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Confronta Collibra e IBM Cloud Pak for Data 
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Collibra
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(102)4.2 su 5
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Scopri di più su CollibraIBM Cloud Pak for Data
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Scopri di più su IBM Cloud Pak for DataRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Le recensioni dicono che sia Collibra che IBM Cloud Pak for Data hanno una solida valutazione di 4.3 stelle, indicando che gli utenti trovano entrambi i prodotti affidabili ed efficaci nelle loro rispettive funzionalità.
- Gli utenti riportano che Collibra ha una presenza più forte nel mercato enterprise, con il 73,4% delle recensioni provenienti da utenti enterprise, rispetto al 50,0% di IBM Cloud Pak for Data. Questo suggerisce che Collibra potrebbe essere più adatto per le organizzazioni più grandi che cercano soluzioni complete di governance dei dati.
- I recensori menzionano che Collibra eccelle nella facilità di configurazione con un punteggio di 7.8, mentre IBM Cloud Pak for Data è leggermente inferiore a 7.2. Gli utenti apprezzano il processo di onboarding intuitivo di Collibra, che aiuta i team a iniziare rapidamente.
- Gli utenti su G2 evidenziano che la qualità del supporto di Collibra è valutata a 8.2, mentre IBM Cloud Pak for Data ottiene un punteggio leggermente superiore a 8.3. Tuttavia, molti utenti ritengono che il team di supporto di Collibra sia particolarmente reattivo e competente, rendendolo una scelta preferita per l'assistenza continua.
- Gli utenti di G2 riportano che Collibra brilla nella direzione del prodotto con un punteggio di 9.4, indicando un forte impegno per l'innovazione e il feedback degli utenti. Al contrario, IBM Cloud Pak for Data ha un punteggio di 8.8, suggerendo che, sebbene sia anch'esso focalizzato sul miglioramento, potrebbe non essere altrettanto proattivo nel rispondere alle esigenze degli utenti.
- Gli utenti dicono che entrambi i prodotti hanno punteggi simili per la facilità d'uso a 8.1, ma l'interfaccia utente di Collibra è spesso elogiata per la sua chiarezza e design user-friendly, rendendo più facile per i team navigare e utilizzare efficacemente le sue funzionalità.
Collibra vs IBM Cloud Pak for Data
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM Cloud Pak for Data più facile da usare. Tuttavia, Collibra è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Collibra in generale.
- I revisori hanno ritenuto che IBM Cloud Pak for Data soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Collibra.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM Cloud Pak for Data sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Collibra rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Collibra
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Collibra
Prova gratuita disponibile
IBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
87
8.5
47
Facilità d'uso
8.0
89
8.1
47
Facilità di installazione
7.7
68
7.2
26
Facilità di amministrazione
8.0
65
7.6
27
Qualità del supporto
8.2
89
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
66
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
86
8.8
47
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
7.7
11
Dati insufficienti
Governance dei dati
7.9
7
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.0
9
Dati insufficienti
6.7
8
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Collaborazione
7.9
8
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale
7.3
8
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.5
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
7.4
54
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.8
63
Dati insufficienti
7.0
61
Dati insufficienti
Gestione
8.5
55
Dati insufficienti
8.4
51
Dati insufficienti
7.4
43
Dati insufficienti
7.0
49
Dati insufficienti
7.9
51
Dati insufficienti
Conformità
7.8
49
Dati insufficienti
7.8
54
Dati insufficienti
7.5
48
Dati insufficienti
7.7
44
Dati insufficienti
Sicurezza
7.7
44
Dati insufficienti
7.8
51
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
Qualità dei dati
7.3
39
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.6
40
Dati insufficienti
Manutenzione
6.7
39
Dati insufficienti
7.5
43
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.3
8
Dati insufficienti
6.5
8
Dati insufficienti
AI agentico - Governance dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione della Privacy dei DatiNascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
8.3
23
Dati insufficienti
Funzionalità
8.7
14
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
8.3
12
Dati insufficienti
8.3
17
Dati insufficienti
8.4
16
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
7.2
9
Dati insufficienti
8.6
18
Dati insufficienti
Valutazione d'Impatto sulla Privacy (PIA)Nascondi 5 CaratteristicheMostra 5 Caratteristiche
7.6
9
Dati insufficienti
Funzionalità
8.3
8
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
6.9
8
Dati insufficienti
Infrastruttura come Servizio (IaaS)Nascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
9
Fornitura di infrastrutture
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.3
7
Gestione
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.1
8
Funzionalità
Dati insufficienti
8.3
8
Scoperta di Dati SensibiliNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
7.5
18
Dati insufficienti
Funzionalità
8.1
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
6.5
11
Dati insufficienti
6.8
12
Dati insufficienti
6.7
11
Dati insufficienti
6.7
12
Dati insufficienti
7.5
12
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
7.7
14
Dati insufficienti
8.0
14
Dati insufficienti
Agente AI - Scoperta di Dati Sensibili
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
14
Sistema
Dati insufficienti
9.5
11
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.8
8
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.5
12
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
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
Gestione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
5
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Tessuto di dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione Attiva dei MetadatiNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
7.6
37
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.5
35
Dati insufficienti
7.3
31
Dati insufficienti
7.8
32
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
8.3
30
Dati insufficienti
Segnalazione
7.7
29
Dati insufficienti
7.7
27
Dati insufficienti
7.7
35
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agente AI - Negozio SAP
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
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.0
7
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.3
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.5
27
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
15
|
Verificato
Connettività
Dati insufficienti
8.0
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
22
|
Verificato
Dati insufficienti
8.1
25
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
24
|
Verificato
Operazioni
Dati insufficienti
8.7
26
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
25
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
24
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
13
|
Verificato
Richiesta di Accesso ai Dati (DSAR)Nascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
7.9
16
Dati insufficienti
Funzionalità
7.7
10
Dati insufficienti
7.3
10
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.0
10
Dati insufficienti
Funzionalità
8.4
18
Dati insufficienti
8.1
16
Dati insufficienti
8.3
15
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.9
15
Dati insufficienti
Gestione
7.4
19
Dati insufficienti
7.8
16
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
7.3
20
Dati insufficienti
8.3
19
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Collibra e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comeTessuto Dati
Categorie uniche
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeCloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, Infrastruttura come Servizio (IaaS), e Infrastruttura di AI Generativa
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Collibra
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Cloud Pak for Data
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
Servizi Finanziari
12.1%
Bancario
9.1%
Prodotti farmaceutici
8.1%
Telecomunicazioni
6.1%
Assicurazione
6.1%
Altro
58.6%
Software per computer
12.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.6%
Bancario
8.6%
Servizi Finanziari
5.7%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
58.6%
Alternative
Discussioni
Quali sono gli elementi critici dei dati? Come identificare gli ECD.
2 Commenti
JS
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