Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Comparar IBM watsonx.ai y Red Hat OpenShift Data Science 
Productos destacados
Vistazo
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (41.7% de las reseñas)
Mercado medio (44.0% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
No hay precios disponibles
IBM watsonx.ai
Calificación Estelar
(131)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (41.7% de las reseñas)
Pros & Cons
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Prueba Gratuita Disponible
Aprende más sobre IBM watsonx.aiRed Hat OpenShift Data Science
Calificación Estelar
(25)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado medio (44.0% de las reseñas)
Pros & Cons
No hay suficientes datos
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Aprende más sobre Red Hat OpenShift Data ScienceResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que IBM watsonx.ai sobresale en facilidad de uso, particularmente con su estudio de IA, que permite a los usuarios crear chatbots de manera eficiente utilizando modelos preentrenados. Esta característica ha sido destacada como un ahorro de tiempo significativo para muchos usuarios, convirtiéndolo en una opción fuerte para aquellos que buscan una solución sin código.
- Los usuarios dicen que Red Hat OpenShift Data Science ofrece una escalabilidad y flexibilidad excepcionales, especialmente en aplicaciones relacionadas con las finanzas. La capacidad de contenerizar cargas de trabajo de ciencia de datos asegura un rendimiento confiable, lo cual es crucial para manejar grandes conjuntos de datos y algoritmos complejos.
- Los revisores mencionan que IBM watsonx.ai proporciona opciones de personalización robustas para crear asistentes de IA, permitiendo una atención detallada a necesidades específicas. Este nivel de personalización ha sido elogiado por los usuarios que aprecian la adaptabilidad de la plataforma a sus requisitos únicos.
- Según las reseñas verificadas, Red Hat OpenShift Data Science se destaca por su fuerte soporte y documentación, que los usuarios encuentran extremadamente útiles. Este aspecto contribuye a una experiencia de incorporación más fluida, particularmente para equipos nuevos en flujos de trabajo de ciencia de datos.
- Los revisores de G2 destacan que aunque ambas plataformas tienen calificaciones de estrellas similares, IBM watsonx.ai tiene un número significativamente mayor de reseñas, lo que indica una base de usuarios más amplia y potencialmente más información confiable sobre su rendimiento y capacidades.
- Los usuarios informan que la característica de contenerización de Red Hat OpenShift Data Science proporciona un enfoque único para gestionar flujos de trabajo de ciencia de datos, permitiendo a los equipos empaquetar modelos y algoritmos financieros de manera efectiva. Esta capacidad se ve como una gran ventaja para las organizaciones enfocadas en la consistencia y reproducibilidad en sus proyectos de ciencia de datos.
IBM watsonx.ai vs Red Hat OpenShift Data Science
- Los revisores consideraron que Red Hat OpenShift Data Science satisface mejor las necesidades de su empresa que IBM watsonx.ai.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que IBM watsonx.ai es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Red Hat OpenShift Data Science sobre IBM watsonx.ai.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
IBM watsonx.ai
No hay precios disponiblesRed Hat OpenShift Data Science
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
IBM watsonx.ai
Prueba Gratuita Disponible
Red Hat OpenShift Data Science
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.7
85
8.8
23
Facilidad de uso
8.8
118
8.5
23
Facilidad de configuración
8.5
109
No hay suficientes datos
Facilidad de administración
8.7
37
No hay suficientes datos
Calidad del soporte
8.7
83
8.6
21
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.9
37
No hay suficientes datos
Dirección del producto (% positivo)
9.9
86
10.0
23
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
8.6
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
8.5
38
8.6
23
Sistema
8.2
31
8.9
22
Desarrollo de modelos
8.7
33
8.8
23
8.2
34
8.8
23
8.7
31
8.7
23
8.2
33
8.6
23
Desarrollo de modelos
8.5
32
8.8
23
Servicios de aprendizaje automático/profundo
Función no disponible
8.5
22
8.9
32
8.3
20
8.6
32
8.6
20
8.1
32
8.3
20
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.5
32
8.6
20
8.8
32
8.7
21
Despliegue
8.2
32
8.6
22
8.6
32
8.8
22
8.8
32
8.5
22
IA generativa
8.8
31
8.3
5
8.8
31
8.7
5
Función no disponible
8.7
5
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
9
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
9.4
8
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
9.4
8
No hay suficientes datos disponibles
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
7.9
8
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
9.0
8
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
23
No hay suficientes datos
Integración - Aprendizaje Automático
9.0
21
No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje - Aprendizaje automático
9.2
23
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
14
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.1
9
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)
8.7
9
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)
7.4
13
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.4
6
No hay suficientes datos disponibles
8.8
10
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.8
7
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
9.0
10
No hay suficientes datos
Personalización - Constructores de Agentes de IA
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
9.2
8
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
9.2
8
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
9.2
8
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
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
IBM watsonx.ai y Red Hat OpenShift Data Science está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
IBM watsonx.ai está categorizado como Datos Sintéticos, Plataformas de MLOps, Aprendizaje Automático, 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
Red Hat OpenShift Data Science no tiene categorías únicas
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)
Red Hat OpenShift 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
19.2%
Software informático
10.8%
Consultoría
7.5%
Servicios financieros
6.7%
Banca
5.8%
Otro
50.0%
Estudio de mercado
32.0%
Marketing y Publicidad
20.0%
Tecnología de la Información y Servicios
8.0%
Software informático
8.0%
Transporte/Camiones/Ferrocarril
4.0%
Otro
28.0%
Principales Alternativas
Discusiones
IBM watsonx.ai no tiene discusiones con respuestas
Red Hat OpenShift Data Science no tiene discusiones con respuestas
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