Top 10 IBM Decision Optimization Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu IBM Decision Optimization kürzlich von der G2-Community überprüft

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Vertex AI
Von Google
4.3/5
(634)
Produktbeschreibung
Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Vertex AI ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Altair AI Studio
Von Altair
4.6/5
(509)
Produktbeschreibung
RapidMiner ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche und intuitive grafische Benutzeroberfläche für die Gestaltung analytischer Prozesse. Die Weisheit der Vielen und Empfehlungen aus der RapidMiner-Community können Ihren Weg leiten. Und Sie können Ihren R- und Python-Code problemlos wiederverwenden.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Altair AI Studio ist:
Einfacher einzurichten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

MATLAB
Von MathWorks
4.5/5
(764)
Produktbeschreibung
MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass MATLAB ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
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Databricks Data Intelligence Platform
Von Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Produktbeschreibung
Große Daten einfach
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Databricks Data Intelligence Platform ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

SAS Viya
Von SAS Institute Inc.
4.3/5
(627)
Produktbeschreibung
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass SAS Viya ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Entscheidungsmanagement-Plattformen

Posit
Von Posit
4.5/5
(565)
Produktbeschreibung
Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Posit ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Deepnote
Von Deepnote
4.5/5
(378)
Produktbeschreibung
Deepnote ist eine neue Art von Data-Science-Notebook. Echtzeit-Zusammenarbeit, keine Einrichtung und vollständig cloudbasiert.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Deepnote ist:
Einfacher einzurichten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Domo
Von Domo
4.3/5
(979)
Produktbeschreibung
Domo ist eine cloud-native Datenplattform, die Organisationen befähigt, Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit zu verbinden, zu visualisieren und zu analysieren. Domo ist sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer konzipiert und erleichtert datengetriebene Entscheidungsfindung auf allen Ebenen einer Organisation, indem es intuitive Dashboards, KI-gestützte Einblicke und anpassbare Visualisierungen bereitstellt. Seine skalierbare Architektur gewährleistet nahtlose Integration mit bestehenden Cloud- und On-Premise-Systemen, wodurch Unternehmen Prozesse optimieren und umsetzbare Ergebnisse effizient erzielen können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Verbindet sich mit über 1.000 vorgefertigten Konnektoren und ermöglicht nahtlosen Zugriff auf verschiedene Datensysteme, einschließlich CRM, ERP und Cloud-Datenbanken. - Business Intelligence & Analytics: Bietet intuitive Werkzeuge zur Erstellung dynamischer Dashboards, Berichte und Visualisierungen, die komplexe Analysen für alle Teams zugänglich machen. - KI und prädiktive Einblicke: Nutzt maschinelles Lernen, um prädiktive Analysen und umsetzbare Empfehlungen basierend auf Echtzeitdaten bereitzustellen. - App-Erstellung: Ermöglicht die Entwicklung benutzerdefinierter, Low-Code- und Pro-Code-Geschäftsanwendungen, die Prozesse automatisieren und Entscheidungsfindung vereinfachen. - Sicherheit & Governance: Bietet robuste Daten-Governance-Tools, einschließlich personalisierter Datenberechtigungen, benutzerdefinierter Benutzerrollen und Einhaltung von Standards wie GDPR und HIPAA. Primärer Wert und Lösungen: Domo adressiert die Herausforderung fragmentierter Daten, indem es Informationen aus mehreren Quellen auf einer einzigen Plattform vereint, was es Organisationen ermöglicht, umfassende Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen schnell zu treffen. Seine benutzerfreundliche Oberfläche demokratisiert den Datenzugang und ermöglicht es Teams, effektiv mit Echtzeitinformationen zusammenzuarbeiten. Durch die Integration von KI-gestützten Analysen und anpassbaren Anwendungen hilft Domo Unternehmen, Abläufe zu optimieren, Trends zu identifizieren und Wachstum zu fördern, während gleichzeitig strenge Sicherheits- und Governance-Standards eingehalten werden.
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Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Produktbeschreibung
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Snowflake ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

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