Microsoft Fabric und Vertex AI vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (41.0% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (42.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Bezahlen Sie nach Bedarf Pro Monat
Microsoft Fabric
Sternebewertung
(40)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Microsoft FabricVertex AI
Sternebewertung
(652)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (42.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Bezahlen Sie nach Bedarf Pro Monat
Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der Verwaltung komplexer maschineller Lern-Workflows hervorragend ist, wobei Benutzer seine Fähigkeit hervorheben, den gesamten ML-Lebenszyklus zu zentralisieren. Diese Integration vereinfacht Aufgaben von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung und macht es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen, die ihre ML-Prozesse optimieren möchten.
- Benutzer sagen, dass Microsoft Fabric in seiner einheitlichen Plattform glänzt, die Datenengineering, ETL, Analytik und Visualisierung nahtlos kombiniert. Bewerter schätzen, wie es verschiedene Microsoft-Dienste wie Data Factory und Power BI integriert, was die Datenbewegung reduziert und die Gesamteffizienz für Datenprojekte erhöht.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Vertex AI eine deutlich höhere Gesamtzufriedenheitsbewertung, was darauf hindeutet, dass Benutzer ihre Erfahrung mit der Plattform positiver empfinden. Dies spiegelt sich in dem Feedback wider, das seine umfassenden Funktionen und die Benutzerfreundlichkeit bei der Verwaltung von ML-Aufgaben lobt.
- Bewerter erwähnen, dass Microsoft Fabric zwar eine robuste Funktionspalette bietet, einige Benutzer es jedoch im Vergleich zu Vertex AI weniger intuitiv finden. Das Feedback deutet darauf hin, dass die Lernkurve für neue Benutzer steiler sein kann, was die tägliche Benutzerfreundlichkeit für Teams, die gerade erst mit dem Datenengineering beginnen, beeinträchtigen könnte.
- G2-Bewerter heben hervor, dass die Integration von Vertex AI mit Google Cloud seine Funktionalität verbessert und ein kohärenteres Erlebnis beim Erstellen und Bereitstellen von Modellen ermöglicht. Benutzer schätzen die nahtlose Verbindung zu Cloud-Ressourcen, die das Infrastrukturmanagement und die Skalierbarkeit vereinfacht.
- Benutzer berichten, dass die starke Unterstützung und Dokumentation von Microsoft Fabric positiv zu ihrer Erfahrung beiträgt, wobei viele die hilfreichen Ressourcen für Fehlerbehebung und Implementierung hervorheben. Diese Unterstützung kann ein bedeutender Vorteil für Unternehmen sein, die seine Fähigkeiten effektiv nutzen möchten.
Microsoft Fabric vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Microsoft Fabric einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Microsoft Fabric zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Microsoft Fabric den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Microsoft Fabric.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Microsoft Fabric gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Microsoft Fabric
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
Try Vertex AI Free
Bezahlen Sie nach Bedarf
Pro Monat
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
Kostenlose Testversion
Microsoft Fabric
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.5
34
8.6
389
Einfache Bedienung
9.1
35
8.2
400
Einfache Einrichtung
9.2
18
8.1
322
Einfache Verwaltung
9.0
8
7.9
149
Qualität der Unterstützung
9.2
34
8.1
364
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.8
8
8.3
143
Produktrichtung (% positiv)
10.0
34
9.2
383
Funktionen
Einsatz
9.1
20
8.4
76
8.9
19
8.1
78
8.8
18
8.3
76
8.7
19
8.4
76
9.3
19
8.8
75
Einsatz
8.6
18
8.5
75
9.3
17
8.3
73
8.9
19
8.4
72
9.2
17
8.6
74
9.3
16
8.7
71
Management
8.8
17
8.2
71
8.9
17
8.5
73
9.0
17
8.0
71
9.1
16
8.1
70
Transaktionen
9.0
16
8.2
70
9.0
17
8.5
71
9.2
18
8.3
71
Management
8.6
16
8.1
69
8.7
15
8.4
72
8.7
15
8.3
70
Generative KI
8.1
14
8.4
37
8.2
14
8.6
37
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
246
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
173
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
208
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
181
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
206
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
209
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
167
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
203
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
181
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
167
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
166
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
213
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
203
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
207
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
110
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
106
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
105
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
36
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
30
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
30
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
68
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
9.0
26
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
25
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
24
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
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
7.8
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Microsoft Fabric und Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Microsoft Fabric hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Microsoft Fabric
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
17.9%
Versicherung
15.4%
herstellungs-
7.7%
Bildungsmanagement
7.7%
Gewerbeimmobilien
5.1%
Andere
46.2%
Computersoftware
17.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.6%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.1%
Top-Alternativen
Diskussionen
Microsoft Fabric hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
3 Kommentare
AO
Vertex AI ist die verwaltete Machine-Learning-Plattform von Google Cloud. Sie wird verwendet, um ML-Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und...Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Kommentare
AO
Cloud ML Engine (jetzt Teil von Vertex AI) unterstützt beliebte ML-Frameworks und -Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn und XGBoost. Diese...Mehr erfahren
What is Google AI platform?
2 Kommentare
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
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 3 Millionen Bewertungen können wir die spezifischen Details bereitstellen, die Ihnen helfen, eine fundierte Kaufentscheidung für Software für Ihr Unternehmen zu treffen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu
