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Aporia
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Aprende más sobre IBM Watson StudioResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que IBM Watson Studio sobresale en su amplitud de fuentes de datos, con una puntuación de 8.9, lo que permite una amplia integración de datos, mientras que Aporia, aunque fuerte, no ha sido calificado en esta área, lo que podría limitar su versatilidad en el manejo de datos.
- Los revisores mencionan que Aporia destaca en facilidad de uso con una puntuación de 9.4, haciéndolo más accesible para pequeñas empresas, mientras que IBM Watson Studio, con una puntuación de 8.0, puede requerir una curva de aprendizaje más pronunciada para nuevos usuarios.
- Los usuarios de G2 destacan que la calidad del soporte de Aporia es excepcional, con una puntuación de 9.6, que es significativamente más alta que la de IBM Watson Studio, que es de 8.2, lo que indica que los usuarios pueden encontrar una asistencia más receptiva con Aporia.
- Los usuarios en G2 informan que IBM Watson Studio ofrece una escalabilidad superior con una puntuación de 9.0, lo que lo convierte en una mejor opción para aplicaciones a nivel empresarial, mientras que la escalabilidad de Aporia está calificada en 8.9, lo que puede ser menos robusto para organizaciones más grandes.
- Los revisores mencionan que las capacidades sin código de Aporia son impresionantes, con una puntuación de 9.7, lo que permite a los usuarios construir modelos sin un conocimiento extenso de programación, mientras que las características sin código de IBM Watson Studio no se destacan, sugiriendo que puede ser necesario un enfoque más técnico.
- Los usuarios dicen que la flexibilidad de despliegue de IBM Watson Studio es notable, con una puntuación de 9.8 por facilidad de despliegue, en comparación con el 8.7 de Aporia, lo que indica que IBM puede proporcionar un proceso de configuración más fluido para los usuarios que buscan implementar sus soluciones rápidamente.
Aporia vs IBM Watson Studio
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Aporia es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Aporia.
- Los revisores consideraron que Aporia satisface mejor las necesidades de su empresa que IBM Watson Studio.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Aporia es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Aporia sobre IBM Watson Studio.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Aporia
Scaler
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Por año
Para equipos de ML con múltiples modelos de producción
- Todo incluido en ML Starter
- Filas y predicciones ilimitadas
- Usuarios ilimitados
IBM Watson Studio
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Aporia
Prueba Gratuita Disponible
IBM Watson Studio
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
9.3
57
8.3
121
Facilidad de uso
9.2
59
8.0
122
Facilidad de configuración
9.3
21
7.6
100
Facilidad de administración
9.1
13
7.8
95
Calidad del soporte
9.5
54
8.2
113
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
9.5
13
8.0
94
Dirección del producto (% positivo)
9.6
59
8.5
115
Características
Preparación de DatosOcultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
9.2
14
Acceso a orígenes de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.0
13
No hay suficientes datos disponibles
9.3
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
14
Interacción de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.0
14
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.4
12
No hay suficientes datos disponibles
9.1
13
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
13
No hay suficientes datos disponibles
9.1
13
No hay suficientes datos disponibles
9.6
12
Exportación de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.4
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.7
29
8.8
8
8.9
31
9.2
8
9.0
26
9.0
8
8.5
28
9.4
8
9.0
29
8.8
8
Despliegue
8.7
30
9.0
8
9.0
32
8.8
8
8.8
28
8.8
8
9.0
32
9.4
8
9.1
31
9.2
8
Gestión
8.7
26
9.3
7
9.3
29
9.6
8
8.7
28
9.0
7
8.8
26
9.0
8
Operaciones
9.0
34
9.0
8
8.7
29
9.0
8
8.6
28
9.3
7
Gestión
8.7
26
9.5
7
9.2
31
9.4
8
8.7
29
8.8
7
IA generativa
9.4
6
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
No hay suficientes datos
8.7
41
Sistema
No hay suficientes datos disponibles
9.0
12
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.5
33
No hay suficientes datos disponibles
8.8
34
No hay suficientes datos disponibles
8.5
35
No hay suficientes datos disponibles
8.3
36
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
9.4
13
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.5
27
No hay suficientes datos disponibles
8.5
34
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.9
12
No hay suficientes datos disponibles
9.0
12
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
32
No hay suficientes datos disponibles
8.6
33
No hay suficientes datos disponibles
8.6
30
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Arreglo
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
9.7
6
Datos
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
Análisis
No hay suficientes datos disponibles
9.7
6
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
7.9
7
Personalización
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
9.3
11
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
9.7
11
No hay suficientes datos disponibles
9.2
11
No hay suficientes datos disponibles
9.5
11
No hay suficientes datos disponibles
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
8.8
11
No hay suficientes datos disponibles
9.2
11
No hay suficientes datos disponibles
9.5
11
No hay suficientes datos disponibles
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
8.8
11
No hay suficientes datos disponibles
9.2
11
No hay suficientes datos disponibles
9.5
11
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
9.5
11
No hay suficientes datos disponibles
8.9
11
No hay suficientes datos disponibles
9.2
11
No hay suficientes datos disponibles
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
9.7
11
No hay suficientes datos disponibles
8.8
11
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.5
18
Herramienta estadística
No hay suficientes datos disponibles
8.0
14
No hay suficientes datos disponibles
8.4
15
No hay suficientes datos disponibles
8.1
15
Análisis de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.7
15
No hay suficientes datos disponibles
9.0
14
Toma de decisiones
No hay suficientes datos disponibles
8.6
14
No hay suficientes datos disponibles
8.6
15
No hay suficientes datos disponibles
8.3
13
No hay suficientes datos disponibles
8.7
14
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Aporia y IBM Watson Studio está categorizado como Plataformas de MLOps
Categorías Únicas
Aporia está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps) y Infraestructura de IA Generativa
IBM Watson Studio está categorizado como Análisis de texto, Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Analítica Predictiva, y Preparación de Datos
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Aporia
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
IBM Watson Studio
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Software informático
20.6%
Tecnología de la Información y Servicios
11.8%
Seguridad informática y de redes
10.3%
Servicios financieros
5.9%
Telecomunicaciones
4.4%
Otro
47.1%
Tecnología de la Información y Servicios
15.8%
Software informático
13.3%
Telecomunicaciones
8.2%
Banca
7.6%
Gestión de la educación
5.7%
Otro
49.4%
Principales Alternativas
Discusiones
Aporia no tiene discusiones con respuestas
IBM Watson Studio no tiene discusiones con respuestas
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