Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Dataiku e SuperAnnotate 
Prodotti in evidenza
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Savant Labs
Visita il Sito Web
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Roboflow
Visita il Sito Web
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (62.6% delle recensioni)
Piccola Impresa (63.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Gratuito 3 Users
Contattaci
Dataiku
Valutazione a Stelle
(183)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (62.6% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Gratuito 3 Users
Prova gratuita disponibile
Sfoglia tutti i piani tariffari 3SuperAnnotate
Valutazione a Stelle
(172)4.9 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (63.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Contattaci
Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che SuperAnnotate eccelle in Qualità del Supporto con un punteggio di 9,8, mentre Dataiku è indietro con 8,7. I recensori menzionano che il team di supporto di SuperAnnotate è reattivo e competente, rendendo più facile risolvere i problemi rapidamente.
- I recensori menzionano che SuperAnnotate offre una superiore Facilità d'Uso con un punteggio di 9,6 rispetto all'8,8 di Dataiku. Gli utenti affermano che l'interfaccia intuitiva e i flussi di lavoro semplificati di SuperAnnotate migliorano significativamente l'esperienza utente, specialmente per coloro che sono nuovi agli strumenti di annotazione.
- Gli utenti di G2 evidenziano le capacità di Versioning di SuperAnnotate, con un punteggio perfetto di 10,0, mentre Dataiku ottiene 8,6. Gli utenti riportano che le funzionalità di controllo delle versioni di SuperAnnotate permettono un tracciamento senza soluzione di continuità delle modifiche, cruciale per progetti collaborativi.
- Gli utenti su G2 sottolineano la Libreria di Modelli in SuperAnnotate, che ottiene un punteggio di 9,8, come una caratteristica distintiva che semplifica il processo di annotazione. Al contrario, il punteggio di 8,1 di Dataiku indica un'offerta meno completa in quest'area, rendendo più difficile per gli utenti trovare soluzioni predefinite.
- I recensori menzionano che il Supporto per l'Elaborazione in Batch di SuperAnnotate è eccezionale, con un punteggio di 9,8, mentre il punteggio di 7,4 di Dataiku suggerisce delle limitazioni. Gli utenti riportano che SuperAnnotate consente una gestione efficiente di grandi set di dati, che è un vantaggio significativo per progetti in scala.
- Gli utenti riportano che la funzione di Metriche di Prestazione in Tempo Reale di SuperAnnotate, con un punteggio di 9,7, fornisce preziose informazioni durante il processo di annotazione, mentre il punteggio di 7,4 di Dataiku indica una mancanza di feedback in tempo reale, che può ostacolare il processo decisionale.
Dataiku vs SuperAnnotate
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato SuperAnnotate più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con SuperAnnotate in generale.
- I revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate 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 SuperAnnotate sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di SuperAnnotate rispetto a Dataiku.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Dataiku
Install Dataiku on Your Infrastructure
Gratuito
3 Users
Scarica l'edizione gratuita su Mac, Linux o macchina virtuale | Collabora con un massimo di 3 utenti | Prepara dati e costruisci progetti e app di base (senza distribuzione, automazione, governance)
- Preparazione Dati Visiva & AutoML
- Preparazione Dati & ML con Codice Completo (Python, R)
- La Rete LLM
SuperAnnotate
Pro
Contattaci
Get ready to scale your most sophisticated AI projects and MLOps needs
- Fully customizable multimodal editor
- Image, video, text, and audio editors
- Data curation and exploration
Prova Gratuita
Dataiku
Prova gratuita disponibile
SuperAnnotate
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
167
9.6
113
Facilità d'uso
8.7
166
9.6
118
Facilità di installazione
8.1
128
9.6
78
Facilità di amministrazione
8.0
60
9.6
46
Qualità del supporto
8.5
152
9.7
115
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
60
9.7
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
163
9.5
99
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
9.8
10
8.7
15
9.2
11
8.6
15
9.3
9
8.9
15
9.7
10
9.0
15
9.5
10
Distribuzione
7.8
12
9.4
11
8.5
13
9.5
11
8.5
13
9.5
10
8.8
13
9.4
11
8.8
13
9.3
12
Gestione
7.6
13
9.3
9
8.5
13
9.0
10
8.3
13
9.2
8
7.8
13
9.6
8
Operazioni
8.5
13
9.3
9
8.3
13
9.2
8
8.8
13
9.2
8
Gestione
7.5
12
9.6
8
8.5
13
9.4
8
7.9
13
9.3
7
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
Dati insufficienti
Sistema
8.6
75
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.4
78
Dati insufficienti
8.8
77
Dati insufficienti
8.6
78
Dati insufficienti
8.5
77
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.5
77
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.0
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
7.9
73
Dati insufficienti
7.9
72
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
68
Dati insufficienti
7.9
69
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
74
Dati insufficienti
8.2
77
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
60
Dati insufficienti
8.0
60
Dati insufficienti
7.7
59
Dati insufficienti
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
Qualità
Dati insufficienti
9.7
76
Dati insufficienti
9.6
74
Dati insufficienti
9.7
74
Dati insufficienti
9.7
68
Automazione
Dati insufficienti
9.3
57
Dati insufficienti
9.5
47
Annotazione dell'immagine
Dati insufficienti
9.3
70
Dati insufficienti
9.4
67
Dati insufficienti
9.3
59
Dati insufficienti
9.5
61
Annotazione del linguaggio naturale
Dati insufficienti
9.3
46
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
9.6
43
Annotazione del discorso
Dati insufficienti
9.2
40
Dati insufficienti
9.0
38
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
9.5
13
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
11
9.6
13
7.9
11
9.6
13
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
9.4
12
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
11
9.6
13
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
9.5
13
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.9
11
9.4
13
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.5
11
9.5
11
7.7
11
9.4
13
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
6.8
11
9.5
13
6.7
11
9.6
12
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.3
11
9.4
12
7.4
11
9.5
11
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
9.5
11
7.4
11
9.4
11
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
9.4
12
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 SuperAnnotate sono categorizzati comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps) e Piattaforme MLOps
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
SuperAnnotate
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
22.6%
Software per computer
16.4%
Ricerca
6.9%
Istruzione Superiore
5.0%
Salute, Benessere e Fitness
3.8%
Altro
45.3%
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
What is SuperAnnotate?
1 Commento
MM
SuperAnnotate è una piattaforma completa per annotare, versionare e gestire i dati di verità a terra per la tua IA.Leggi di più
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Commento
ST
Sono stato invitato a testare le mie competenze per alcuni progetti con Superannotate nell'ultimo anno o giù di lì, ognuno dei quali ha portato la...Leggi di più
SuperAnnotate non ha più 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
