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Confronta Cloudera Data Engineering e IBM watsonx.ai 
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Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.1% delle recensioni)
Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
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Cloudera Data Engineering
Valutazione a Stelle
(23)4.7 su 5
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Mercato Medio (39.1% delle recensioni)
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Scopri di più su IBM watsonx.aiRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Cloudera Data Engineering eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9,4, mentre IBM watsonx.ai è inferiore con un punteggio di 8,2. I revisori menzionano che le capacità robuste di Cloudera nella gestione di fonti di dati diverse lo rendono una scelta preferita per gli ingegneri dei dati.
- I revisori menzionano che Cloudera Data Engineering offre una Facilità di Installazione superiore con un punteggio di 9,7 rispetto al 9,1 di IBM watsonx.ai. Gli utenti su G2 apprezzano il processo di installazione semplice e l'esperienza di onboarding rapida fornita da Cloudera.
- Gli utenti dicono che la Qualità del Supporto di Cloudera è altamente valutata a 9,3, mentre il supporto di IBM watsonx.ai è valutato più basso a 8,8. I revisori evidenziano il servizio clienti reattivo di Cloudera e la documentazione estesa come fattori chiave nella loro soddisfazione.
- Gli utenti di G2 segnalano che Cloudera Data Engineering brilla in Scalabilità con un punteggio di 9,0, mentre IBM watsonx.ai ha un punteggio leggermente inferiore di 8,5. Gli utenti menzionano che l'architettura di Cloudera consente una scalabilità senza problemi man mano che crescono le esigenze di dati.
- I revisori menzionano che IBM watsonx.ai offre migliori capacità di Elaborazione del Linguaggio Naturale, con un punteggio di 9,3 rispetto al 9,2 di Cloudera. Gli utenti apprezzano le funzionalità avanzate negli strumenti NLP di IBM, che migliorano le loro applicazioni AI.
- Gli utenti segnalano che Cloudera Data Engineering fornisce una maggiore Flessibilità del Framework con un punteggio di 8,1, mentre IBM watsonx.ai ottiene 8,3. I revisori notano che il supporto di Cloudera per vari framework consente una maggiore personalizzazione nei progetti di dati.
Cloudera Data Engineering vs IBM watsonx.ai
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Cloudera Data Engineering più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Cloudera Data Engineering nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Cloudera Data Engineering soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM watsonx.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Cloudera Data Engineering sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Cloudera Data Engineering rispetto a IBM watsonx.ai.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Cloudera Data Engineering
Nessun prezzo disponibileIBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Cloudera Data Engineering
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
23
8.8
77
Facilità d'uso
9.3
23
8.9
109
Facilità di installazione
9.8
7
8.5
100
Facilità di amministrazione
9.5
7
8.7
36
Qualità del supporto
9.2
22
8.8
76
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
7
8.9
36
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
23
9.9
79
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Gestione
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Operazioni
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Gestione
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
9.4
17
8.6
36
Sistema
9.5
16
8.2
31
Sviluppo del Modello
9.8
16
8.6
32
9.3
17
8.2
32
9.2
15
8.7
31
9.3
16
8.4
32
Sviluppo del modello
9.2
15
8.5
32
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
16
Funzionalità non disponibile
9.4
16
8.9
32
9.3
16
8.6
32
9.2
16
8.1
32
Servizi di Machine/Deep Learning
9.6
15
8.5
32
9.6
14
8.8
32
Distribuzione
9.3
16
8.2
32
9.5
17
8.6
32
9.4
16
8.8
32
Intelligenza Artificiale Generativa
9.4
14
8.8
31
9.0
14
8.8
31
9.1
15
Funzionalità non disponibile
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
Tipo di Dati
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Tipo di Sintesi
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.3
7
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
9.0
21
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.1
6
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Cloudera Data Engineering e IBM watsonx.ai sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Cloudera Data Engineering non ha categorie uniche
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Infrastruttura di AI Generativa, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Costruttori di Agenti AI, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Cloudera Data Engineering
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM watsonx.ai
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
26.1%
Software per computer
26.1%
Consulenza
13.0%
Bancario
8.7%
Sviluppo del programma
4.3%
Altro
21.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.9%
Software per computer
11.7%
Consulenza
7.2%
Bancario
6.3%
Marketing e Pubblicità
5.4%
Altro
50.5%
Alternative
Discussioni
Cloudera Data Engineering non ha discussioni con risposte
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
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