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Confronta DataRobot e IBM Cloud Pak for Data 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Impresa (50.0% delle recensioni)
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DataRobot
Valutazione a Stelle
(26)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su DataRobotIBM Cloud Pak for Data
Valutazione a Stelle
(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (50.0% delle recensioni)
Pros & Cons
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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.
- Gli utenti segnalano che DataRobot eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9.5, rendendolo una scelta preferita per chi ha bisogno di una preparazione dei dati efficiente. Al contrario, IBM Cloud Pak for Data, pur essendo forte, non raggiunge questo livello di prestazioni in quest'area.
- I revisori menzionano che il punteggio di 9.1 degli Algoritmi Pre-Costruiti di DataRobot è un vantaggio significativo, permettendo agli utenti di implementare rapidamente modelli di machine learning. IBM Cloud Pak for Data, con un punteggio di 7.8 nella stessa categoria, potrebbe richiedere più personalizzazione e tempo di sviluppo.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzione di Analisi in Tempo Reale di DataRobot, valutata a 8.5, fornisce intuizioni tempestive, cruciali per le aziende che necessitano di decisioni immediate basate sui dati. IBM Cloud Pak for Data, pur essendo capace, non offre lo stesso livello di immediatezza nelle analisi.
- Gli utenti su G2 riportano che il punteggio di Facilità d'Uso di DataRobot di 8.5 lo rende più accessibile per i team senza un'ampia esperienza tecnica, mentre il punteggio di 8.1 di IBM Cloud Pak for Data indica una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che IBM Cloud Pak for Data brilla nella Qualità del Supporto con un punteggio di 8.3, che è superiore a quello di 7.9 di DataRobot. Questo suggerisce che gli utenti potrebbero trovare un'assistenza più affidabile quando affrontano sfide con la piattaforma di IBM.
- Gli utenti dicono che le capacità di Personalizzazione di DataRobot, in particolare nei VM Personalizzati, sono valutate a 8.0, permettendo soluzioni su misura. In confronto, IBM Cloud Pak for Data offre una struttura più rigida, che potrebbe limitare la flessibilità per alcuni utenti.
DataRobot vs IBM Cloud Pak for Data
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato DataRobot più facile da usare e fare affari nel complesso. Tuttavia, i recensori hanno preferito la facilità di configurazione con IBM Cloud Pak for Data, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che DataRobot soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
- 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 IBM Cloud Pak for Data rispetto a DataRobot.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
DataRobot
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
DataRobot
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
23
8.5
47
Facilità d'uso
8.5
23
8.1
47
Facilità di installazione
7.0
11
7.2
26
Facilità di amministrazione
7.4
11
7.6
27
Qualità del supporto
7.9
22
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
11
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
8.4
22
8.8
47
Caratteristiche per Categoria
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
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
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
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
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
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
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
DataRobot e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Analisi Predittiva
Categorie uniche
DataRobot è categorizzato comePiattaforme di Machine Learning a Basso Codice
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Infrastruttura come Servizio (IaaS), e Infrastruttura di AI Generativa
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
DataRobot
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
Software per computer
20.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Telecomunicazioni
8.3%
Produzione
4.2%
Vendita al dettaglio
4.2%
Altro
50.0%
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
Quanto costa utilizzare Algorithmia?
1 Commento
CP
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Ho trovato un bug in un algoritmo o non sta producendo i risultati attesi, cosa posso fare?
1 Commento
CP
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Per i Team, mentre sei connesso alla piattaforma,...Leggi di più
Posso usare librerie esterne con i miei algoritmi?
1 Commento
CP
Sì, puoi. Algorithmia ha capacità complete di gestione dei pacchetti integrate nella piattaforma.Leggi di più
IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte
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