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Confronta Aporia e IBM Watson Studio 
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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 IBM Watson Studio eccelle nella varietà delle fonti di dati, ottenendo un punteggio di 8,9, il che consente un'ampia integrazione dei dati, mentre Aporia, sebbene forte, non è stata valutata in quest'area, potenzialmente limitando la sua versatilità nella gestione dei dati.
- I revisori menzionano che Aporia brilla per facilità d'uso con un punteggio di 9,4, rendendola più accessibile per le piccole imprese, mentre IBM Watson Studio, con un punteggio di 8,0, potrebbe richiedere una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la qualità del supporto di Aporia è eccezionale, con un punteggio di 9,6, significativamente più alto rispetto all'8,2 di IBM Watson Studio, indicando che gli utenti potrebbero trovare un'assistenza più reattiva con Aporia.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM Watson Studio offre una scalabilità superiore con un punteggio di 9,0, rendendolo una scelta migliore per applicazioni a livello aziendale, mentre la scalabilità di Aporia è valutata a 8,9, il che potrebbe essere meno robusto per le organizzazioni più grandi.
- I revisori menzionano che le capacità no-code di Aporia sono impressionanti, con un punteggio di 9,7, il che consente agli utenti di costruire modelli senza una conoscenza approfondita della programmazione, mentre le funzionalità no-code di IBM Watson Studio non sono evidenziate, suggerendo che potrebbe essere necessario un approccio più tecnico.
- Gli utenti dicono che la flessibilità di distribuzione di IBM Watson Studio è degna di nota, con un punteggio di 9,8 per facilità di distribuzione, rispetto all'8,7 di Aporia, indicando che IBM potrebbe fornire un processo di configurazione più fluido per gli utenti che cercano di implementare rapidamente le loro soluzioni.
Aporia vs IBM Watson Studio
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Aporia più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Aporia nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Aporia 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 Aporia sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Aporia rispetto a IBM Watson Studio.
Prezzi
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Aporia
Scaler
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For ML teams with multiple production models
- Everything included in ML Starter
- Unlimited rows and predictions
- Unlimited users
IBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Aporia
Prova gratuita disponibile
IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.3
57
8.3
121
Facilità d'uso
9.2
59
8.0
122
Facilità di installazione
9.3
21
7.6
100
Facilità di amministrazione
9.1
13
7.8
95
Qualità del supporto
9.5
54
8.2
113
the product è stato un buon partner negli affari?
9.5
13
8.0
94
Direzione del prodotto (% positivo)
9.6
59
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
8.7
29
8.8
8
8.9
31
9.2
8
9.0
26
9.0
8
8.5
28
9.4
8
9.0
29
8.8
8
Distribuzione
8.7
30
9.0
8
9.0
32
8.8
8
8.8
28
8.8
8
9.0
32
9.4
8
9.1
31
9.2
8
Gestione
8.7
26
9.3
7
9.3
29
9.6
8
8.7
28
9.0
7
8.8
26
9.0
8
Operazioni
9.0
34
9.0
8
8.7
29
9.0
8
8.6
28
9.3
7
Gestione
8.7
26
9.5
7
9.2
31
9.4
8
8.7
29
8.8
7
Intelligenza Artificiale Generativa
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
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
Imposta
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
9.3
11
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.7
11
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.8
11
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.8
11
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.5
11
Dati insufficienti
8.9
11
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
9.7
11
Dati insufficienti
8.8
11
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
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
Aporia e IBM Watson Studio sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
Aporia è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps) e Infrastruttura di AI Generativa
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, e Preparazione dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Aporia
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
Software per computer
20.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.8%
Sicurezza Informatica e di Rete
10.3%
Servizi Finanziari
5.9%
Telecomunicazioni
4.4%
Altro
47.1%
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%
Alternative
Discussioni
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