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Confronta DataRobot e IBM watsonx.ai 
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Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Piccola Impresa (40.2% 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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Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su IBM watsonx.aiRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che DataRobot eccelle nelle sue capacità di Ingestione e Manipolazione dei Dati, ottenendo un punteggio di 8.2, il che consente una preparazione dei dati efficiente. Al contrario, IBM watsonx.ai brilla con un punteggio più alto di 9.0 in Facilità di Implementazione, indicando un processo di configurazione più fluido secondo i revisori.
- I revisori menzionano che la funzione di Registro Modelli di DataRobot è altamente valutata a 9.3, rendendo più facile gestire e tracciare i modelli. Tuttavia, gli utenti su G2 evidenziano che IBM watsonx.ai offre capacità di Monitoraggio superiori con un punteggio di 8.8, che è cruciale per la valutazione continua delle prestazioni del modello.
- Gli utenti di G2 dicono che la Qualità del Supporto di DataRobot è valutata a 7.9, che alcuni trovano carente rispetto all'impressionante punteggio di 8.8 di IBM watsonx.ai. Questa differenza suggerisce che gli utenti potrebbero sperimentare un'assistenza e risorse migliori con il prodotto di IBM.
- Gli utenti segnalano che DataRobot ha un forte focus sui Dati Strutturati con un punteggio di 9.2, rendendolo una scelta preferita per gli utenti che si occupano principalmente di set di dati strutturati. Al contrario, IBM watsonx.ai è noto per la sua versatilità nell'Elaborazione del Linguaggio Naturale, con un punteggio di 8.8, che attrae gli utenti che necessitano di funzionalità avanzate di analisi del testo.
- I revisori menzionano che la funzione di Versionamento di DataRobot è valutata a 8.1, il che è utile per tracciare i cambiamenti nei modelli. Tuttavia, il punteggio di Scalabilità di 9.0 di IBM watsonx.ai indica che potrebbe supportare meglio le crescenti esigenze di dati e implementazioni più grandi, secondo il feedback degli utenti.
- Gli utenti su G2 evidenziano che la Facilità d'Uso di DataRobot è valutata a 8.5, il che è favorevole per i nuovi utenti. Al contrario, il punteggio più alto di 9.1 di IBM watsonx.ai nella stessa categoria suggerisce un'interfaccia più intuitiva, rendendo più facile per gli utenti navigare e utilizzare efficacemente le sue funzionalità.
DataRobot vs IBM watsonx.ai
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM watsonx.ai più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con IBM watsonx.ai in generale.
- DataRobot e IBM watsonx.ai soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM watsonx.ai rispetto a DataRobot.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
DataRobot
Nessun prezzo disponibileIBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
DataRobot
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
23
8.8
78
Facilità d'uso
8.5
23
8.8
110
Facilità di installazione
7.0
11
8.5
101
Facilità di amministrazione
7.4
11
8.7
36
Qualità del supporto
7.9
22
8.8
77
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
11
8.9
36
Direzione del prodotto (% positivo)
8.4
22
9.9
80
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Gestione
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Operazioni
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Gestione
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.6
36
Sistema
Dati insufficienti
8.2
31
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.2
32
Dati insufficienti
8.7
31
Dati insufficienti
8.4
32
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.5
32
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.9
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.1
32
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
32
Dati insufficienti
8.8
32
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.8
32
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
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
Tipo di Dati
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Tipo di Sintesi
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
9.0
21
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
7
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.8
7
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
7
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
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
Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prendere decisioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
DataRobot e IBM watsonx.ai sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
DataRobot è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
DataRobot
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM watsonx.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
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
18.8%
Software per computer
11.6%
Consulenza
7.1%
Servizi Finanziari
6.3%
Bancario
6.3%
Altro
50.0%
Alternative
Discussioni
Posso usare librerie esterne con i miei algoritmi?
1 Commento
CP
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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
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IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
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