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Comparer Google Cloud AI HubetIBM Watson Studio 
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En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (41.7% des avis)
Entreprise (51.3% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Google Cloud AI Hub
Note
(12)4.3 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (41.7% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Google Cloud AI HubIBM Watson Studio
Note
(164)4.2 sur 5
Segments de marché
Entreprise (51.3% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur IBM Watson StudioRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'IBM Watson Studio excelle dans l'ingestion et le traitement des données avec un score de 8,9, soulignant ses capacités robustes pour préparer les données à l'analyse. En revanche, Google Cloud AI Hub a reçu un score inférieur de 7,9, indiquant que les utilisateurs trouvent ses fonctionnalités de préparation des données moins complètes.
- Les critiques mentionnent qu'IBM Watson Studio offre des capacités de formation de modèles supérieures, avec un score de 9,0, que les utilisateurs apprécient pour son efficacité et son efficacité dans la formation des modèles. Google Cloud AI Hub, avec un score de 8,8, est considéré comme légèrement moins efficace dans ce domaine, ce qui entraîne une certaine insatisfaction des utilisateurs.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la facilité de déploiement dans IBM Watson Studio, qui a obtenu un impressionnant 9,8, en faisant un favori pour les utilisateurs qui privilégient des processus de déploiement rapides et simples. Google Cloud AI Hub, bien que toujours fort à 9,5, ne correspond pas à l'expérience sans faille rapportée par les utilisateurs d'IBM.
- Les utilisateurs sur G2 mettent en avant les fonctionnalités de collaboration dans IBM Watson Studio, avec un score de 9,4, qui facilitent efficacement le travail d'équipe et le partage de projets. En comparaison, les outils de collaboration de Google Cloud AI Hub, bien que fonctionnels, ont reçu un score inférieur, suggérant que les utilisateurs les trouvent moins intuitifs.
- Les critiques mentionnent qu'IBM Watson Studio brille dans la gouvernance des données avec un score de 9,5, que les utilisateurs apprécient pour sa gestion complète des politiques de données et de la conformité. Google Cloud AI Hub, avec un score de 8,3, est perçu comme manquant dans ce domaine critique, ce qui entraîne des préoccupations concernant la gestion des données.
- Les utilisateurs disent que la fonctionnalité d'algorithmes pré-construits d'IBM Watson Studio, avec un score de 9,2, est un avantage significatif, fournissant aux utilisateurs des solutions prêtes à l'emploi qui améliorent la productivité. Google Cloud AI Hub, bien qu'offrant des fonctionnalités similaires, a obtenu un score de 8,8, indiquant que les utilisateurs trouvent les offres d'IBM plus robustes et conviviales.
Google Cloud AI Hub vs IBM Watson Studio
- Les évaluateurs ont estimé que Google Cloud AI Hub répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM Watson Studio.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que IBM Watson Studio est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Google Cloud AI Hub à IBM Watson Studio.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Google Cloud AI Hub
Aucun tarif disponibleIBM Watson Studio
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Google Cloud AI Hub
Aucune information sur l'essai disponibleIBM Watson Studio
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.0
10
8.3
121
Facilité d’utilisation
8.3
10
8.0
122
Facilité d’installation
Pas assez de données
7.6
100
Facilité d’administration
Pas assez de données
7.8
95
Qualité du service client
7.7
10
8.2
113
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
8.0
94
Orientation du produit (% positif)
10.0
10
8.5
115
Fonctionnalités
Préparation des donnéesMasquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
9.2
14
Accès aux sources de données
Pas assez de données disponibles
9.0
13
Pas assez de données disponibles
9.3
12
Pas assez de données disponibles
9.2
14
Interaction des données
Pas assez de données disponibles
9.0
14
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.4
12
Pas assez de données disponibles
9.1
13
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.2
13
Pas assez de données disponibles
9.1
13
Pas assez de données disponibles
9.6
12
Exportation de données
Pas assez de données disponibles
9.4
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
déploiement
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
management
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
9.6
8
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Opérations
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.3
7
management
Pas assez de données disponibles
9.5
7
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
8.8
7
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.2
9
8.7
41
Système
7.9
8
9.0
12
Développement de modèles
8.3
9
8.5
33
7.6
9
8.8
34
8.5
9
8.5
35
8.7
9
8.3
36
Développement de modèles
8.3
8
9.4
13
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
9
8.5
27
8.0
9
8.5
34
8.5
9
Fonction non disponible
8.3
9
8.6
28
Services d’apprentissage automatique/profond
7.6
7
8.9
12
8.1
8
9.0
12
déploiement
8.0
9
8.5
32
8.3
9
8.6
33
8.7
9
8.6
30
IA générative
7.9
8
Pas assez de données disponibles
8.1
8
Pas assez de données disponibles
7.3
8
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Configuration
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Données
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Analyse
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
7.9
7
Personnalisation
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
9.2
6
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Outil statistique
Pas assez de données disponibles
8.0
14
Pas assez de données disponibles
8.4
15
Pas assez de données disponibles
8.1
15
Analyse des données
Pas assez de données disponibles
8.7
15
Pas assez de données disponibles
9.0
14
Prise de décision
Pas assez de données disponibles
8.6
14
Pas assez de données disponibles
8.6
15
Pas assez de données disponibles
8.3
13
Pas assez de données disponibles
8.7
14
IA générative
Pas assez de données disponibles
9.3
5
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Google Cloud AI HubetIBM Watson Studio est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
Google Cloud AI Hub n'a aucune catégorie unique
IBM Watson Studio est catégorisé comme Analyse de texteetAnalytique PrédictiveetPlateformes MLOpsetPréparation des données
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Google Cloud AI Hub
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
IBM Watson Studio
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Services financiers
25.0%
Logiciels informatiques
25.0%
Sécurité informatique et réseau
16.7%
Télécommunications
8.3%
Élaboration de programmes
8.3%
Autre
16.7%
Technologies et services d’information
15.8%
Logiciels informatiques
13.3%
Télécommunications
8.2%
Bancaire
7.6%
Gestion de l’éducation
5.7%
Autre
49.4%
Meilleures alternatives
Discussions
What is Google Cloud AI Hub used for?
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MN
Google Cloud AI Hub est une plateforme fournie par Google Cloud qui sert de dépôt pour les actifs d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence...Lire la suite
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