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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Impresa (51.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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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
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Scopri di più su IBM Watson StudioRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che DataRobot eccelle nella sua funzione "No-Code", permettendo agli utenti di costruire modelli senza una conoscenza approfondita della programmazione, il che è particolarmente vantaggioso per le piccole imprese. Al contrario, la "Facilità di Distribuzione" di IBM Watson Studio è evidenziata come superiore, con gli utenti che apprezzano il suo processo di configurazione semplificato.
- I recensori menzionano che la "Ampiezza delle Fonti di Dati" di DataRobot è impressionante, con un punteggio di 8.9, il che facilita l'integrazione di dati diversi. Tuttavia, IBM Watson Studio brilla con la sua "Flessibilità del Framework" a 9.5, permettendo agli utenti di lavorare con vari framework senza problemi.
- Gli utenti di G2 indicano che la "Qualità del Supporto" di DataRobot è valutata a 7.9, che alcuni trovano carente rispetto al punteggio più alto di 8.2 di IBM Watson Studio, dove gli utenti apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto.
- Gli utenti su G2 evidenziano le capacità di "Addestramento del Modello" di DataRobot, con un punteggio di 8.3, ma notano che le caratteristiche di "Algoritmi Pre-Costruiti" e "Ingegneria delle Caratteristiche" di IBM Watson Studio, con punteggi rispettivamente di 9.2 e 9.4, forniscono un ambiente più robusto per utenti avanzati.
- I recensori menzionano che la funzione di "Qualità e Pulizia dei Dati" di DataRobot ottiene un punteggio di 9.2, cruciale per garantire l'integrità dei dati. Tuttavia, le capacità di "Monitoraggio" di IBM Watson Studio, valutate a 9.8, sono elogiate per fornire una supervisione completa delle prestazioni del modello.
- Gli utenti dicono che mentre DataRobot offre strumenti di "Visualizzazione dei Dati" forti con un punteggio di 8.6, la funzione di "Governance dei Dati" di IBM Watson Studio, valutata a 9.5, è particolarmente vantaggiosa per le imprese che necessitano di una conformità e supervisione rigorose.
DataRobot vs IBM Watson Studio
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 Watson Studio, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che DataRobot soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM Watson Studio sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM Watson Studio rispetto a DataRobot.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
DataRobot
Nessun prezzo disponibileIBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
DataRobot
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
23
8.3
121
Facilità d'uso
8.5
23
8.0
122
Facilità di installazione
7.0
11
7.6
100
Facilità di amministrazione
7.4
11
7.8
95
Qualità del supporto
7.9
22
8.2
113
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
11
8.0
94
Direzione del prodotto (% positivo)
8.4
22
8.5
115
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Interazione dei dati
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
8
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
Gestione
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.7
41
Sistema
Dati insufficienti
9.0
12
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
33
Dati insufficienti
8.8
34
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.3
36
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
9.4
13
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.6
28
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.9
12
Dati insufficienti
9.0
12
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
32
Dati insufficienti
8.6
33
Dati insufficienti
8.6
30
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Imposta
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Intelligenza Artificiale 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
8.0
14
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
9.0
14
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
14
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Categorie
Categorie
Categorie condivise
DataRobot e IBM Watson Studio sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Analisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
DataRobot
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Watson Studio
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.4%
Alternative
Discussioni
Quanto costa utilizzare Algorithmia?
1 Commento
CP
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1 Commento
CP
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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 Watson Studio non ha discussioni con risposte
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