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Confronta IBM Watson Studio e SAS Visual Text Analytics 
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IBM Watson Studio
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Pros & Cons
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Scopri di più su IBM Watson StudioSAS Visual Text Analytics
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Scopri di più su SAS Visual Text AnalyticsRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che SAS Visual Text Analytics eccelle nella visualizzazione dei dati con un punteggio di 9.3, permettendo intuizioni più intuitive, mentre IBM Watson Studio, con un punteggio di 8.6, è noto per i suoi strumenti di visualizzazione robusti ma meno user-friendly.
- I revisori menzionano che SAS Visual Text Analytics offre capacità superiori di governance dei dati, con un punteggio di 9.5, cruciale per le imprese che necessitano di una stretta conformità, mentre IBM Watson Studio, con un punteggio di 8.3, ha margini di miglioramento in quest'area.
- Gli utenti di G2 evidenziano la funzionalità no-code in IBM Watson Studio, con un punteggio di 9.7, rendendolo più accessibile per gli utenti non tecnici, mentre SAS Visual Text Analytics, con un punteggio di 8.5, è visto come meno user-friendly per coloro che non hanno esperienza di codifica.
- Gli utenti su G2 riportano che SAS Visual Text Analytics brilla nella qualità e pulizia dei dati con un punteggio di 9.2, essenziale per analisi accurate, rispetto al punteggio di 8.3 di IBM Watson Studio, che indica la necessità di migliori strumenti di preparazione dei dati.
- I revisori menzionano che i servizi di machine learning di IBM Watson Studio, in particolare nella visione artificiale (9.8), sono molto apprezzati, mentre SAS Visual Text Analytics, con un punteggio di 8.5, non offre lo stesso livello di capacità avanzate in quest'area.
- Gli utenti dicono che SAS Visual Text Analytics fornisce un'esperienza di addestramento del modello più completa con un punteggio di 8.3, mentre il punteggio di 9.0 di IBM Watson Studio indica un'offerta forte ma manca di alcune delle profondità trovate nelle funzionalità di SAS.
IBM Watson Studio vs SAS Visual Text Analytics
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato SAS Visual Text Analytics più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con SAS Visual Text Analytics in generale.
- I revisori hanno ritenuto che SAS Visual Text Analytics 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 SAS Visual Text Analytics sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM Watson Studio rispetto a SAS Visual Text Analytics.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileSAS Visual Text Analytics
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileSAS Visual Text Analytics
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
121
9.2
16
Facilità d'uso
8.0
122
9.1
18
Facilità di installazione
7.6
100
7.8
12
Facilità di amministrazione
7.8
95
8.0
9
Qualità del supporto
8.2
113
8.4
15
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
8.1
9
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
115
7.7
10
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
Imposta
8.6
7
7.9
8
8.3
7
8.0
9
9.7
6
8.5
9
Dati
8.6
7
8.7
9
8.6
7
9.3
9
Analisi
9.7
6
8.3
9
8.1
7
8.5
9
8.1
7
8.3
9
8.3
7
8.5
8
8.8
7
8.3
9
8.1
7
8.0
9
7.9
7
8.1
9
Personalizzazione
9.0
7
8.1
9
8.1
7
8.0
9
9.2
6
8.3
8
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 SAS Visual Text Analytics 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
SAS Visual Text Analytics 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.)
SAS Visual Text Analytics
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%
Software per computer
64.9%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.3%
Marketing e Pubblicità
3.5%
Bancario
3.5%
Telecomunicazioni
1.8%
Altro
21.1%
Alternative
Discussioni
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