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Confronta IBM Cloud Pak for Data e NetApp Unified Data Storage 
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Impresa (50.0% delle recensioni)
Mercato Medio (45.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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IBM 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 DataNetApp Unified Data Storage
Valutazione a Stelle
(12)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (45.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su NetApp Unified Data StorageRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM Cloud Pak for Data eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9.5, rendendolo una scelta preferita per le organizzazioni che necessitano di capacità robuste di preparazione dei dati. Al contrario, NetApp Data Fabric, sebbene forte nella gestione dei Metadati con un punteggio di 9.4, non raggiunge lo stesso livello di prestazioni nella manipolazione dei dati.
- I revisori menzionano che IBM Cloud Pak for Data offre un'esperienza più completa di Scalabilità dell'Addestramento dei Modelli AI, cruciale per le imprese che cercano di scalare le loro iniziative AI. NetApp Data Fabric, sebbene efficace, non fornisce lo stesso livello di scalabilità in quest'area.
- Gli utenti di G2 evidenziano che NetApp Data Fabric brilla nella Qualità del Supporto, con un punteggio di 8.9 rispetto all'8.3 di IBM Cloud Pak for Data. Questo indica che gli utenti possono trovare un supporto più reattivo e utile utilizzando la soluzione di NetApp.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM Cloud Pak for Data ha una Facilità di Configurazione più user-friendly con un punteggio di 7.2, che alcuni trovano impegnativa rispetto al punteggio di 8.3 di NetApp Data Fabric, suggerendo un'esperienza di onboarding più fluida con NetApp.
- I revisori menzionano che le capacità di Analisi in Tempo Reale di IBM Cloud Pak for Data sono valutate a 8.5, rendendolo un forte contendente per le aziende che necessitano di intuizioni immediate, mentre NetApp Data Fabric non enfatizza questa caratteristica con la stessa forza.
- Gli utenti dicono che entrambi i prodotti hanno forti caratteristiche di Conformità, ma NetApp Data Fabric prevale con un punteggio di 8.9, indicando un leggero vantaggio nel soddisfare i requisiti normativi rispetto al punteggio di 9.0 di IBM Cloud Pak for Data.
IBM Cloud Pak for Data vs NetApp Unified Data Storage
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato NetApp Unified Data Storage più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con NetApp Unified Data Storage in generale.
- IBM Cloud Pak for Data e NetApp Unified Data Storage 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 NetApp Unified Data Storage sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di NetApp Unified Data Storage rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileNetApp Unified Data Storage
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileNetApp Unified Data Storage
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
47
8.5
9
Facilità d'uso
8.1
47
8.5
9
Facilità di installazione
7.2
26
8.3
5
Facilità di amministrazione
7.6
27
8.3
5
Qualità del supporto
8.3
42
8.9
9
the product è stato un buon partner negli affari?
8.1
25
8.7
5
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
47
10.0
10
Caratteristiche per Categoria
Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
8.5
7
Dati insufficienti
Personalizzazione
8.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
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
8.2
9
Dati insufficienti
Fornitura di infrastrutture
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
Dati insufficienti
Gestione
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
Funzionalità
8.3
8
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.9
14
Dati insufficienti
Sistema
9.5
11
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.3
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.5
12
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
9
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Distribuzione
9.3
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
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
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
9.0
7
8.3
5
9.4
6
Analitica
Dati insufficienti
8.8
7
Sicurezza
9.0
5
8.9
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
9.5
7
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
8.3
5
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.7
9
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.3
6
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.5
27
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
15
|
Verificato
Dati insufficienti
Connettività
8.0
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
22
|
Verificato
Dati insufficienti
8.1
25
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
24
|
Verificato
Dati insufficienti
Operazioni
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
Dati insufficienti
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
IBM Cloud Pak for Data e NetApp Unified Data Storage sono categorizzati comeTessuto Dati
Categorie uniche
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeCloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, Infrastruttura come Servizio (IaaS), e Infrastruttura di AI Generativa
NetApp Unified Data Storage non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Cloud Pak for Data
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
NetApp Unified Data Storage
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
12.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.6%
Bancario
8.6%
Servizi Finanziari
5.7%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
58.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
54.5%
Sicurezza Informatica e di Rete
18.2%
Telecomunicazioni
9.1%
Servizi Informativi
9.1%
Forniture e attrezzature per ufficio
9.1%
Altro
0.0%
Alternative
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