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Dataiku
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Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su Red Hat OpenShift Data ScienceRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Dataiku eccelle nelle sue capacità di Preparazione dei Dati, in particolare con le sue funzionalità di Data Wrangling, che hanno ricevuto un punteggio di 8.4. Al contrario, Red Hat OpenShift Data Science brilla nel Supporto Linguistico, raggiungendo un punteggio più alto di 9.1, rendendolo più versatile per gli utenti che lavorano con più linguaggi di programmazione.
- I revisori menzionano che le capacità di Addestramento del Modello di Dataiku sono robuste, con un punteggio di 9.0, che è superiore al punteggio di 8.6 di Red Hat OpenShift Data Science. Questo indica che gli utenti trovano Dataiku più efficace per l'addestramento di modelli di apprendimento automatico.
- Gli utenti di G2 evidenziano che l'interfaccia Drag and Drop di Dataiku è user-friendly, con un punteggio di 9.0, mentre l'interfaccia di Red Hat OpenShift Data Science ha ricevuto un punteggio di 8.8. Questo suggerisce che Dataiku potrebbe essere più accessibile per gli utenti che preferiscono un approccio visivo alla manipolazione dei dati.
- Gli utenti su G2 riportano che Red Hat OpenShift Data Science offre opzioni di Servizio Gestito superiori, con un punteggio di 8.6 rispetto al 7.9 di Dataiku. Questo indica che gli utenti potrebbero trovare i servizi gestiti di Red Hat più affidabili e facili da usare.
- I revisori menzionano che le funzionalità di Collaborazione / Workflow di Dataiku sono altamente valutate a 9.2, il che facilita il lavoro di squadra e la gestione dei progetti. Al contrario, le funzionalità di collaborazione di Red Hat OpenShift Data Science sono meno enfatizzate, suggerendo che Dataiku potrebbe essere una scelta migliore per i team focalizzati su progetti collaborativi.
- Gli utenti dicono che le capacità di Analisi Predittiva di Dataiku sono impressionanti, con un punteggio di 9.0, mentre il punteggio di Red Hat OpenShift Data Science in quest'area non è specificato, indicando che Dataiku potrebbe fornire strumenti più avanzati per gli utenti che cercano di implementare modelli predittivi.
Dataiku vs Red Hat OpenShift Data Science
- I revisori hanno ritenuto che Red Hat OpenShift Data Science soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Dataiku.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Red Hat OpenShift Data Science sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Red Hat OpenShift Data Science rispetto a Dataiku.
Prezzi
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Dataiku
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- Preparazione Dati Visiva & AutoML
- Preparazione Dati & ML con Codice Completo (Python, R)
- La Rete LLM
Red Hat OpenShift Data Science
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Dataiku
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Red Hat OpenShift Data Science
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
167
8.8
23
Facilità d'uso
8.7
166
8.5
23
Facilità di installazione
8.1
128
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.0
60
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.5
152
8.6
21
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
60
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
163
10.0
23
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
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
9.0
15
Dati insufficienti
Distribuzione
7.8
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.6
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
7.8
13
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.5
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
7.9
13
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
86
8.6
23
Sistema
8.6
75
8.9
22
Sviluppo del Modello
8.4
78
8.8
23
8.8
77
8.8
23
8.6
78
8.7
23
8.5
77
8.6
23
Sviluppo del modello
8.5
77
8.8
23
Servizi di Machine/Deep Learning
8.0
74
8.5
22
8.1
74
8.3
20
7.9
73
8.6
20
7.9
72
8.3
20
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
68
8.6
20
7.9
69
8.7
21
Distribuzione
8.1
74
8.6
22
8.2
77
8.8
22
8.3
76
8.5
22
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
60
8.3
5
8.0
60
8.7
5
7.7
59
8.7
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
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
7.2
16
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.8
16
Dati insufficienti
7.5
16
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
6.9
15
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.1
15
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.0
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
15
Dati insufficienti
6.7
14
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.7
26
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.3
27
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
8.0
28
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
7.5
11
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
11
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
11
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.9
11
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
11
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
6.8
11
Dati insufficienti
6.7
11
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.3
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
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
Dataiku e Red Hat OpenShift Data Science sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Dataiku è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice, Analisi dei Big Data, Infrastruttura di AI Generativa, AWS Marketplace, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Orchestrazione AI
Red Hat OpenShift Data Science non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Red Hat OpenShift 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
Servizi Finanziari
15.2%
Prodotti farmaceutici
7.6%
Vendita al dettaglio
5.8%
Produzione
5.3%
Assicurazione
5.3%
Altro
60.8%
Ricerca di Mercato
32.0%
Marketing e Pubblicità
20.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.0%
Software per computer
8.0%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
4.0%
Altro
28.0%
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
Red Hat OpenShift Data Science non ha discussioni con risposte
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