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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Entreprise (57.6% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Azure Machine Learning
Note
(88)4.3 sur 5
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Azure Machine LearningSAS Enterprise Miner
Note
(192)4.2 sur 5
Segments de marché
Entreprise (57.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur SAS Enterprise MinerRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que SAS Enterprise Miner excelle dans ses capacités de Data Mining, avec un score de 8,3, tandis qu'Azure Machine Learning offre un score légèrement inférieur de 8,1 dans le même domaine. Les critiques mentionnent que SAS fournit des outils robustes pour l'analyse de données complexes, ce qui en fait un choix privilégié pour les entreprises axées sur des insights approfondis des données.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning brille dans le Support Linguistique, avec un score de 8,9 comparé à 7,5 pour SAS. Les utilisateurs sur G2 apprécient le support étendu d'Azure pour divers langages de programmation, ce qui améliore la flexibilité pour les data scientists et les développeurs travaillant dans des environnements diversifiés.
- Les utilisateurs disent que SAS Enterprise Miner a une forte réputation pour la Qualité du Support, avec un score de 8,2, tandis qu'Azure Machine Learning le surpasse légèrement avec un score de 8,6. Les critiques soulignent que l'équipe de support de SAS est réactive et compétente, ce qui est crucial pour les entreprises qui nécessitent une assistance rapide.
- Les utilisateurs de G2 rapportent qu'Azure Machine Learning offre une Facilité d'Utilisation supérieure, avec un score de 8,6 comparé à 7,7 pour SAS. Les utilisateurs mentionnent que l'interface intuitive d'Azure et ses fonctionnalités de glisser-déposer simplifient le processus de développement de modèles, le rendant plus accessible pour les utilisateurs de niveaux d'expertise variés.
- Les critiques mentionnent que SAS Enterprise Miner fournit d'excellents Algorithmes Préconstruits, avec un score de 8,8, tandis qu'Azure Machine Learning obtient un score de 8,3. Les utilisateurs apprécient la variété et l'efficacité des modèles préconstruits de SAS, qui peuvent accélérer considérablement le processus analytique pour des projets complexes.
- Les utilisateurs rapportent qu'Azure Machine Learning excelle en Scalabilité, avec un score de 9,2, comparé à 8,6 pour SAS. Les critiques soulignent la capacité d'Azure à gérer de grands ensembles de données et à faire évoluer les opérations de manière transparente, ce qui en fait un meilleur choix pour les organisations anticipant une croissance rapide ou des charges de travail fluctuantes.
Azure Machine Learning vs SAS Enterprise Miner
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Machine Learning plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Azure Machine Learning dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que SAS Enterprise Miner répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Machine Learning.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Azure Machine Learning est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Azure Machine Learning à SAS Enterprise Miner.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleSAS Enterprise Miner
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleSAS Enterprise Miner
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.7
168
Facilité d’utilisation
8.5
80
7.7
168
Facilité d’installation
8.3
57
7.7
48
Facilité d’administration
8.3
49
7.7
47
Qualité du service client
8.6
74
8.2
151
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.3
47
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
7.4
159
Fonctionnalités
Administration
Pas assez de données disponibles
7.8
6
Pas assez de données disponibles
7.2
6
Pas assez de données disponibles
6.4
6
Capacités
Pas assez de données disponibles
7.2
6
Pas assez de données disponibles
8.1
6
Pas assez de données disponibles
7.8
6
Pas assez de données disponibles
7.5
6
Méthodologie
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Pas assez de données disponibles
8.3
6
IA générative
Pas assez de données disponibles
6.7
6
Pas assez de données disponibles
6.7
6
Plateformes MLOpsMasquer 22 fonctionnalitésAfficher 22 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
déploiement
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
déploiement
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
management
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
Opérations
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
management
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
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
8.4
56
8.3
8
Système
8.6
22
8.1
8
Développement de modèles
8.6
51
7.1
8
8.9
54
7.7
8
8.3
53
8.8
8
8.7
52
8.5
8
Développement de modèles
8.4
21
8.1
8
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
8.3
7
7.9
45
8.1
7
7.8
38
8.3
7
8.2
42
8.3
8
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
8.1
7
8.5
21
7.6
7
déploiement
8.8
50
8.6
7
8.7
51
8.8
7
8.9
51
9.0
7
IA générative
8.5
10
8.6
7
8.2
10
8.6
7
7.5
10
8.8
7
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
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
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
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
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
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
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
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
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
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
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
Analytique PrédictiveMasquer 11 fonctionnalitésAfficher 11 fonctionnalités
Pas assez de données
8.0
110
Outil statistique
Pas assez de données disponibles
8.1
86
Pas assez de données disponibles
8.3
93
Pas assez de données disponibles
8.0
89
Analyse des données
Pas assez de données disponibles
9.1
103
Pas assez de données disponibles
8.4
103
Prise de décision
Pas assez de données disponibles
8.6
97
Pas assez de données disponibles
7.2
103
Pas assez de données disponibles
8.0
100
Pas assez de données disponibles
7.8
17
IA générative
Pas assez de données disponibles
7.4
7
Pas assez de données disponibles
7.4
7
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Azure Machine LearningetSAS Enterprise Miner est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
Azure Machine Learning est catégorisé comme Plateformes MLOpsetOpérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générativeetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
SAS Enterprise Miner est catégorisé comme Analytique PrédictiveetAnalyse statistique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
SAS Enterprise Miner
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
28.2%
Logiciels informatiques
14.1%
Conseil en gestion
8.2%
Gestion de l’éducation
5.9%
enseignement
4.7%
Autre
38.8%
enseignement
17.4%
Technologies et services d’information
11.4%
Hôpital et soins de santé
10.9%
Recherche
7.6%
Administration publique
6.0%
Autre
46.7%
Meilleures alternatives
Discussions
À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
AR
En bref, pour construire, déployer et gérer des modèles de haute qualité plus rapidement et avec confiance.Lire la suite
Azure Machine Learning n'a plus de discussions avec des réponses
Qu'est-ce qu'une plateforme d'analytique avancée ?
1 commentaire
GS
L'analyse avancée est l'examen autonome ou semi-autonome des données ou du contenu à l'aide de techniques et d'outils sophistiqués, généralement au-delà de...Lire la suite
SAS Enterprise Miner n'a plus de discussions avec des réponses
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