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Confronta IBM Watson Studio e KNIME Software 
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Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Impresa (48.5% delle recensioni)
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IBM Watson Studio
Valutazione a Stelle
(164)4.2 su 5
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 6Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che il software KNIME eccelle nella connettività dei dati, con un punteggio di 9,3 per la facilità di connessione ai dati, mentre IBM Watson Studio ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8,0. I revisori menzionano che la capacità di KNIME di connettersi a una vasta gamma di fonti di dati lo rende una scelta preferita per i compiti di integrazione dei dati.
- I revisori menzionano che il software KNIME offre una facilità di distribuzione superiore, con un punteggio di 9,8 rispetto all'8,5 di IBM Watson Studio. Gli utenti affermano che l'interfaccia drag-and-drop di KNIME semplifica il processo di distribuzione, rendendolo più accessibile per gli utenti senza un ampio background tecnico.
- Gli utenti di G2 evidenziano le forti capacità di addestramento dei modelli del software KNIME, con un punteggio di 9,5, mentre IBM Watson Studio ottiene un punteggio di 8,3. Gli utenti riportano che gli algoritmi pre-costruiti e le funzionalità di addestramento dei modelli di KNIME sono particolarmente utili per il rapido prototipazione e sperimentazione.
- Gli utenti su G2 menzionano che IBM Watson Studio brilla nei suoi servizi di machine learning, in particolare nell'elaborazione del linguaggio naturale, dove ottiene un punteggio di 8,9 rispetto all'8,5 di KNIME. I revisori affermano che le avanzate capacità di NLP di Watson Studio sono un vantaggio significativo per i progetti focalizzati sull'analisi del testo.
- I revisori menzionano che il software KNIME ha un forte focus sulla qualità e pulizia dei dati, con un punteggio di 9,2, mentre IBM Watson Studio ottiene un punteggio di 8,6. Gli utenti riportano che gli strumenti di wrangling dei dati di KNIME sono altamente efficaci per garantire l'integrità dei dati prima dell'analisi.
- Gli utenti affermano che IBM Watson Studio fornisce un'esperienza di servizio gestito più completa, con un punteggio di 9,4 rispetto all'8,1 di KNIME. I revisori menzionano che le opzioni di servizio gestito in Watson Studio facilitano una scalabilità e manutenzione più semplici per le applicazioni a livello aziendale.
IBM Watson Studio vs KNIME Software
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato KNIME Software più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con KNIME Software in generale.
- I revisori hanno ritenuto che KNIME Software soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, IBM Watson Studio e KNIME Software forniscono livelli simili di assistenza.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di KNIME Software rispetto a IBM Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileKNIME Software
KNIME Analytics Platform
Gratuito
Un software gratuito e open source che consente a chiunque, indipendentemente dal livello di esperienza, di comprendere i dati utilizzando flussi di lavoro visivi.
Scarica oggi su knime.com/downloads e usalo gratis per sempre.
- Accedi ai dati da qualsiasi fonte - il tuo laptop, un'applicazione o un data warehouse
- Miscela facilmente dati di qualsiasi dimensione e tipo - tutti i formati di file supportati
- Aggrega, ordina, filtra e unisci dati sul tuo dispositivo, in-database o in ambienti di big data distribuiti
Prova Gratuita
IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileKNIME Software
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
121
8.5
62
Facilità d'uso
8.0
122
8.2
62
Facilità di installazione
7.6
100
8.2
19
Facilità di amministrazione
7.8
95
7.9
16
Qualità del supporto
8.2
113
8.2
54
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
8.1
14
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
115
8.7
62
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Dati insufficienti
Interazione dei dati
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Dati insufficienti
Esportazione dei dati
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
Dati insufficienti
8.3
24
Dati insufficienti
8.7
26
Dati insufficienti
8.6
25
Capacità
Dati insufficienti
8.6
26
Dati insufficienti
8.4
23
Dati insufficienti
8.6
23
Dati insufficienti
7.9
21
Metodologia
Dati insufficienti
8.3
21
Dati insufficienti
8.7
25
Dati insufficienti
8.5
24
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
8.8
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
Distribuzione
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
Gestione
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
Operazioni
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Gestione
9.5
7
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
41
8.3
16
Sistema
9.0
12
8.8
15
Sviluppo del Modello
8.5
33
8.3
14
8.8
34
8.9
14
8.5
35
8.2
14
8.3
36
8.8
13
Sviluppo del modello
9.4
13
8.0
14
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
27
7.8
9
8.5
34
8.3
12
Funzionalità non disponibile
7.8
10
8.6
28
7.8
10
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
12
7.9
13
9.0
12
7.9
12
Distribuzione
8.5
32
8.5
13
8.6
33
8.7
13
8.6
30
8.5
14
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Imposta
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Dati
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Analisi
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
Personalizzazione
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.0
14
8.0
37
8.4
15
8.2
42
8.1
15
8.2
40
Analisi dei dati
8.7
15
8.3
33
9.0
14
8.3
42
Prendere decisioni
8.6
14
8.3
31
8.6
15
8.0
41
8.3
13
7.9
39
8.7
14
8.4
40
Intelligenza Artificiale Generativa
9.3
5
7.2
6
8.3
5
7.2
6
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM Watson Studio e KNIME Software sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Analisi Predittiva
Categorie uniche
KNIME Software è categorizzato comeAnalisi Statistica e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Watson Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
KNIME Software
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
29.4%
Istruzione Superiore
11.8%
Ricerca
5.9%
Servizi Finanziari
4.4%
E-Learning
4.4%
Altro
44.1%
Alternative
Discussioni
IBM Watson Studio non ha discussioni con risposte
Knime è facile da usare?
1 Commento
GB
Non è facile come Alteryx, ma molti dei suoi componenti sono personalizzabili e amplia notevolmente i casi d'uso che si possono costruire con esso. Questo...Leggi di più
KNIME Software non ha più discussioni con risposte
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