Top 10 Alternativas y Competidores de IBM Cloud Pak for Data

10 Principales alternativas a IBM Cloud Pak for Data recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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Snowflake
Por Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Descripción del producto
La plataforma de Snowflake elimina los silos de datos y simplifica las arquitecturas, para que las organizaciones puedan obtener más valor de sus datos. La plataforma está diseñada como un producto único y unificado con automatizaciones que reducen la complejidad y ayudan a garantizar que todo "simplemente funcione". Para soportar una amplia gama de cargas de trabajo, está optimizada para el rendimiento a escala, sin importar si alguien está trabajando con SQL, Python u otros lenguajes. Y está conectada globalmente para que las organizaciones puedan acceder de manera segura al contenido más relevante a través de nubes y regiones, con una experiencia consistente.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, Snowflake es:
Más fácil de configurar
Más fácil de administrar
Más fácil para hacer negocios con
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Análisis de Big Data
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Vertex AI
Por Google
4.3/5
(626)
Descripción del producto
Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático (ML) gestionada que te ayuda a construir, entrenar y desplegar modelos de ML de manera más rápida y sencilla. Incluye una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML, así como una variedad de herramientas y servicios para ayudarte en cada paso del proceso. Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en la nube que se incluye con Vertex AI. Facilita el desarrollo y la depuración de código de ML. Proporciona una variedad de características para ayudarte con tu flujo de trabajo de ML, como la finalización de código, linting y depuración. Vertex AI y Vertex AI Workbench son una combinación poderosa que puede ayudarte a acelerar tu desarrollo de ML. Con Vertex AI, puedes centrarte en construir y entrenar tus modelos, mientras que Vertex AI Workbench se encarga del resto. Esto te libera para ser más productivo y creativo, y te ayuda a llevar tus modelos a producción más rápido. Si buscas una plataforma de ML poderosa y fácil de usar, entonces Vertex AI es una gran opción. Con Vertex AI, puedes construir, entrenar y desplegar modelos de ML más rápido y fácil que nunca.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, Vertex AI es:
Más fácil de configurar
Más fácil de administrar
Más caro
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Infraestructura de IA Generativa

Databricks Data Intelligence Platform
Por Databricks Inc.
4.6/5
(657)
Descripción del producto
Haciendo los grandes datos simples
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, Databricks Data Intelligence Platform es:
Más fácil de configurar
Más utilizable
Más fácil para hacer negocios con
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Análisis de Big Data
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
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Dataiku
Por Dataiku
4.4/5
(188)
Descripción del producto
Dataiku es la Plataforma de IA Universal, que ofrece a las organizaciones control sobre su talento, procesos y tecnologías de IA para liberar la creación de análisis, modelos y agentes.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, Dataiku es:
Más fácil de configurar
Más utilizable
Más caro
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Análisis de Big Data
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Analítica Predictiva
Infraestructura de IA Generativa

Alteryx
Por Alteryx
4.6/5
(669)
Descripción del producto
Alteryx impulsa resultados empresariales transformadores a través de análisis unificados, ciencia de datos y automatización de procesos.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, Alteryx es:
Más fácil de configurar
Más fácil para hacer negocios con
Más fácil de administrar
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Análisis de Big Data
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Analítica Predictiva

Altair AI Studio
Por Altair
4.6/5
(509)
Descripción del producto
RapidMiner es una interfaz gráfica de usuario poderosa, fácil de usar e intuitiva para el diseño de procesos analíticos. La sabiduría de las multitudes y las recomendaciones de la comunidad de RapidMiner pueden guiar tu camino. Y puedes reutilizar fácilmente tu código R y Python.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, Altair AI Studio es:
Más fácil de configurar
Más fácil de administrar
Más fácil para hacer negocios con
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Analítica Predictiva
Infraestructura de IA Generativa

SAP Analytics Cloud
Por SAP
4.2/5
(862)
Descripción del producto
SAP Analytics Cloud es una solución multi-nube diseñada para software como servicio (SaaS) que proporciona todas las capacidades de análisis y planificación: inteligencia empresarial (BI), análisis aumentados y predictivos, y planificación y análisis extendidos, para todos los usuarios en una sola oferta.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, SAP Analytics Cloud es:
Más fácil de configurar
Más fácil de administrar
Más fácil para hacer negocios con
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Analítica Predictiva

MATLAB
Por MathWorks
4.5/5
(764)
Descripción del producto
MATLAB es un entorno de programación de alto nivel y computación numérica ampliamente utilizado por ingenieros y científicos para el análisis de datos, desarrollo de algoritmos y modelado de sistemas. Ofrece un entorno de escritorio optimizado para procesos de análisis y diseño iterativos, junto con un lenguaje de programación que expresa directamente las matemáticas de matrices y arreglos. La función Live Editor permite a los usuarios crear scripts que integran código, resultados y texto formateado dentro de un cuaderno ejecutable. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos: Herramientas para explorar, modelar y analizar datos. - Gráficos: Funciones para visualizar y explorar datos a través de varios gráficos y diagramas. - Programación: Capacidades para crear scripts, funciones y clases para flujos de trabajo personalizados. - Creación de Aplicaciones: Instalaciones para desarrollar aplicaciones de escritorio y web. - Interfaces de Lenguaje Externo: Integración con lenguajes como Python, C/C++, Fortran y Java. - Conectividad de Hardware: Soporte para conectar MATLAB a varias plataformas de hardware. - Computación Paralela: Capacidad para realizar cálculos a gran escala y paralelizar simulaciones utilizando escritorios multicore, GPUs, clústeres y recursos en la nube. - Despliegue: Opciones para compartir programas de MATLAB y desplegarlos en aplicaciones empresariales, dispositivos embebidos y entornos en la nube. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: MATLAB agiliza los cálculos matemáticos complejos y las tareas de análisis de datos, permitiendo a los usuarios desarrollar algoritmos y modelos de manera eficiente. Sus completas cajas de herramientas y aplicaciones interactivas facilitan la creación rápida de prototipos y el diseño iterativo, reduciendo el tiempo de desarrollo. La escalabilidad de la plataforma permite una transición sin problemas de la investigación a la producción, apoyando el despliegue en varios sistemas sin modificaciones extensas de código. Al integrarse con múltiples lenguajes de programación y plataformas de hardware, MATLAB proporciona un entorno versátil que aborda las diversas necesidades de ingenieros y científicos en diversas industrias.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, MATLAB es:
Más lento para alcanzar el roi
Más fácil de configurar
Más fácil de administrar
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Análisis de Big Data
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático

Azure Databricks
Por Microsoft
4.5/5
(228)
Descripción del producto
Azure Databricks es una plataforma de análisis unificada y abierta desarrollada en colaboración por Microsoft y Databricks. Construida sobre la arquitectura de lakehouse, integra sin problemas la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático dentro del ecosistema de Azure. Esta plataforma simplifica el desarrollo y la implementación de aplicaciones basadas en datos al proporcionar un espacio de trabajo colaborativo que admite múltiples lenguajes de programación, incluidos SQL, Python, R y Scala. Al aprovechar Azure Databricks, las organizaciones pueden procesar datos a gran escala de manera eficiente, realizar análisis avanzados y construir soluciones de IA, todo mientras se benefician de la escalabilidad y seguridad de Azure. Características y Funcionalidades Clave: - Arquitectura Lakehouse: Combina los mejores elementos de los lagos de datos y los almacenes de datos, permitiendo un almacenamiento y análisis de datos unificados. - Cuadernos Colaborativos: Espacios de trabajo interactivos que admiten múltiples lenguajes, facilitando el trabajo en equipo entre ingenieros de datos, científicos de datos y analistas. - Motor Optimizado de Apache Spark: Mejora el rendimiento para tareas de procesamiento de grandes volúmenes de datos, asegurando análisis más rápidos y confiables. - Integración con Delta Lake: Proporciona transacciones ACID y manejo escalable de metadatos, mejorando la fiabilidad y consistencia de los datos. - Integración Perfecta con Azure: Ofrece conectividad nativa a servicios de Azure como Power BI, Azure Data Lake Storage y Azure Synapse Analytics, agilizando los flujos de trabajo de datos. - Soporte Avanzado para Aprendizaje Automático: Incluye entornos preconfigurados para el desarrollo de aprendizaje automático e IA, con soporte para marcos y bibliotecas populares. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Azure Databricks aborda los desafíos de gestionar y analizar grandes cantidades de datos al ofrecer una plataforma escalable y colaborativa que unifica la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Simplifica los flujos de trabajo de datos complejos, acelera el tiempo para obtener información y permite el desarrollo de soluciones impulsadas por IA. Al integrarse sin problemas con los servicios de Azure, asegura un procesamiento de datos seguro y eficiente, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos e innovar rápidamente.
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Los revisores dicen que en comparación con IBM Cloud Pak for Data, Azure Databricks es:
Más lento para alcanzar el roi
Más fácil de configurar
Más fácil de administrar
Categorías en común con IBM Cloud Pak for Data:
Análisis de Big Data

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