Palantir Gotham und SAP Datasphere vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (37.5% der Bewertungen)
Unternehmen (40.7% der Bewertungen)
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Palantir Gotham
Sternebewertung
(10)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (37.5% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Palantir GothamSAP Datasphere
Sternebewertung
(125)4.2 von 5
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass sowohl Palantir Gotham als auch SAP Datasphere solide Bewertungen für die Benutzerzufriedenheit erhalten haben, wobei SAP Datasphere mit einem deutlich höheren Volumen an aktuellen Bewertungen hervorsticht, was auf eine aktivere Benutzerbasis und potenziell aktuellere Rückmeldungen zu seinen Funktionen und seiner Leistung hinweist.
- Benutzer sagen, dass Palantir Gotham in seinen Datenanalysefähigkeiten glänzt, mit Funktionen wie einem beeindruckenden Algorithmus zur Erstellung detaillierter Berichte und einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die hilft, die Arbeit effektiv zu organisieren. Dies macht es zu einer starken Wahl für Organisationen, die sich auf tiefgehende Datenanalysen konzentrieren.
- Rezensenten erwähnen, dass SAP Datasphere in seinen Integrationsfähigkeiten glänzt, insbesondere für Benutzer, die mit Automatisierungs-Frameworks arbeiten. Die nahtlose Konnektivität zu sowohl SAP- als auch Nicht-SAP-Systemen ermöglicht die Erstellung geschäftsfreundlicher semantischer Modelle mit minimalem Programmieraufwand, was ein bedeutender Vorteil für Teams ist, die ihre Datenprozesse optimieren möchten.
- Laut verifizierten Bewertungen wird Palantir Gotham für seine Echtzeit-Datenanalyse und -integration gelobt, die fundierte Entscheidungsfindungen für das Unternehmenswachstum unterstützt. Benutzer schätzen die Fähigkeit des Tools, in verschiedenen Anwendungen implementiert zu werden, was es vielseitig für unterschiedliche organisatorische Bedürfnisse macht.
- G2-Bewerter heben hervor, dass SAP Datasphere eine kostenlose Testversion anbietet, die es neuen Benutzern zugänglich macht, während die Einstiegspreisdetails von Palantir Gotham weniger klar sind, was eine Herausforderung für potenzielle Käufer darstellen könnte, die nach transparenten Kostenstrukturen suchen.
- Benutzer äußern, dass Palantir Gotham einen starken Ruf für qualitativ hochwertigen Support hat, mit hohen Bewertungen für seinen Kundenservice. Im Gegensatz dazu bietet SAP Datasphere zwar ebenfalls soliden Support, aber einige Benutzer sind der Meinung, dass es in diesem Bereich, insbesondere in Bezug auf Reaktionsfähigkeit und Anleitung während der Einrichtung, verbessert werden könnte.
Palantir Gotham vs SAP Datasphere
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Palantir Gotham den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als SAP Datasphere.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Palantir Gotham.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Palantir Gotham gegenüber SAP Datasphere.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Palantir Gotham
Keine Preisinformationen verfügbarSAP Datasphere
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Kostenlose Testversion
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- https://www.sap.com/products/technology-platform/datasphere/trial.html
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Palantir Gotham
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.4
6
8.6
105
Einfache Bedienung
9.0
5
8.1
114
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
7.8
95
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
8.3
38
Qualität der Unterstützung
9.4
6
8.4
103
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.4
40
Produktrichtung (% positiv)
10.0
7
9.5
100
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
system
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
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
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
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
Machine-/Deep-Learning-Dienste
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
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten 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
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
17
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
18
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
16
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Datengeflecht
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
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
84
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
78
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
79
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
76
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
81
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
75
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
80
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
81
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
80
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
27
Entwicklung
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
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integrationsmöglichkeiten
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
Stammdatenverwaltung (MDM)10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
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
Funktionalität
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
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Predictive Analytics11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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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
Palantir Gotham und SAP Datasphere sind kategorisiert als Datengeflecht
Einzigartige Kategorien
Palantir Gotham ist kategorisiert als Stammdatenverwaltung (MDM), Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Predictive Analytics, Big-Data-Integrationsplattformen, und iPaaS
SAP Datasphere ist kategorisiert als Datenlagerhaus
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Palantir Gotham
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
SAP Datasphere
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
Computersoftware
37.5%
Transport/LKW/Eisenbahn
12.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
Beziehungen zur Regierung
12.5%
Fluggesellschaften/Luftfahrt
12.5%
Andere
12.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.3%
Computersoftware
11.4%
Beratung
7.9%
Finanzdienstleistungen
6.1%
Geschäftsbedarf und -ausrüstung
3.5%
Andere
58.8%
Top-Alternativen
Diskussionen
Palantir Gotham hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird SAP Data Warehouse Cloud verwendet?
1 Kommentar
PK
In einfachen Worten analysiert das SAP Data Warehouse per Definition große Datenmengen und liefert Erkenntnisse. Typische Konkurrenten sind Amazon Redshift,...Mehr erfahren
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