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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (57.6% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningSAS Enterprise Miner
Sternebewertung
(192)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (57.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über SAS Enterprise MinerZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass SAS Enterprise Miner in seinen Data Mining-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 8,3 hervorragend abschneidet, während Azure Machine Learning im gleichen Bereich eine etwas niedrigere Bewertung von 8,1 erhält. Rezensenten erwähnen, dass SAS robuste Werkzeuge für komplexe Datenanalysen bietet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmen macht, die sich auf tiefgehende Datenanalysen konzentrieren.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning in der Sprachunterstützung glänzt und eine Bewertung von 8,9 im Vergleich zu 7,5 bei SAS erhält. Benutzer auf G2 schätzen die umfangreiche Unterstützung von Azure für verschiedene Programmiersprachen, was die Flexibilität für Datenwissenschaftler und Entwickler in unterschiedlichen Umgebungen erhöht.
- Benutzer sagen, dass SAS Enterprise Miner einen starken Ruf für die Qualität des Supports hat, mit einer Bewertung von 8,2, während Azure Machine Learning es mit einer Bewertung von 8,6 leicht übertrifft. Rezensenten heben hervor, dass das Support-Team von SAS reaktionsschnell und sachkundig ist, was für Unternehmen, die rechtzeitige Unterstützung benötigen, entscheidend ist.
- G2-Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning eine überlegene Benutzerfreundlichkeit bietet, mit einer Bewertung von 8,6 im Vergleich zu 7,7 bei SAS. Benutzer erwähnen, dass die intuitive Benutzeroberfläche und die Drag-and-Drop-Funktionen von Azure den Modellentwicklungsprozess vereinfachen und es für Benutzer mit unterschiedlichen Erfahrungsstufen zugänglicher machen.
- Rezensenten erwähnen, dass SAS Enterprise Miner ausgezeichnete Vorgefertigte Algorithmen bietet, mit einer Bewertung von 8,8, während Azure Machine Learning eine Bewertung von 8,3 erhält. Benutzer schätzen die Vielfalt und Effektivität der vorgefertigten Modelle von SAS, die den Analyseprozess für komplexe Projekte erheblich beschleunigen können.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in der Skalierbarkeit hervorragend ist, mit einer Bewertung von 9,2 im Vergleich zu 8,6 bei SAS. Rezensenten heben die Fähigkeit von Azure hervor, große Datensätze zu verarbeiten und Operationen nahtlos zu skalieren, was es zu einer besseren Wahl für Organisationen macht, die ein schnelles Wachstum oder schwankende Arbeitslasten erwarten.
Azure Machine Learning vs SAS Enterprise Miner
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Machine Learning zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass SAS Enterprise Miner den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Machine Learning gegenüber SAS Enterprise Miner.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarSAS Enterprise Miner
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSAS Enterprise Miner
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.7
168
Einfache Bedienung
8.5
80
7.7
168
Einfache Einrichtung
8.3
57
7.7
48
Einfache Verwaltung
8.3
49
7.7
47
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.2
151
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.3
47
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
7.4
159
Funktionen
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
6
Funktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Methodik
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
6
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einsatz
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
Einsatz
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
Management
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
Transaktionen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
56
8.3
8
system
8.6
22
8.1
8
Modellentwicklung
8.6
51
7.1
8
8.9
54
7.7
8
8.3
53
8.8
8
8.7
52
8.5
8
Modellentwicklung
8.4
21
8.1
8
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
8.3
7
7.9
45
8.1
7
7.8
38
8.3
7
8.2
42
8.3
8
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
8.1
7
8.5
21
7.6
7
Einsatz
8.8
50
8.6
7
8.7
51
8.8
7
8.9
51
9.0
7
Generative KI
8.5
10
8.6
7
8.2
10
8.6
7
7.5
10
8.8
7
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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 und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
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
86
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
93
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
89
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
103
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
103
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
97
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
103
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
100
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
7
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und SAS Enterprise Miner sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
SAS Enterprise Miner ist kategorisiert als Predictive Analytics und Statistische Analyse
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
SAS Enterprise Miner
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
28.2%
Computersoftware
14.1%
Unternehmensberatung
8.2%
Bildungsmanagement
5.9%
hochschulbildung
4.7%
Andere
38.8%
hochschulbildung
17.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.4%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
10.9%
forschung
7.6%
Öffentliche Verwaltung
6.0%
Andere
46.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
Kurz gesagt, um hochwertige Modelle schneller und mit Vertrauen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.Mehr erfahren
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Was ist eine fortschrittliche Analyseplattform?
1 Kommentar
GS
Fortgeschrittene Analytik ist die autonome oder halbautonome Untersuchung von Daten oder Inhalten unter Verwendung fortschrittlicher Techniken und Werkzeuge,...Mehr erfahren
SAS Enterprise Miner hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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