Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Cloudera Data Engineering e IBM watsonx.ai 
Prodotti in evidenza
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.1% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
Cloudera Data Engineering
Valutazione a Stelle
(23)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (39.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Cloudera Data EngineeringIBM watsonx.ai
Valutazione a Stelle
(131)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Prova gratuita disponibile
Scopri di più su IBM watsonx.aiRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Cloudera Data Engineering eccelle in facilità d'uso e configurazione, con gli utenti che evidenziano la sua interfaccia intuitiva e il rapido processo di onboarding. Molti apprezzano come si integri perfettamente con strumenti come Apache Spark e Airflow, rendendo efficiente la gestione dei pipeline di dati.
- Gli utenti dicono che IBM watsonx.ai offre una robusta capacità di personalizzazione, in particolare per la creazione di assistenti AI. I revisori elogiano il suo studio AI user-friendly, che consente lo sviluppo efficiente di chatbot e altre applicazioni utilizzando modelli pre-addestrati.
- Secondo le recensioni verificate, Cloudera Data Engineering è lodato per le sue capacità di automazione dei flussi di lavoro e analisi, specialmente nella gestione di dati storici e in streaming. Questo lo rende una scelta forte per le organizzazioni focalizzate sull'elaborazione dei dati su larga scala.
- I revisori menzionano che mentre IBM watsonx.ai è una solida piattaforma MLOps, a volte manca della profondità delle funzionalità trovata in Cloudera Data Engineering, in particolare in aree come l'ingestione e la manipolazione dei dati, dove le offerte di Cloudera sono notate come superiori.
- Gli utenti evidenziano che Cloudera Data Engineering ha ricevuto valutazioni più alte per la qualità del supporto, con molti che notano l'assistenza reattiva fornita dal team Cloudera, che migliora l'esperienza complessiva dell'utente.
- I revisori di G2 indicano che IBM watsonx.ai, pur avendo una presenza di mercato più ampia, ha un punteggio di soddisfazione complessivo leggermente inferiore rispetto a Cloudera Data Engineering. Questo suggerisce che, sebbene possa soddisfare bene le piccole imprese, potrebbe non raggiungere lo stesso livello di soddisfazione per gli utenti del mercato medio.
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
8.7
85
Facilità d'uso
9.3
23
8.8
118
Facilità di installazione
9.8
7
8.5
109
Facilità di amministrazione
9.5
7
8.7
37
Qualità del supporto
9.2
22
8.7
83
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
7
8.9
37
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
23
9.9
86
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
8.5
38
Sistema
9.5
16
8.2
31
Sviluppo del Modello
9.8
16
8.7
33
9.3
17
8.2
34
9.2
15
8.7
31
9.3
16
8.2
33
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
9
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
7.9
8
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
9.0
8
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
23
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
14
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
9
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
8.7
9
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
7.4
13
Dati insufficienti
8.7
9
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.8
10
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
7
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
9.0
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
7
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.2
8
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
9.2
8
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
19.2%
Software per computer
10.8%
Consulenza
7.5%
Servizi Finanziari
6.7%
Bancario
5.8%
Altro
50.0%
Alternative
Discussioni
Cloudera Data Engineering non ha discussioni con risposte
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
