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Confronta H2O e IBM Cloud Pak for Data 
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Piccola Impresa (54.5% delle recensioni)
Impresa (50.0% delle recensioni)
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H2O
Valutazione a Stelle
(24)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su H2OIBM Cloud Pak for Data
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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 H2O eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 8.5, mentre IBM Cloud Pak for Data brilla ancora di più con un punteggio di 9.5, indicando una capacità più robusta nella gestione di fonti di dati diversificate e nella preparazione dei dati per l'analisi.
- I revisori menzionano che la funzione di Addestramento Modelli di H2O è altamente valutata a 9.2, dimostrando la sua efficacia nell'addestrare modelli in modo efficiente, mentre IBM Cloud Pak for Data, con un punteggio di 8.8, è leggermente meno favorito in quest'area, suggerendo che H2O possa offrire un'esperienza più snella per gli utenti focalizzati sullo sviluppo di modelli.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la Facilità d'Uso di H2O è valutata a 9.0, rendendolo facile da usare per i principianti, mentre IBM Cloud Pak for Data, con un punteggio di 8.1, può presentare una curva di apprendimento più ripida, in particolare per coloro che sono nuovi agli strumenti di data science.
- I revisori dicono che la Qualità del Supporto di H2O è valutata a 8.8, indicando un forte sistema di supporto, mentre IBM Cloud Pak for Data, con un punteggio di 8.3, è comunque affidabile ma potrebbe non eguagliare la reattività e l'utilità riportate dagli utenti di H2O.
- Gli utenti su G2 riportano che la funzione di Algoritmi Predefiniti di H2O è altamente valutata a 9.4, il che consente agli utenti di implementare rapidamente soluzioni di machine learning, mentre IBM Cloud Pak for Data, con un punteggio di 9.1, offre anche opzioni predefinite solide ma potrebbe non essere così estesa come la libreria di H2O.
- I revisori menzionano che le capacità di Visualizzazione dei Dati di H2O ottengono un punteggio di 8.7, fornendo strumenti efficaci per l'analisi visiva dei dati, mentre IBM Cloud Pak for Data, con un punteggio di 8.8, offre opzioni leggermente migliori, indicando che gli utenti potrebbero trovare funzionalità di visualizzazione più avanzate nella piattaforma di IBM.
H2O vs IBM Cloud Pak for Data
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato H2O più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con H2O nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che IBM Cloud Pak for Data soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a H2O.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che H2O 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 H2O.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
H2O
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
H2O
Prova gratuita disponibile
IBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.0
15
8.5
47
Facilità d'uso
9.0
14
8.1
47
Facilità di installazione
7.8
6
7.2
26
Facilità di amministrazione
8.3
6
7.6
27
Qualità del supporto
8.8
13
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
5
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
6.4
13
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
8.7
10
8.9
14
Sistema
8.5
8
9.5
11
Sviluppo del Modello
8.3
8
8.3
8
8.3
8
8.5
8
9.4
8
9.1
9
9.2
8
8.8
8
Sviluppo del modello
9.0
8
8.5
12
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.6
8
9.0
5
9.0
7
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.2
8
9.0
5
9.3
7
Distribuzione
8.1
6
9.3
9
8.0
5
9.3
9
8.6
6
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
Rete Neurale ArtificialeNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Principale - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Avanzate - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Rete Neurale Artificiale
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
Strumento Statistico
8.1
6
8.3
5
Dati insufficienti
8.8
8
8.3
5
8.6
7
Analisi dei dati
8.7
5
8.7
9
8.0
5
9.0
7
Prendere decisioni
9.0
5
8.3
6
Dati insufficienti
8.8
7
8.3
5
8.8
8
7.0
5
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
H2O e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, e Infrastruttura di AI Generativa
Categorie uniche
H2O è categorizzato comeRete Neurale Artificiale
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, e Infrastruttura come Servizio (IaaS)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
H2O
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
Servizi Finanziari
13.6%
Vendita al dettaglio
9.1%
Ricerca
9.1%
Marketing e Pubblicità
9.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.1%
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
H2O non ha discussioni con risposte
IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte
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