.5
13
Einfache Einrichtung
6.7
9
7.9
8
Einfache Verwaltung
6.7
6
8.3
8
Qualität der Unterstützung
7.4
17
8.8
13
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.1
6
9.4
8
Produktrichtung (% positiv)
8.7
18
9.1
13
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Einsatz
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Einsatz
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Management
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Transaktionen
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Management
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Generative KI
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.4
12
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Generative KI
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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KI-Orchestrierung17 Funktionen ausblenden17 Funktionen anzeigen
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Workflow-Design & Integration - KI-Orchestrierung
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Leistungsoptimierung & Analytik - KI-Orchestrierung
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Governance & Compliance Controls - KI-Orchestrierung
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Statistisches Tool
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8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
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9.2
6
Datenanalyse
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9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
Entscheidungsfindung
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9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
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8.1
6
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Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Kubeflow und Neo4j Graph Data Science sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Kubeflow ist kategorisiert als MLOps-Plattformen und KI-Orchestrierung
Neo4j Graph Data Science ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Predictive Analytics
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Kubeflow
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
31.8%
Computersoftware
18.2%
Öl & Energie
4.5%
Internet
4.5%
Informationsdienste
4.5%
Andere
36.4%
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
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