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Les critiques de G2 rapportent que la plateforme Databricks Data Intelligence excelle en termes d'expérience utilisateur, notamment avec ses carnets interactifs qui prennent en charge à la fois SQL et Python pour la visualisation des données. Les utilisateurs apprécient la capacité de la plateforme à faire évoluer de grands modèles de langage et à gérer les données à travers plusieurs environnements cloud de manière transparente.
Les utilisateurs disent que SAS Model Manager simplifie le processus de travail avec des modèles d'apprentissage automatique classiques, facilitant l'automatisation des tâches qui nécessiteraient normalement un codage manuel intensif. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les utilisateurs cherchant à gagner du temps sur l'entraînement et la validation des modèles.
Les critiques mentionnent que Databricks offre une fonctionnalité d'autoscaling robuste qui optimise non seulement l'utilisation des ressources mais aide également à réduire les coûts, ce qui est un avantage significatif pour les équipes gérant de grands ensembles de données et des modèles complexes.
Selon les avis vérifiés, bien que SAS Model Manager offre des capacités d'automatisation solides, certains utilisateurs estiment qu'il manque de flexibilité et de fonctionnalités avancées que l'on trouve dans Databricks, notamment en ce qui concerne la gestion de flux de données diversifiés et les intégrations.
Les critiques de G2 soulignent que la qualité du support pour Databricks est généralement bonne, avec une assistance rapide rapportée par les utilisateurs, ce qui améliore l'expérience globale, surtout lors des phases initiales de configuration et de déploiement.
Les utilisateurs expriment que bien que SAS Model Manager soit efficace pour déployer des modèles et générer des alertes, il peut ne pas être aussi intuitif que Databricks, qui est reconnu pour son interface conviviale et sa facilité de configuration, en faisant un choix préféré pour les équipes cherchant une expérience d'intégration plus fluide.
Databricks vs SAS Model Manager
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Databricks plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Databricks dans l'ensemble.
Les évaluateurs ont estimé que Databricks répond mieux aux besoins de leur entreprise que SAS Model Manager.
En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que SAS Model Manager est l'option préférée.
Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Databricks à SAS Model Manager.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Databricks
Aucun tarif disponible
SAS Model Manager
Aucun tarif disponible
Essai gratuit
Databricks
Essai gratuit disponible
SAS Model Manager
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.9
574
8.3
12
Facilité d’utilisation
8.9
585
8.0
15
Facilité d’installation
8.7
457
6.7
11
Facilité d’administration
8.3
183
7.3
8
Qualité du service client
8.7
549
8.8
12
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