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Comparar IBM watsonx.ai y Neo4j Graph Data Science 
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Vistazo
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Pequeña empresa (40.5% de las reseñas)
Mercado medio (46.7% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
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IBM watsonx.ai
Calificación Estelar
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Aprende más sobre IBM watsonx.aiNeo4j Graph Data Science
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Explorar todos los planes de precios de 3Resumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Neo4j Graph Data Science sobresale en ingestión y manipulación de datos con una puntuación de 8.8, permitiendo un manejo eficiente de datos complejos de grafos, mientras que IBM watsonx.ai, con una puntuación de 8.2, se destaca por sus capacidades ligeramente menos robustas en esta área.
- Los revisores mencionan que la escalabilidad de Neo4j es impresionante, con una puntuación de 9.0, lo cual es crucial para manejar grandes conjuntos de datos, mientras que IBM watsonx.ai, aunque sigue siendo fuerte con 8.5, puede no escalar tan efectivamente para aplicaciones extensas basadas en grafos.
- Los usuarios de G2 destacan que la característica de registro de modelos de Neo4j obtiene una notable puntuación de 9.3, proporcionando una excelente gestión de modelos de aprendizaje automático, mientras que las características de gestión de modelos de IBM watsonx.ai, aunque sólidas, obtienen una puntuación ligeramente inferior de 8.3, indicando margen de mejora.
- Los usuarios en G2 informan que los algoritmos preconstruidos de Neo4j son altamente efectivos, con una puntuación de 9.0, lo que mejora la experiencia del usuario al simplificar el desarrollo de modelos, mientras que los algoritmos preconstruidos de IBM watsonx.ai obtienen una puntuación de 8.5, sugiriendo que los usuarios pueden necesitar invertir más tiempo en personalización.
- Los revisores mencionan que la facilidad de configuración de Neo4j está calificada en 7.9, lo que algunos usuarios encuentran desafiante en comparación con la puntuación más alta de 9.1 de IBM watsonx.ai, indicando un proceso de incorporación más amigable para este último.
- Los usuarios dicen que la calidad del soporte de Neo4j está calificada en 8.8, lo cual está a la par con IBM watsonx.ai, pero el soporte de este último se destaca por ser ligeramente más receptivo, también con una puntuación de 8.8, haciéndolo una opción confiable para los usuarios que necesitan asistencia.
IBM watsonx.ai vs Neo4j Graph Data Science
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que IBM watsonx.ai es más fácil de usar, configurar y administrar. Sin embargo, prefirieron hacer negocios en general con Neo4j Graph Data Science.
- Los revisores consideraron que Neo4j Graph Data Science satisface mejor las necesidades de su empresa que IBM watsonx.ai.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, IBM watsonx.ai y Neo4j Graph Data Science brindan niveles de asistencia similares.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de IBM watsonx.ai sobre Neo4j Graph Data Science.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
IBM watsonx.ai
No hay precios disponiblesNeo4j Graph Data Science
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- 8-96GB (RAM)
- Paga según el uso: tarjeta de crédito o facturación de Google Cloud
- Actualizaciones/parches automáticos
Prueba Gratuita
IBM watsonx.ai
Prueba Gratuita Disponible
Neo4j Graph Data Science
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.8
77
9.0
13
Facilidad de uso
8.9
109
8.5
13
Facilidad de configuración
8.5
100
7.9
8
Facilidad de administración
8.7
36
8.3
8
Calidad del soporte
8.8
76
8.8
13
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.9
36
9.4
8
Dirección del producto (% positivo)
9.9
79
9.1
13
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
8.8
10
No hay suficientes datos
Despliegue
9.1
9
No hay suficientes datos disponibles
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
7.8
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
8.3
9
No hay suficientes datos disponibles
8.9
9
No hay suficientes datos disponibles
9.1
9
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
8.0
9
No hay suficientes datos disponibles
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
Operaciones
9.1
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
8.5
8
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
9.1
9
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.6
36
8.4
12
Sistema
8.2
31
8.8
10
Desarrollo de modelos
8.6
32
7.9
11
8.2
32
8.1
8
8.7
31
8.5
10
8.4
32
8.5
9
Desarrollo de modelos
8.5
32
8.8
7
Servicios de aprendizaje automático/profundo
Función no disponible
Función no disponible
8.9
32
8.0
5
8.6
32
Función no disponible
8.1
32
8.0
5
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.5
32
Función no disponible
8.8
32
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.2
32
7.9
7
8.6
32
8.8
10
8.8
32
9.2
8
IA generativa
8.8
31
No hay suficientes datos disponibles
8.8
31
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
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
Tipo de datos
8.8
13
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
8.5
12
No hay suficientes datos disponibles
Tipo de síntesis
9.0
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
Transformación de datos
8.6
12
No hay suficientes datos disponibles
9.3
12
No hay suficientes datos disponibles
9.7
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
8.8
7
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
9.5
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Creación de Contenido con IAOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Generación de contenido - Plataformas de creación de contenido de IA
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
Plataformas de creación de contenido de IA - Gestión
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
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
9.1
22
No hay suficientes datos
Integración - Aprendizaje Automático
9.0
21
No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje - Aprendizaje automático
9.2
22
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
8.8
7
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.2
6
No hay suficientes datos disponibles
8.1
6
No hay suficientes datos disponibles
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.9
6
No hay suficientes datos disponibles
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.9
6
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
8.1
6
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
8.3
6
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.3
6
No hay suficientes datos disponibles
8.6
6
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.4
6
No hay suficientes datos disponibles
8.6
6
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.6
6
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.4
6
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
No hay suficientes datos disponibles
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
8.9
6
No hay suficientes datos disponibles
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
8.9
9
No hay suficientes datos
Personalización - Constructores de Agentes de IA
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
Integración - Constructores de Agentes de IA
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
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
Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
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
Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.9
6
Herramienta estadística
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
No hay suficientes datos disponibles
8.6
6
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
Análisis de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.4
6
No hay suficientes datos disponibles
9.3
5
Toma de decisiones
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.1
6
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
IBM watsonx.ai y Neo4j Graph Data Science está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
IBM watsonx.ai está categorizado como Datos Sintéticos, Plataformas de MLOps, Plataformas de Creación de Contenido con IA, Infraestructura de IA Generativa, Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Constructores de Agentes de IA, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Neo4j Graph Data Science está categorizado como Analítica Predictiva
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
IBM watsonx.ai
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Neo4j Graph Data Science
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
Tecnología de la Información y Servicios
18.9%
Software informático
11.7%
Consultoría
7.2%
Banca
6.3%
Marketing y Publicidad
5.4%
Otro
50.5%
Software informático
26.7%
Marketing y Publicidad
13.3%
Tecnología de la Información y Servicios
13.3%
Biotecnología
13.3%
Deportes
6.7%
Otro
26.7%
Principales Alternativas
Discusiones
IBM watsonx.ai no tiene discusiones con respuestas
Neo4j Graph Data Science no tiene discusiones con respuestas
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