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Confronta IBM Watson Studio e Microsoft Fabric 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Impresa (55.6% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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IBM Watson Studio
Valutazione a Stelle
(164)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su IBM Watson StudioMicrosoft Fabric
Valutazione a Stelle
(18)4.6 su 5
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Scopri di più su Microsoft FabricRiassunto
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, Microsoft Fabric, pur essendo ancora forte, ottiene un punteggio inferiore di 8.3, indicando che gli utenti potrebbero trovarlo meno completo in quest'area.
- I revisori menzionano che la Facilità di Implementazione di IBM Watson Studio è una caratteristica distintiva, con un punteggio di 9.8, rendendolo particolarmente user-friendly per i team che cercano di implementare soluzioni rapidamente. Tuttavia, Microsoft Fabric ha un rispettabile punteggio di 9.0, ma alcuni utenti ritengono che potrebbe essere più intuitivo.
- Gli utenti di G2 evidenziano i superiori Servizi di Machine Learning in Microsoft Fabric, in particolare in Computer Vision e Comprensione del Linguaggio Naturale, dove ottiene rispettivamente 9.8 e 8.9. Gli utenti affermano che queste funzionalità sono più avanzate rispetto alle offerte di IBM Watson Studio, che ottengono 8.5 e 8.5 nelle stesse categorie.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM Watson Studio brilla nella Qualità e Pulizia dei Dati, raggiungendo un punteggio di 9.2, cruciale per garantire un'analisi dei dati accurata. Microsoft Fabric, pur essendo efficace, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.6, suggerendo che gli utenti potrebbero trovare Watson Studio più affidabile per mantenere l'integrità dei dati.
- I revisori menzionano che il punteggio di 9.2 degli Algoritmi Predefiniti di IBM Watson Studio è un vantaggio significativo per gli utenti che cercano di sfruttare rapidamente i modelli esistenti. In confronto, il punteggio di 9.0 di Microsoft Fabric è encomiabile ma indica che Watson Studio potrebbe offrire una selezione più ampia di algoritmi pronti all'uso.
- Gli utenti affermano che le funzionalità di Collaborazione in IBM Watson Studio, con un punteggio di 9.4, facilitano efficacemente il lavoro di squadra, consentendo a più utenti di lavorare su progetti senza problemi. Microsoft Fabric, con un punteggio di 8.8, è ancora collaborativo ma potrebbe non fornire lo stesso livello di integrazione e facilità d'uso per i progetti di team.
IBM Watson Studio vs Microsoft Fabric
- I revisori hanno ritenuto che Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Microsoft Fabric rispetto a IBM Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileMicrosoft Fabric
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileMicrosoft Fabric
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
121
9.3
18
Facilità d'uso
8.0
122
9.0
18
Facilità di installazione
7.6
100
9.0
7
Facilità di amministrazione
7.8
95
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.2
113
9.1
18
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
115
10.0
18
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
8.9
16
9.2
8
8.9
16
9.0
8
8.8
16
9.4
8
8.9
16
8.8
8
9.2
16
Distribuzione
9.0
8
9.0
16
8.8
8
9.3
16
8.8
8
9.2
16
9.4
8
9.2
16
9.2
8
9.3
16
Gestione
9.3
7
8.8
15
9.6
8
8.9
16
9.0
7
9.0
15
9.0
8
9.0
15
Operazioni
9.0
8
9.0
16
9.0
8
9.0
16
9.3
7
9.1
16
Gestione
9.5
7
8.6
16
9.4
8
8.7
15
8.8
7
8.7
15
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.1
14
Dati insufficienti
8.2
14
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
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
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 Microsoft Fabric sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, e Preparazione dei dati
Microsoft Fabric non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Watson Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Microsoft Fabric
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
16.7%
Gestione dell'Istruzione
16.7%
Produzione
11.1%
Produzione Elettrica/Elettronica
11.1%
Consulenza
5.6%
Altro
38.9%
Alternative
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