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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (38.6% delle recensioni)
Impresa (51.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Amazon Comprehend
Valutazione a Stelle
(71)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (38.6% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Amazon ComprehendIBM Watson Studio
Valutazione a Stelle
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Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su IBM Watson StudioRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon Comprehend eccelle nell'Elaborazione del Linguaggio Naturale con un punteggio alto di 8,5, mentre IBM Watson Studio brilla nella Comprensione del Linguaggio Naturale con un punteggio di 8,9, indicando un leggero vantaggio nella comprensione del contesto e delle sfumature del linguaggio.
- I recensori menzionano che Amazon Comprehend offre una robusta funzione di Analisi del Sentimento valutata a 8,7, molto apprezzata per la sua accuratezza, mentre l'analisi del sentimento di IBM Watson Studio è valutata a 8,6, dimostrando che è anch'essa efficace ma leggermente meno favorita dagli utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la Facilità di Connessione ai Dati di Amazon Comprehend è valutata a 9,3, rendendo più facile integrare varie fonti di dati, mentre il punteggio di IBM Watson Studio di 9,1 è comunque forte ma indica una piccola differenza nell'esperienza utente.
- Gli utenti su G2 riportano che la funzionalità di Drag and Drop di Amazon Comprehend è valutata a 9,2, rendendola user-friendly per gli utenti non tecnici, mentre il punteggio di 8,1 di IBM Watson Studio suggerisce che la sua interfaccia potrebbe non essere così intuitiva per coloro che hanno meno familiarità con la programmazione.
- I recensori menzionano che IBM Watson Studio eccelle nell'Addestramento dei Modelli con un punteggio alto di 9,0, cruciale per gli utenti che cercano di sviluppare modelli personalizzati, mentre il punteggio di 8,3 di Amazon Comprehend indica che potrebbe non essere così forte in quest'area.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme hanno forti caratteristiche di Governance dei Dati, con IBM Watson Studio valutato a 9,5, particolarmente vantaggioso per le imprese che necessitano di una stretta conformità, mentre il punteggio di 9,0 di Amazon Comprehend è comunque encomiabile ma mostra un divario nelle capacità di governance a livello aziendale.
Amazon Comprehend vs IBM Watson Studio
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Amazon Comprehend più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Amazon Comprehend nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Amazon Comprehend soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Amazon Comprehend sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Amazon Comprehend rispetto a IBM Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon Comprehend
Nessun prezzo disponibileIBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Amazon Comprehend
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
63
8.3
121
Facilità d'uso
8.6
63
8.0
122
Facilità di installazione
7.8
19
7.6
100
Facilità di amministrazione
8.1
18
7.8
95
Qualità del supporto
8.4
55
8.2
113
the product è stato un buon partner negli affari?
8.1
18
8.0
94
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
61
8.5
115
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Interazione dei dati
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
8
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
Gestione
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.7
41
Sistema
Dati insufficienti
9.0
12
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
33
Dati insufficienti
8.8
34
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.3
36
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
9.4
13
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.6
28
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.9
12
Dati insufficienti
9.0
12
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
32
Dati insufficienti
8.6
33
Dati insufficienti
8.6
30
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU)Nascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
8.3
30
Dati insufficienti
Algoritmo
8.7
26
Dati insufficienti
8.6
25
Dati insufficienti
8.4
26
Dati insufficienti
8.5
23
Dati insufficienti
8.2
24
Dati insufficienti
8.3
27
Dati insufficienti
Sistema
8.5
26
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.1
24
Dati insufficienti
8.2
25
Dati insufficienti
7.7
23
Dati insufficienti
Imposta
8.7
26
8.6
7
8.6
26
8.3
7
7.6
23
9.7
6
Dati
8.5
24
8.6
7
8.1
25
8.6
7
Analisi
8.0
26
9.7
6
8.3
24
8.1
7
8.8
24
8.1
7
9.0
24
8.3
7
8.7
23
8.8
7
8.1
24
8.1
7
8.3
23
7.9
7
Personalizzazione
8.2
25
9.0
7
7.9
22
8.1
7
8.5
21
9.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.0
14
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
9.0
14
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
14
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon Comprehend e IBM Watson Studio sono categorizzati comeAnalisi del testo
Categorie uniche
Amazon Comprehend è categorizzato comeComprensione del Linguaggio Naturale (NLU)
IBM Watson Studio è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, Piattaforme MLOps, e Preparazione dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon Comprehend
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Watson Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.6%
Software per computer
12.9%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
7.1%
Marketing e Pubblicità
5.7%
Altro
48.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.4%
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