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Confronta Domino Enterprise AI Platform e IBM Cloud Pak for Data 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (48.1% delle recensioni)
Impresa (50.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
Domino Enterprise AI Platform
Valutazione a Stelle
(28)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (48.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Domino Enterprise AI PlatformIBM Cloud Pak for Data
Valutazione a Stelle
(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (50.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su IBM Cloud Pak for DataDomino Enterprise AI Platform vs IBM Cloud Pak for Data
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Domino Enterprise AI Platform più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Domino Enterprise AI Platform nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che IBM Cloud Pak for Data soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Domino Enterprise AI Platform.
- 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 Domino Enterprise AI Platform rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Domino Enterprise AI Platform
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Domino Enterprise AI Platform
Prova gratuita disponibile
IBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
22
8.5
47
Facilità d'uso
8.4
22
8.1
47
Facilità di installazione
7.8
9
7.2
26
Facilità di amministrazione
8.1
6
7.6
27
Qualità del supporto
8.1
20
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
6
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
23
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
Distribuzione
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
7.1
7
Dati insufficienti
6.4
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
Distribuzione
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Gestione
7.8
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Operazioni
8.6
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Gestione
8.6
6
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
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
8.2
17
8.9
14
Sistema
8.1
15
9.5
11
Sviluppo del Modello
8.5
17
8.3
8
Funzionalità non disponibile
8.5
8
8.1
17
9.1
9
8.6
17
8.8
8
Sviluppo del modello
8.2
14
8.5
12
Servizi di Machine/Deep Learning
8.4
16
8.7
9
8.7
17
9.4
8
8.3
16
9.6
8
8.3
17
9.0
7
Servizi di Machine/Deep Learning
8.2
14
9.2
8
8.2
14
9.3
7
Distribuzione
8.2
17
9.3
9
8.6
17
9.3
9
8.1
17
8.9
9
Intelligenza Artificiale Generativa
7.6
7
8.3
5
7.6
7
8.3
5
7.6
7
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
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
Domino Enterprise AI Platform e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Domino Enterprise AI Platform è categorizzato comePiattaforme MLOps
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Analisi Predittiva, Infrastruttura come Servizio (IaaS), e Infrastruttura di AI Generativa
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Domino Enterprise AI Platform
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
25.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.5%
Consulenza
7.4%
Vendita al dettaglio
7.4%
Assicurazione
7.4%
Altro
33.3%
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
Integrazione di Domino
1 Commento
Risposta ufficiale da Domino Enterprise AI Platform
Assolutamente – per favore visita https://docs.dominodatalab.com/en/latest/api_guide/f35c19/api-guide/Leggi di più
Domino è un IDE?
1 Commento
Risposta ufficiale da Domino Enterprise AI Platform
No. Domino è una piattaforma di data science e MLOps aziendale che consente ai data scientist di installare una varietà di IDE come JupyterLab, R Studio,...Leggi di più
Domino è un IDE?
1 Commento
Risposta ufficiale da Domino Enterprise AI Platform
No. Domino è una piattaforma di data science e MLOps aziendale che consente ai data scientist di installare una varietà di IDE come JupyterLab, R Studio,...Leggi di più
IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte
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