Home
Lascia una recensione
Sfoglia
Categorie Principali
Tutte le Categorie
Categorie di Software
Categorie di Servizi
Confronta Software
Offerte
Il Mio Profilo
Unisciti o Accedi
G2 per le Aziende
Chiudi Menu

Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now

Cerca software, categoria

Software
Servizi
G2 per le Aziende
Offerte
- - English
  - Deutsch
  - Français
  - Português
  - Español
Lascia una recensione
Unisciti o Accedi

Cerca Software e Servizi

Scegli una lingua

English
Deutsch
Français
Português
Español

Home
...
Software di Data Fabric
IBM Cloud Pak for Data
Posit
IBM Cloud Pak for Data-vs-Posit

Confronta IBM Cloud Pak for Data e Posit

Salva

Accedi al tuo account
per salvare confronti,
prodotti e altro.

Prodotti in evidenza

Sponsorizzato

Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.

ILUM

4.9/5

(24)

Visita il Sito Web

Sponsorizzato

Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.

Astro by Astronomer

4.5/5

(136)

Visita il Sito Web

Sponsorizzato

Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.

Alteryx

4.6/5

(664)

Visita il Sito Web

In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

Aggiungi Prodotto

IBM Cloud Pak for Data

(88)

4.3 su 5

IBM Cloud Pak for Data

A Colpo d'Occhio

Valutazione a Stelle

(88)4.3 su 5

(562)4.5 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (50.0% delle recensioni)

Impresa (48.6% delle recensioni)

Pros & Cons

Features (3) Analytics (2) Complexity (3) Complexity Issues (3)

Ease of Use (8) Open Source (6) Slow Performance (4) Learning Curve (2)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

IBM Cloud Pak for Data

Valutazione a Stelle

(88)4.3 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (50.0% delle recensioni)

Pros & Cons

Features (3) Analytics (2) Complexity (3) Complexity Issues (3)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

Scopri di più su IBM Cloud Pak for Data

Posit

Valutazione a Stelle

(562)4.5 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (48.6% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (8) Open Source (6) Slow Performance (4) Learning Curve (2)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

Scopri di più su Posit

Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che Posit eccelle nell'ingestione e nella manipolazione dei dati con un punteggio di 9,1, 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 e formati di dati diversi.
I revisori menzionano che Posit offre un'interfaccia user-friendly drag-and-drop con un punteggio di 7,4, ma IBM Cloud Pak for Data lo supera significativamente con un punteggio di 9,0, rendendo più facile per gli utenti creare visualizzazioni e flussi di lavoro senza una conoscenza approfondita della programmazione.
Gli utenti di G2 evidenziano che Posit ha forti funzionalità di governance dei dati, con un punteggio di 9,0, mentre IBM Cloud Pak for Data si comporta bene in quest'area, ma con un punteggio leggermente inferiore di 8,8, suggerendo che Posit potrebbe offrire un approccio più completo alla conformità e gestione dei dati.
Gli utenti su G2 riportano che le capacità di addestramento dei modelli di Posit sono impressionanti, con un punteggio di 9,1, ma IBM Cloud Pak for Data è competitivo con un punteggio di 8,8, indicando che entrambe le piattaforme sono efficaci per i compiti di machine learning, anche se Posit potrebbe avere un leggero vantaggio in quest'area specifica.
I revisori menzionano che, sebbene entrambi i prodotti supportino il deployment su cloud, IBM Cloud Pak for Data si distingue con un punteggio di servizio gestito di 9,3 rispetto all'8,2 di Posit, suggerendo che IBM offre un'esperienza cloud più fluida e affidabile per gli utenti.
Gli utenti dicono che le capacità di visualizzazione dei dati di Posit sono valutate a 8,9, il che è lodevole, ma IBM Cloud Pak for Data lo supera leggermente con un punteggio di 8,8, indicando che entrambe le piattaforme forniscono strumenti preziosi per la rappresentazione dei dati, anche se Posit potrebbe avere un vantaggio marginale in quest'area.

IBM Cloud Pak for Data vs Posit

Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Posit più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Posit in generale.

I revisori hanno ritenuto che Posit 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 Posit.

Prezzi

Prezzo di Ingresso

IBM Cloud Pak for Data

Nessun prezzo disponibile

Posit

Nessun prezzo disponibile

Prova Gratuita

IBM Cloud Pak for Data

Nessuna informazione sulla prova disponibile

Posit

Prova gratuita disponibile

Valutazioni

Soddisfa i requisiti

8.5

9.1

496

Facilità d'uso

8.1

8.3

496

Facilità di installazione

7.2

8.8

106

Facilità di amministrazione

7.6

8.3

Qualità del supporto

8.3

8.1

403

the product è stato un buon partner negli affari?

8.1

8.5

Direzione del prodotto (% positivo)

8.8

8.5

488

Caratteristiche per Categoria

Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche

8.5

Dati insufficienti

Personalizzazione

Macchine virtuali personalizzate

8.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Configurazione della Console

Dati insufficienti

Sistemi Operativi

Dati insufficienti

Infrastruttura

Gestione della rete

Dati insufficienti

Macchine Virtuali

9.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Sicurezza

Dati insufficienti

Manutenzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Gestione

Migrazione al cloud

Dati insufficienti

Gestione dello Storage

Dati insufficienti

Analitica

Dati insufficienti

Gestione del Database

Dati insufficienti

Registrazione

Dati insufficienti

Analisi StatisticaNascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche

Dati insufficienti

9.0

Amministrazione

Controllo di qualità

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Campionamento dei dati

Dati insufficienti

9.2(vinto per default)

Collaborazione

Dati insufficienti

8.2(vinto per default)

Capacità

Visualizzazione dei dati

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Analisi di Sopravvivenza

Dati insufficienti

8.9(vinto per default)

Attributi dei Dati di Rischio

Dati insufficienti

8.9(vinto per default)

Analisi dei costi

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Metodologia

Supporto ANOVA

Dati insufficienti

9.1(vinto per default)

Regressione

Dati insufficienti

9.5(vinto per default)

Analisi delle Serie Temporali

Dati insufficienti

9.3(vinto per default)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Infrastruttura come Servizio (IaaS)Nascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche

8.2

Dati insufficienti

Fornitura di infrastrutture

Cloud Pubblico

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Cloud Privato

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Cloud ibrido

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Metallo Nudo

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC)

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Macchine Virtuali (VMs)

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Edge Computing

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Reti Virtuali

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Gestione

Paga in base all'uso

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Monitoraggio dell'uso

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Monitoraggio delle prestazioni

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Funzionalità

Ridimensionamento automatico delle risorse

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche

8.9

8.6

Sistema

Ingestione e Manipolazione dei Dati

9.5(vinto da 0.4)

9.1

Sviluppo del Modello

Supporto Linguistico

8.3

8.8(vinto da 0.5)

Trascina e Rilascia

8.5(vinto da 0.7)

7.8

Algoritmi Pre-Costruiti

9.1(vinto da 0.8)

8.3

Addestramento del modello

8.8

9.0(vinto da 0.2)

Sviluppo del modello

Ingegneria delle caratteristiche

8.5

9.0(vinto da 0.5)

Servizi di Machine/Deep Learning

Visione artificiale

8.7(vinto da 0.1)

8.6

Elaborazione del Linguaggio Naturale

9.4(vinto da 0.9)

8.5

Generazione del Linguaggio Naturale

9.6(vinto da 0.9)

8.7

Reti Neurali Artificiali

9.0(vinto da 1.4)

7.6

Servizi di Machine/Deep Learning

Comprensione del linguaggio naturale

9.2(vinto da 0.6)

8.6

Apprendimento Profondo

9.3(vinto da 0.2)

9.1

Distribuzione

Servizio gestito

9.3(vinto da 0.9)

8.4

Applicazione

9.3(vinto da 0.4)

8.9

Scalabilità

8.9(vinto da 0.2)

8.7

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Testo-a-Immagine AI

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Interazione in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Assistenza Proattiva

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Tessuto DatiNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

8.7

Dati insufficienti

Gestione dei dati

Integrazione dei dati

Dati insufficienti

Scoperta dei dati

Dati insufficienti

Multi - Piattaforma

Dati insufficienti

Metadati

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Analitica

Analisi dei dati

Dati insufficienti

Sicurezza

Conformità

9.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Governance

Dati insufficienti

Protezione dei dati

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

AI agentico - Tessuto di dati

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche

Dati insufficienti

Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Alta Disponibilità AI

Dati insufficienti

Scalabilità dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale

Dati insufficienti

Velocità di inferenza dell'IA

Dati insufficienti

Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa

Costo dell'AI per chiamata API

Dati insufficienti

Flessibilità nell'allocazione delle risorse AI

Dati insufficienti

Efficienza Energetica dell'IA

Dati insufficienti

Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa

Supporto multi-cloud AI

Dati insufficienti

Integrazione della pipeline di dati AI

Dati insufficienti

Supporto e Flessibilità dell'API AI

Dati insufficienti

Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Conformità normativa e GDPR per l'IA

Dati insufficienti

Controllo degli accessi basato sui ruoli AI

Dati insufficienti

Crittografia dei dati AI

Dati insufficienti

Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa

Qualità della documentazione AI

Dati insufficienti

Attività della Comunità AI

Dati insufficienti

Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

8.6

Dati insufficienti

Strumento Statistico

Scripting

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Estrazione dei dati

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Algoritmi

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi dei dati

Analisi

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Interazione dei dati

9.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Modellazione

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Visualizzazioni dei dati

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Generazione del rapporto

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Unificazione dei dati

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.5

Database

Raccolta dati in tempo reale

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Distribuzione dei dati

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Lago di Dati

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Integrazioni

Integrazione di Hadoop

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Integrazione Spark

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Piattaforma

Scalabilità della macchina

Dati insufficienti

7.9(vinto per default)

Preparazione dei dati

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Integrazione Spark

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Elaborazione

Elaborazione Cloud

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Elaborazione del carico di lavoro

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Analisi dei Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

8.6

Dati insufficienti

Trasformazione dei dati

Analisi in tempo reale

8.5(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Interrogazione dei dati

9.1(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Connettività

Integrazione di Hadoop

8.0(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Integrazione Spark

8.6(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Analisi Multi-Sorgente

8.1(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Lago di Dati

8.7(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Operazioni

Visualizzazione dei dati

8.7(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Flusso di lavoro dei dati

8.9(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Scoperta Governata

8.4(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Analisi Incorporata

8.8(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Quaderni

8.7(vinto per default)

Verificato

Dati insufficienti

Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

Creare rapporti

Trasformazione dei dati

Dati insufficienti

Modellazione dei dati

Dati insufficienti

Progettazione di Report WYSIWYG

Dati insufficienti

API di integrazione

Dati insufficienti

Piattaforma

Supporto Utente Mobile

Dati insufficienti

Personalizzazione

Dati insufficienti

Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi

Dati insufficienti

Internazionalizzazione

Dati insufficienti

Ambienti di prova / Sandbox

Dati insufficienti

Prestazioni e Affidabilità

Dati insufficienti

Ampiezza delle Applicazioni dei Partner

Dati insufficienti

Categorie

Categorie condivise

IBM Cloud Pak for Data

Posit

IBM Cloud Pak for Data e Posit sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning

Categorie uniche

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

Posit è categorizzato comeAnalisi Statistica e Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Recensioni

Dimensione dell'Azienda dei Recensori

IBM Cloud Pak for Data

Piccola impresa(50 o meno dip.)

31.4%

Mid-Market(51-1000 dip.)

18.6%

Enterprise(> 1000 dip.)

50.0%

Posit

Piccola impresa(50 o meno dip.)

24.7%

Mid-Market(51-1000 dip.)

26.7%

Enterprise(> 1000 dip.)

48.6%

Piccola impresa

(50 o meno dip.)

31.4%

24.7%

Mid-Market

(51-1000 dip.)

18.6%

26.7%

Enterprise

(> 1000 dip.)

50.0%

48.6%

Settore dei Recensori

IBM Cloud Pak for Data

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%

Posit

Istruzione Superiore

19.1%

Tecnologia dell'informazione e servizi

12.6%

Ricerca

11.2%

Software per computer

8.7%

Gestione dell'Istruzione

5.6%

Altro

42.8%

Alternative

Alternative a IBM Cloud Pak for Data

Snowflake

Vertex AI

Databricks Data Intelligence Platform

Google Cloud BigQuery

Alternative a Posit

Discussioni

Discussioni su IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte

Vedi tutte le discussioni

Discussioni su Posit

Possiamo salvare il nostro processo se non salviamo un progetto?

2 Commenti

Ci sono molti modi per salvare i risultati mentre uno script R viene eseguito, dai un'occhiata alla funzione R saveRDS come esempio. Per domande come questa...Leggi di più

Qual è il modo migliore per eseguire il codice R all'interno di una routine VBA?

1 Commento

Mi sono imbattuto nello stesso tipo di problemi. Poi ho scoperto PowerBI. Con PowerBI, e l'aiuto di PowerQuery, mi sto liberando di tutti i motori VbA per...Leggi di più

Quale software viene utilizzato per la programmazione in R?

1 Commento

RStudio è l'IDE più popolare per eseguire programmi R e ha una licenza gratuita. L'ambiente software ufficiale R è un ambiente software libero open-source...Leggi di più

Vedi tutte le discussioni

Fai una domanda a IBM Cloud Pak for Data Contatta IBM Cloud Pak for Data

Fai una domanda a Posit Contatta Posit

Categorie in Evidenza

Software di analisi dei prodotti
Acquisto di software
Software di gestione delle comunicazioni con i clienti
Software di Monitoraggio e Gestione Remota (RMM)

In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

Aggiungi Prodotto

IBM Cloud Pak for Data

Posit

Questa pagina è stata tradotta utilizzando l'IA

Offerte G2
TechBlend
Centro di apprendimento
Recensioni software
Aggiungi il tuo prodotto/servizio
Centro di ricerca
Agenda di ricerca
Confronta software
Glossario tecnologico
Migliori aziende software
Informazioni sul Venditore
Pagina Informativa AI/LLM

Categorie principali

Software di chatbot AI
Software CRM
Software di gestione progetti
Software di gestione delle spese
Software per videoconferenze
Software di backup online
Piattaforme di e-commerce
Software di contabilità
Sistemi ERP
Software di automazione del marketing
Tutte le categorie

Azienda

Informazioni
Portale di supporto clienti
G2 Gives
Carriere
Team
Notizie
Contatto
G2
100 S Wacker Dr
STE 600
Chicago, IL 60606

Politiche

Linee guida della comunità
Metodologie di punteggio G2
Termini di utilizzo
Informativa sulla privacy
Le tue scelte sulla privacy
Legale
Linee guida per l'uso dei contenuti
Fiducia e Sicurezza
Preferenze sui cookie

Cerchi approfondimenti sul software?

Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.

Hai già un account? Accedi

o continua con

Google

Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy

Confronta IBM Cloud Pak for Data e Posit Opzioni di condivisione sociale

IBM Cloud Pak for Data vs Posit

Categorie in Evidenza

Confronta IBM Cloud Pak for Data e Posit