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En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (40.2% des avis)
Entreprise (55.6% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
IBM watsonx.ai
Note
(123)4.4 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (40.2% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Essai gratuit disponible
En savoir plus sur IBM watsonx.aiMicrosoft Fabric
Note
(18)4.6 sur 5
Segments de marché
Entreprise (55.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Microsoft FabricRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les critiques de G2 rapportent que IBM watsonx.ai excelle dans les capacités de personnalisation, permettant aux utilisateurs de créer des assistants IA sur mesure avec un haut degré de détail. Cette flexibilité est mise en avant par les utilisateurs qui apprécient les outils sans code de la plateforme pour construire des flux de travail et enrichir les données.
- Les utilisateurs disent que Microsoft Fabric se distingue par son intégration transparente de divers services de données, tels que Data Factory et Power BI. Cette approche unifiée simplifie l'ingénierie et l'analyse des données, en faisant un choix privilégié pour ceux qui recherchent une solution tout-en-un.
- Selon des avis vérifiés, IBM watsonx.ai met fortement l'accent sur la convivialité, en particulier avec son studio IA. Les utilisateurs ont noté que les modèles pré-entraînés de la plateforme améliorent considérablement l'efficacité lors de la création de chatbots et d'autres applications IA.
- Les critiques mentionnent que l'ensemble de fonctionnalités étendu de Microsoft Fabric est un avantage majeur, en particulier pour les utilisateurs d'entreprise. La capacité de la plateforme à gérer des projets d'ingénierie de données de bout en bout est fréquemment louée, en faisant une option robuste pour les grandes organisations.
- Les critiques de G2 soulignent que bien que IBM watsonx.ai ait un solide score G2 reflétant la satisfaction globale, il a moins d'avis récents comparé à Microsoft Fabric. Cela suggère que bien qu'il soit bien considéré, les utilisateurs peuvent avoir des informations plus à jour sur les performances de Microsoft Fabric.
- Les utilisateurs rapportent que la qualité du support d'IBM watsonx.ai est louable, beaucoup appréciant le support aux développeurs via des clés API et des environnements sandbox. Cependant, le support de Microsoft Fabric est également noté pour être réactif et efficace, en particulier pour les besoins au niveau de l'entreprise.
IBM watsonx.ai vs Microsoft Fabric
- Les évaluateurs ont estimé que Microsoft Fabric répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM watsonx.ai.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Microsoft Fabric est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Microsoft Fabric à IBM watsonx.ai.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
IBM watsonx.ai
Aucun tarif disponibleMicrosoft Fabric
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
IBM watsonx.ai
Essai gratuit disponible
Microsoft Fabric
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.8
78
9.3
18
Facilité d’utilisation
8.8
110
9.0
18
Facilité d’installation
8.5
101
9.0
7
Facilité d’administration
8.7
36
Pas assez de données
Qualité du service client
8.8
77
9.1
18
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.9
36
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.9
80
10.0
18
Fonctionnalités
déploiement
9.1
9
8.9
16
8.5
9
8.9
16
7.8
9
8.8
16
8.7
9
8.9
16
8.7
9
9.2
16
déploiement
9.3
9
9.0
16
8.7
9
9.3
16
8.3
9
9.2
16
8.9
9
9.2
16
9.1
9
9.3
16
management
8.0
9
8.8
15
8.5
9
8.9
16
8.5
9
9.0
15
9.3
9
9.0
15
Opérations
9.1
9
9.0
16
8.7
9
9.0
16
9.3
9
9.1
16
management
8.5
9
8.6
16
9.0
8
8.7
15
8.5
8
8.7
15
IA générative
9.1
9
8.1
14
9.3
9
8.2
14
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.6
36
Pas assez de données
Système
8.2
31
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.6
32
Pas assez de données disponibles
8.2
32
Pas assez de données disponibles
8.7
31
Pas assez de données disponibles
8.4
32
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.5
32
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.9
32
Pas assez de données disponibles
8.6
32
Pas assez de données disponibles
8.1
32
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
32
Pas assez de données disponibles
8.8
32
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.2
32
Pas assez de données disponibles
8.6
32
Pas assez de données disponibles
8.8
32
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.8
31
Pas assez de données disponibles
8.8
31
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
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
Type de données
8.8
13
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.5
12
Pas assez de données disponibles
Type de synthèse
9.0
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
Transformation des données
8.6
12
Pas assez de données disponibles
9.3
12
Pas assez de données disponibles
9.7
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
8.8
8
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
9.4
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
7.9
8
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
9.5
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.3
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
9.3
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
Plateformes de création de contenu IAMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Génération de contenu - Plateformes de création de contenu IA
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
Plateformes de création de contenu IA - Gestion
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
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
9.1
22
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
9.0
21
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
9.2
22
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
8.8
8
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.2
6
Pas assez de données disponibles
8.1
6
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.9
6
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
8.9
6
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.3
7
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.3
6
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.1
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
9.4
6
Pas assez de données disponibles
8.6
6
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.6
6
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
9.4
6
Pas assez de données disponibles
9.2
6
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
8.9
6
Pas assez de données disponibles
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
9.0
10
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
8.6
7
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
Intégration - Constructeurs d'agents IA
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
Plateformes de Machine Learning à Faible CodeMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingestion de données et préparation - Plateformes de machine learning à faible code
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
Construction de modèles et automatisation - Plateformes de machine learning à faible code
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
Catégories
Catégories
Catégories partagées
IBM watsonx.aietMicrosoft Fabric est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
IBM watsonx.ai est catégorisé comme Données synthétiquesetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetApprentissage automatiqueetPlateformes de création de contenu IAetInfrastructure d'IA générativeetOpérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etConstructeurs d'agents d'IAetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Microsoft Fabric n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
IBM watsonx.ai
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Microsoft Fabric
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
Technologies et services d’information
18.8%
Logiciels informatiques
11.6%
Consultation
7.1%
Services financiers
6.3%
Bancaire
6.3%
Autre
50.0%
Technologies et services d’information
16.7%
Gestion de l’éducation
16.7%
Fabrication
11.1%
Fabrication électrique/électronique
11.1%
Consultation
5.6%
Autre
38.9%
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