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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM Watson Studio eccelle nelle sue capacità di Governance dei Dati, ottenendo un punteggio di 9.5, che consente una gestione robusta delle politiche e della conformità dei dati. Al contrario, Lumoa, sebbene forte in altre aree, ottiene solo 8.6 in questo aspetto, indicando un potenziale divario nelle funzionalità di governance dei dati complete.
- I revisori menzionano che la Facilità di Implementazione di IBM Watson Studio è particolarmente impressionante, con un punteggio di 9.8, rendendolo facile da usare per le organizzazioni che cercano di implementare rapidamente soluzioni di machine learning. Lumoa, tuttavia, ha un punteggio leggermente inferiore di 9.5, suggerendo che, sebbene sia ancora efficace, potrebbe non essere così senza soluzione di continuità come Watson Studio.
- Gli utenti di G2 evidenziano le superiori capacità di Addestramento del Modello di Lumoa, che ha ottenuto un punteggio di 9.0 rispetto all'8.3 di IBM Watson Studio. Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva di Lumoa e i processi di addestramento efficienti, rendendolo una scelta preferita per coloro che si concentrano sullo sviluppo del modello.
- I revisori dicono che IBM Watson Studio brilla nella Visualizzazione dei Dati, con un punteggio di 8.6, fornendo agli utenti strumenti potenti per creare rappresentazioni visive perspicaci dei loro dati. Lumoa, d'altra parte, ha ricevuto un punteggio inferiore di 7.8, indicando che le sue funzionalità di visualizzazione potrebbero non essere così robuste o facili da usare.
- Gli utenti su G2 segnalano che le funzionalità di Gestione del Feedback di Lumoa sono particolarmente forti, con un punteggio di 8.0, consentendo una raccolta e un'analisi efficaci del feedback dei clienti. In confronto, IBM Watson Studio non ha un punteggio dedicato per questa funzionalità, suggerendo che potrebbe non dare priorità alla gestione del feedback quanto Lumoa.
- I revisori menzionano che la Connettività API di IBM Watson Studio è altamente valutata a 9.1, rendendo più facile per gli utenti integrarsi con altri sistemi e strumenti. Lumoa, sebbene efficace, non ha un punteggio specifico per questa funzionalità, il che potrebbe indicare una capacità di integrazione meno flessibile.
IBM Watson Studio vs Lumoa
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Lumoa più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Lumoa in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Lumoa soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Lumoa sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Lumoa rispetto a IBM Watson Studio.
Prezzi
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IBM Watson Studio
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Lumoa Plans
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Utenti illimitati
- 1.000 risposte di feedback/a vita
- Utenti illimitati
- 1 fonte di feedback
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IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileLumoa
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
121
8.6
23
Facilità d'uso
8.0
122
8.3
24
Facilità di installazione
7.6
100
8.0
9
Facilità di amministrazione
7.8
95
8.3
9
Qualità del supporto
8.2
113
8.8
21
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
8.7
10
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
115
10.0
25
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
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
Dati insufficienti
Sistema
9.0
12
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.5
33
Dati insufficienti
8.8
34
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.3
36
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
9.4
13
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
27
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
12
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
Distribuzione
8.5
32
Dati insufficienti
8.6
33
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
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
Gestione dell'EsperienzaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Personalizzazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Gestione dell'esperienza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione del Feedback
Dati insufficienti
8.0
17
Dati insufficienti
7.5
18
Dati insufficienti
8.1
21
Analisi del feedback
Dati insufficienti
8.0
18
Dati insufficienti
8.8
20
Dati insufficienti
8.9
19
Fonti di feedback
Dati insufficienti
7.4
16
Dati insufficienti
7.8
19
Dati insufficienti
6.9
17
Dati insufficienti
7.5
17
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.4
18
Imposta
8.6
7
7.8
12
8.3
7
7.7
11
9.7
6
8.0
11
Dati
8.6
7
8.6
11
8.6
7
7.8
13
Analisi
9.7
6
7.8
13
8.1
7
7.2
10
8.1
7
7.9
11
8.3
7
8.8
11
8.8
7
8.6
12
8.1
7
8.2
13
7.9
7
7.6
11
Personalizzazione
9.0
7
7.3
11
8.1
7
7.0
11
9.2
6
6.8
11
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.7
11
Dati insufficienti
8.6
12
Strumento Statistico
8.0
14
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.7
15
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM Watson Studio e Lumoa sono categorizzati comeAnalisi del testo
Categorie uniche
IBM Watson Studio è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, Piattaforme MLOps, e Preparazione dei dati
Lumoa è categorizzato comeGestione dell'Esperienza e Analisi dei Feedback
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Watson Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Lumoa
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%
Servizi Finanziari
16.2%
Telecomunicazioni
13.5%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
8.1%
Beni di consumo
8.1%
Vendita al dettaglio
5.4%
Altro
48.6%
Alternative
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