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Confronta Databricks Data Intelligence Platform e Neo4j Graph Data Science 
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che la Databricks Data Intelligence Platform eccelle nella soddisfazione complessiva degli utenti, vantando un punteggio G2 significativamente più alto rispetto a Neo4j Graph Data Science. Gli utenti apprezzano la sua capacità di scalare grandi modelli linguistici e gestire i dati attraverso più ambienti cloud senza problemi.
- Gli utenti dicono che Databricks offre un'interfaccia più intuitiva, con notebook interattivi che supportano sia SQL che Python per la visualizzazione dei dati. Questa caratteristica di usabilità è spesso evidenziata come un grande vantaggio rispetto a Neo4j, che, sebbene potente, potrebbe non fornire lo stesso livello di esperienza user-friendly.
- I revisori menzionano che Databricks ha una robusta funzione di autoscaling che aiuta a ridurre i costi delle risorse cloud, un vantaggio significativo per le organizzazioni che cercano di ottimizzare le loro spese. Al contrario, il feedback recente su Neo4j indica che, sebbene si comporti bene nell'analisi dei grafi, potrebbe non avere le stesse caratteristiche di efficienza dei costi.
- Secondo le recensioni verificate, Neo4j Graph Data Science brilla nelle sue capacità specializzate per la modellazione dei grafi e l'analisi avanzata. Gli utenti elogiano i suoi aggiornamenti delle prestazioni e l'efficacia dei suoi algoritmi, in particolare per il rilevamento delle comunità e la ricerca di somiglianze, che sono essenziali per i sistemi di raccomandazione.
- Gli utenti evidenziano che, sebbene entrambe le piattaforme abbiano un forte supporto, Neo4j riceve voti leggermente più alti per la sua reattività e assistenza con problemi specifici di machine learning. Tuttavia, Databricks è nota per il suo supporto tempestivo, soprattutto durante l'implementazione di nuove funzionalità.
- I revisori notano che Databricks ha un volume di recensioni molto più ampio, indicando una base di utenti più vasta e un feedback più affidabile. Questo ampio coinvolgimento degli utenti suggerisce che Databricks è una scelta più consolidata sul mercato, mentre Neo4j, nonostante i suoi punti di forza, ha meno recensioni recenti, il che potrebbe limitare le intuizioni sulle sue prestazioni attuali.
Databricks Data Intelligence Platform vs Neo4j Graph Data Science
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Databricks Data Intelligence Platform più facile da usare e configurare. Tuttavia, i recensori hanno ritenuto che l'amministrazione di entrambi i prodotti fosse ugualmente facile e hanno preferito fare affari con Neo4j Graph Data Science nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Neo4j Graph Data Science soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Databricks Data Intelligence Platform.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Neo4j Graph Data Science sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Databricks Data Intelligence Platform rispetto a Neo4j Graph Data Science.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Databricks Data Intelligence Platform
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AuraDS Professional
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Al mese
AuraDS Professional è il modo più veloce per portare i tuoi esperimenti di data science sui grafici in produzione con fatturazione mensile.
- 8-96GB (RAM)
- Paga a consumo: carta di credito o fatturazione Google Cloud
- Aggiornamenti/patches automatici
Prova Gratuita
Databricks Data Intelligence Platform
Prova gratuita disponibile
Neo4j Graph Data Science
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
538
9.0
13
Facilità d'uso
8.9
549
8.5
13
Facilità di installazione
8.7
422
7.9
8
Facilità di amministrazione
8.3
176
8.3
8
Qualità del supporto
8.7
513
8.8
13
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
180
9.4
8
Direzione del prodotto (% positivo)
9.6
527
9.1
13
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
8.2
11
Dati insufficienti
7.4
9
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.8
12
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.9
6
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.0
8
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
9.3
7
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
Self Service
7.7
10
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
8.2
10
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
8.8
7
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
8.8
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
9.2
6
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.9
137
Dati insufficienti
8.6
137
Dati insufficienti
7.6
122
Dati insufficienti
8.4
140
Dati insufficienti
Amministrazione
8.8
97
Dati insufficienti
8.6
93
Dati insufficienti
9.0
93
Dati insufficienti
8.7
95
Dati insufficienti
Gestione
8.4
87
Dati insufficienti
8.6
86
Dati insufficienti
8.6
87
Dati insufficienti
8.5
87
Dati insufficienti
8.7
85
Dati insufficienti
Conformità
8.8
97
Dati insufficienti
8.7
92
Dati insufficienti
8.8
92
Dati insufficienti
8.7
93
Dati insufficienti
Sicurezza
9.0
85
Dati insufficienti
8.9
85
Dati insufficienti
8.8
86
Dati insufficienti
Qualità dei dati
9.0
93
Dati insufficienti
8.7
93
Dati insufficienti
8.9
92
Dati insufficienti
Manutenzione
8.7
85
Dati insufficienti
8.8
83
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.4
82
Dati insufficienti
8.5
81
Dati insufficienti
AI agentico - Governance dei dati
8.5
10
Dati insufficienti
8.8
11
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
Gestione
8.6
169
Dati insufficienti
8.5
163
Dati insufficienti
Funzionalità
9.1
170
Dati insufficienti
9.2
170
Dati insufficienti
9.1
171
Dati insufficienti
9.0
163
Dati insufficienti
9.1
165
Dati insufficienti
Distribuzione
8.9
64
Dati insufficienti
8.9
64
Dati insufficienti
8.9
64
Dati insufficienti
8.9
65
Dati insufficienti
8.9
66
Dati insufficienti
Distribuzione
8.9
61
Dati insufficienti
8.8
62
Dati insufficienti
8.6
66
Dati insufficienti
8.9
65
Dati insufficienti
9.0
66
Dati insufficienti
Gestione
9.0
62
Dati insufficienti
8.8
63
Dati insufficienti
9.1
59
Dati insufficienti
8.9
67
Dati insufficienti
Operazioni
8.7
62
Dati insufficienti
8.8
61
Dati insufficienti
9.0
62
Dati insufficienti
Gestione
8.8
60
Dati insufficienti
8.7
60
Dati insufficienti
9.1
59
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
28
Dati insufficienti
8.3
28
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.5
209
8.4
12
Sistema
8.8
178
8.8
10
Sviluppo del Modello
8.8
182
7.9
11
7.9
187
8.1
8
8.3
184
8.5
10
8.6
187
8.5
9
Sviluppo del modello
8.5
171
8.8
7
Servizi di Machine/Deep Learning
8.2
173
Funzionalità non disponibile
8.5
179
8.0
5
8.2
170
Funzionalità non disponibile
8.2
172
8.0
5
Servizi di Machine/Deep Learning
8.4
158
Funzionalità non disponibile
8.4
160
Dati insufficienti
Distribuzione
8.5
176
7.9
7
8.7
179
8.8
10
9.0
185
9.2
8
Intelligenza Artificiale Generativa
8.2
86
Dati insufficienti
8.4
87
Dati insufficienti
7.6
86
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
9.2
8
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Gestione dei dati
9.0
181
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
180
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
174
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
178
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
167
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
170
|
Verificato
Dati insufficienti
Integrazione
8.8
167
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
165
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
172
|
Verificato
Dati insufficienti
Distribuzione
7.9
155
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
176
|
Verificato
Dati insufficienti
Prestazione
9.1
176
|
Verificato
Dati insufficienti
Sicurezza
8.8
165
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
166
|
Verificato
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
76
Dati insufficienti
8.4
75
Dati insufficienti
Gestione dei dati
9.0
66
Dati insufficienti
8.7
67
Dati insufficienti
8.8
67
Dati insufficienti
9.1
66
Dati insufficienti
Piattaforme DataOps - AI Agente
9.0
8
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Analitica
8.8
66
Dati insufficienti
8.5
64
Dati insufficienti
Monitoraggio e Gestione
8.6
66
Dati insufficienti
8.6
66
Dati insufficienti
Distribuzione su cloud
9.1
62
Dati insufficienti
9.0
62
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.9
35
Dati insufficienti
8.9
35
Dati insufficienti
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.3
5
Prendere decisioni
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.9
263
Dati insufficienti
Database
8.7
229
Dati insufficienti
8.9
235
Dati insufficienti
9.3
242
Dati insufficienti
Integrazioni
8.3
217
Dati insufficienti
9.1
244
Dati insufficienti
Piattaforma
9.0
236
Dati insufficienti
8.8
234
Dati insufficienti
9.1
244
Dati insufficienti
Elaborazione
9.0
233
Dati insufficienti
9.0
230
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.8
223
Dati insufficienti
9.0
229
Dati insufficienti
Connettività
8.7
205
Dati insufficienti
9.2
229
Dati insufficienti
9.0
219
Dati insufficienti
9.2
227
Dati insufficienti
Operazioni
8.4
225
Dati insufficienti
8.8
220
Dati insufficienti
8.6
210
Dati insufficienti
8.6
209
Dati insufficienti
9.3
224
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.9
137
Dati insufficienti
8.6
137
Dati insufficienti
7.6
122
Dati insufficienti
8.4
140
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
Databricks Data Intelligence Platform e Neo4j Graph Data Science sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Databricks Data Intelligence Platform è categorizzato comePiattaforme MLOps, Piattaforme DataOps, Governance dei Dati, Strumenti ETL, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Data Warehouse, e Piattaforme di analisi
Neo4j Graph Data Science è categorizzato comeApprendimento automatico e Analisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Databricks Data Intelligence Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Neo4j Graph Data Science
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
15.1%
Servizi Finanziari
11.1%
Software per computer
8.3%
Consulenza
3.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.6%
Altro
58.2%
Software per computer
26.7%
Marketing e Pubblicità
13.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.3%
Biotecnologia
13.3%
Sport
6.7%
Altro
26.7%
Alternative
Discussioni
Cos'è Lakehouse in Databricks?
4 Commenti
BR
Lakehouse è una nuova e aperta soluzione di architettura per la gestione dei dati che combina le migliori caratteristiche del data lake e del data warehouse.Leggi di più
Quali sono le caratteristiche di Databricks?
3 Commenti
SA
Supporta una grande quantità di dati con la capacità di scrivere codice in SQL, Spark, Python e R. Nel backend, memorizza i dati nel file parquet che...Leggi di più
Che cos'è la piattaforma di analisi unificata di Databricks?
3 Commenti
CA
La piattaforma di analisi dati unificata di Databricks aiuta le organizzazioni ad accelerare l'innovazione unificando la scienza dei dati con l'ingegneria e...Leggi di più
Neo4j Graph Data Science non ha discussioni con risposte
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