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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Dataiku eccelle nella facilità d'uso con un punteggio di 8.8, mentre Vertex AI ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.3. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Dataiku e la funzionalità di trascinamento rendono il software accessibile per utenti con diversi livelli di competenza tecnica.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di Dataiku è valutata a 8.7, significativamente più alta rispetto a quella di Vertex AI, che è di 8.2. Gli utenti apprezzano il servizio clienti reattivo di Dataiku e la documentazione completa, che trovano utile per la risoluzione dei problemi e l'onboarding.
- Gli utenti su G2 evidenziano la forte scalabilità di Dataiku con un punteggio di 9.0, rispetto all'8.8 di Vertex AI. I revisori affermano che l'architettura di Dataiku consente una scalabilità senza interruzioni man mano che crescono le esigenze di dati, rendendolo una scelta preferita per le applicazioni a livello aziendale.
- I revisori menzionano che Vertex AI brilla nella scalabilità dell'addestramento dei modelli AI, ottenendo un punteggio di 8.5 rispetto all'8.1 di Dataiku. Gli utenti segnalano che l'infrastruttura di Vertex AI è ottimizzata per gestire grandi set di dati e modelli complessi, il che è cruciale per compiti avanzati di machine learning.
- Gli utenti dicono che le capacità di versioning di Dataiku sono valutate a 8.6, mentre Vertex AI ottiene un punteggio di 8.4. I revisori apprezzano le robuste funzionalità di controllo delle versioni di Dataiku, che consentono ai team di tracciare le modifiche e collaborare efficacemente sui progetti di dati.
- Gli utenti di G2 segnalano che Vertex AI offre una disponibilità elevata superiore per l'AI con un punteggio di 9.2, rispetto all'8.3 di Dataiku. I revisori menzionano che l'infrastruttura di Vertex AI è progettata per garantire uptime e affidabilità, essenziali per applicazioni mission-critical.
Dataiku vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Dataiku più facile da usare e amministrare. I revisori hanno anche ritenuto che Dataiku fosse più facile per fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che Dataiku soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Dataiku sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Dataiku.
Prezzi
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- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
Dataiku
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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
167
8.6
359
Facilità d'uso
8.7
166
8.2
368
Facilità di installazione
8.1
128
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.0
60
7.9
141
Qualità del supporto
8.5
152
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
60
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
163
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
7.8
76
Dati insufficienti
7.7
75
Dati insufficienti
7.5
76
Dati insufficienti
7.5
74
Dati insufficienti
7.6
76
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.7
65
Dati insufficienti
8.2
63
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
8.6
62
Dati insufficienti
8.6
62
Dati insufficienti
8.7
62
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.9
50
Dati insufficienti
8.0
50
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
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
Self Service
8.2
75
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.4
74
Dati insufficienti
7.9
74
Dati insufficienti
8.7
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
8.4
74
Dati insufficienti
7.8
75
Dati insufficienti
8.0
74
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
15
8.3
73
8.7
15
8.1
74
8.6
15
8.3
74
8.9
15
8.3
70
9.0
15
8.8
70
Distribuzione
7.8
12
8.4
73
8.5
13
8.3
72
8.5
13
8.4
71
8.8
13
8.5
71
8.8
13
8.7
69
Gestione
7.6
13
8.3
70
8.5
13
8.5
69
8.3
13
8.0
69
7.8
13
8.1
69
Operazioni
8.5
13
8.2
69
8.3
13
8.4
70
8.8
13
8.3
70
Gestione
7.5
12
8.1
68
8.5
13
8.4
69
7.9
13
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
6
8.2
34
8.3
6
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
86
8.2
214
Sistema
8.6
75
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.4
78
8.4
202
8.8
77
7.9
179
8.6
78
8.4
200
8.5
77
8.5
202
Sviluppo del modello
8.5
77
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.0
74
8.2
200
8.1
74
8.4
196
7.9
73
8.2
195
7.9
72
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
68
8.5
165
7.9
69
8.4
163
Distribuzione
8.1
74
8.2
193
8.2
77
8.3
194
8.3
76
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
60
8.3
102
8.0
60
8.2
102
7.7
59
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.9
34
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.8
16
8.9
28
7.5
16
8.6
28
7.4
14
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
6.9
15
8.2
28
6.9
7
7.8
28
7.6
7
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.1
15
8.4
28
7.1
14
8.1
28
7.0
14
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.0
14
8.6
28
7.0
14
8.5
28
7.4
14
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
15
8.2
28
6.7
14
8.3
28
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.7
26
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.3
27
8.5
66
7.9
28
8.3
65
8.0
28
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
7.5
11
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
11
8.8
22
7.9
11
8.9
22
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
11
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
9.0
22
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.9
11
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.5
11
9.1
22
7.7
11
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
6.8
11
9.0
21
6.7
11
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.3
11
8.7
21
7.4
11
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
9.1
22
7.4
11
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Orchestrazione AINascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Progettazione e Integrazione del Flusso di Lavoro - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle Prestazioni e Analisi - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Controlli di Governance e Conformità - Orchestrazione dell'IA
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Strumento Statistico
8.2
35
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.0
35
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.5
37
Dati insufficienti
8.8
37
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
35
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
8.6
36
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
20
Dati insufficienti
8.3
20
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.5
44
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
Connettività
8.2
38
Dati insufficienti
8.3
40
Dati insufficienti
8.7
41
Dati insufficienti
8.9
44
Dati insufficienti
Operazioni
8.1
42
Dati insufficienti
9.1
41
Dati insufficienti
8.7
40
Dati insufficienti
8.6
40
Dati insufficienti
8.9
35
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
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
Categorie uniche
Dataiku è categorizzato comeAnalisi dei Big Data, AWS Marketplace, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Orchestrazione AI
Vertex AI è categorizzato comeCostruttori di Agenti AI
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex 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
Servizi Finanziari
15.2%
Prodotti farmaceutici
7.6%
Vendita al dettaglio
5.8%
Produzione
5.3%
Assicurazione
5.3%
Altro
60.8%
Software per computer
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.4%
Alternative
Discussioni
Posso lavorare in modo sicuro sui miei dati sensibili?
2 Commenti
PB
Ciao,
DSS è un software on-premise, ma forniamo anche un'immagine Amazon e Docker se desiderato. Puoi provare DSS sul tuo computer gratuitamente scaricando...Leggi di più
Quali metodi di visualizzazione dei dati e di reportistica supporti?
2 Commenti
Risposta ufficiale da Dataiku
Dataiku supporta una serie di strumenti per coinvolgere le parti interessate e i membri del team, tra cui:
- 25 tipi di grafici interattivi
- Dashboard che...Leggi di più
Posso testare Data Science Studio?
1 Commento
PB
Ciao,
Innanzitutto, grazie per il tuo interesse. Puoi provare DSS gratuitamente sul sito di Dataiku (www.dataiku.com/try). Puoi scaricare la Community...Leggi di più
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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