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Confronta Google Cloud Infrastructure e IBM Cloud Pak for Data 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (50.0% delle recensioni)
Impresa (50.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Google Cloud Infrastructure
Valutazione a Stelle
(16)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (50.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Google Cloud InfrastructureIBM 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
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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 IBM Cloud Pak for Data eccelle nell'Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9.5, evidenziando le sue robuste capacità nel gestire efficientemente fonti di dati diverse, mentre Google Cloud Infrastructure, sebbene forte, non raggiunge questo livello di prestazioni.
- I revisori menzionano che Google Cloud Infrastructure brilla nel Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC) con un punteggio di 9.1, rendendolo una scelta preferita per gli utenti che necessitano di potenza computazionale avanzata, mentre IBM Cloud Pak for Data, pur essendo competente, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.5.
- Gli utenti di G2 indicano che IBM Cloud Pak for Data offre funzionalità superiori di Gestione dei Dati, in particolare nella Query dei Dati con un punteggio di 9.1, che gli utenti trovano essenziale per le loro esigenze analitiche, rispetto alle prestazioni di Google Cloud Infrastructure in quest'area.
- Gli utenti su G2 evidenziano che Google Cloud Infrastructure fornisce un supporto migliore per le Macchine Virtuali, ottenendo un punteggio di 9.1, cruciale per gli utenti che cercano flessibilità nei loro ambienti cloud, mentre IBM Cloud Pak for Data ottiene un punteggio di 7.9 in questa categoria.
- I revisori dicono che gli algoritmi pre-costruiti di IBM Cloud Pak for Data ottengono un punteggio di 9.1, rendendolo un forte contendente per gli utenti focalizzati sul rapido sviluppo di modelli, mentre gli algoritmi pre-costruiti di Google Cloud Infrastructure ottengono un punteggio inferiore di 7.8, indicando minore varietà o efficacia.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud Infrastructure ha un leggero vantaggio nel Pagamento a Consumo con un punteggio di 8.7, che è attraente per le aziende che cercano soluzioni economiche, mentre IBM Cloud Pak for Data ottiene un punteggio di 8.6, dimostrando di essere competitivo ma non altrettanto flessibile.
Google Cloud Infrastructure vs IBM Cloud Pak for Data
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Google Cloud Infrastructure più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i recensori hanno preferito fare affari con IBM Cloud Pak for Data nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud Infrastructure 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 Google Cloud Infrastructure.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google Cloud Infrastructure
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud Infrastructure
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
15
8.5
47
Facilità d'uso
8.3
15
8.1
47
Facilità di installazione
7.3
5
7.2
26
Facilità di amministrazione
7.7
5
7.6
27
Qualità del supporto
7.8
15
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
7.0
5
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
8.4
15
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
Fornitura di infrastrutture
8.7
13
7.7
8
8.0
14
8.1
7
8.3
13
7.9
7
8.9
11
8.3
6
9.1
11
8.5
8
9.1
13
7.9
8
8.7
10
8.3
8
7.8
13
8.3
7
Gestione
8.7
13
8.6
7
9.2
13
8.3
7
8.6
13
8.1
8
Funzionalità
8.3
14
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
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
Google Cloud Infrastructure e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comeInfrastruttura come Servizio (IaaS)
Categorie uniche
Google Cloud Infrastructure non ha categorie uniche
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, e Infrastruttura di AI Generativa
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud Infrastructure
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
37.5%
Sicurezza Informatica e di Rete
12.5%
Vendita al dettaglio
6.3%
Produzione Media
6.3%
Internet
6.3%
Altro
31.3%
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
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