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Confronta IBM watsonx.ai e Neo4j Graph Data Science 
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IBM watsonx.ai
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Neo4j Graph Data Science eccelle nell'ingestione e manipolazione dei dati con un punteggio di 8.8, permettendo una gestione efficiente di dati complessi di grafi, mentre IBM watsonx.ai, con un punteggio di 8.2, è noto per le sue capacità leggermente meno robuste in quest'area.
- I revisori menzionano che la scalabilità di Neo4j è impressionante, con un punteggio di 9.0, cruciale per la gestione di grandi set di dati, mentre IBM watsonx.ai, sebbene ancora forte con 8.5, potrebbe non scalare altrettanto efficacemente per applicazioni estese basate su grafi.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzione di registro dei modelli di Neo4j ottiene un notevole 9.3, fornendo un'eccellente gestione dei modelli di apprendimento automatico, mentre le funzionalità di gestione dei modelli di IBM watsonx.ai, sebbene solide, ottengono un punteggio leggermente inferiore di 8.3, indicando margini di miglioramento.
- Gli utenti su G2 riportano che gli algoritmi predefiniti di Neo4j sono altamente efficaci, con un punteggio di 9.0, migliorando l'esperienza utente semplificando lo sviluppo dei modelli, mentre gli algoritmi predefiniti di IBM watsonx.ai ottengono un punteggio di 8.5, suggerendo che gli utenti potrebbero dover investire più tempo nella personalizzazione.
- I revisori menzionano che la facilità di configurazione di Neo4j è valutata a 7.9, che alcuni utenti trovano impegnativa rispetto al punteggio più alto di 9.1 di IBM watsonx.ai, indicando un processo di onboarding più user-friendly per quest'ultimo.
- Gli utenti dicono che la qualità del supporto di Neo4j è valutata a 8.8, che è alla pari con IBM watsonx.ai, ma il supporto di quest'ultimo è noto per essere leggermente più reattivo, ottenendo anch'esso un punteggio di 8.8, rendendolo una scelta affidabile per gli utenti che necessitano di assistenza.
IBM watsonx.ai vs Neo4j Graph Data Science
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato IBM watsonx.ai più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i recensori hanno preferito fare affari con Neo4j Graph Data Science nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Neo4j Graph Data Science soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM watsonx.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, IBM watsonx.ai e Neo4j Graph Data Science forniscono livelli simili di assistenza.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM watsonx.ai rispetto a Neo4j Graph Data Science.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileNeo4j Graph Data Science
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- Aggiornamenti/patches automatici
Prova Gratuita
IBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Neo4j Graph Data Science
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
77
9.0
13
Facilità d'uso
8.9
109
8.5
13
Facilità di installazione
8.5
100
7.9
8
Facilità di amministrazione
8.7
36
8.3
8
Qualità del supporto
8.8
76
8.8
13
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
36
9.4
8
Direzione del prodotto (% positivo)
9.9
79
9.1
13
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
Distribuzione
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
Gestione
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Operazioni
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Gestione
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.6
36
8.4
12
Sistema
8.2
31
8.8
10
Sviluppo del Modello
8.6
32
7.9
11
8.2
32
8.1
8
8.7
31
8.5
10
8.4
32
8.5
9
Sviluppo del modello
8.5
32
8.8
7
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
Funzionalità non disponibile
8.9
32
8.0
5
8.6
32
Funzionalità non disponibile
8.1
32
8.0
5
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
32
Funzionalità non disponibile
8.8
32
Dati insufficienti
Distribuzione
8.2
32
7.9
7
8.6
32
8.8
10
8.8
32
9.2
8
Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
31
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
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
Tipo di Dati
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
Tipo di Sintesi
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.8
7
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
9.0
21
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
8.8
7
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.1
6
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
6
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
8.6
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
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
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.3
5
Prendere decisioni
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM watsonx.ai e Neo4j Graph Data Science sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Apprendimento automatico
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM watsonx.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Neo4j Graph Data Science
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
18.9%
Software per computer
11.7%
Consulenza
7.2%
Bancario
6.3%
Marketing e Pubblicità
5.4%
Altro
50.5%
Software per computer
26.7%
Marketing e Pubblicità
13.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.3%
Biotecnologia
13.3%
Sport
6.7%
Altro
26.7%
Alternative
Discussioni
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
Neo4j Graph Data Science non ha discussioni con risposte
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