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Confronta IBM watsonx.ai e Red Hat OpenShift Data Science 
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Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
Mercato Medio (44.0% delle recensioni)
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IBM watsonx.ai
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Scopri di più su IBM watsonx.aiRed Hat OpenShift Data Science
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Scopri di più su Red Hat OpenShift Data ScienceRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Red Hat OpenShift Data Science eccelle in Flessibilità Linguistica con un punteggio di 9.0, consentendo una vasta gamma di linguaggi di programmazione, mentre IBM watsonx.ai, sebbene forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.8. I revisori menzionano che questa flessibilità è cruciale per i team che lavorano con più linguaggi.
- I revisori menzionano che IBM watsonx.ai brilla in Facilità d'Uso con un punteggio di 9.1 rispetto all'8.5 di Red Hat OpenShift Data Science. Gli utenti su G2 apprezzano l'interfaccia intuitiva di IBM watsonx.ai, che semplifica il processo di onboarding per i nuovi utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Red Hat OpenShift Data Science offre capacità superiori di Ingestione e Manipolazione dei Dati, con un punteggio di 8.9, che i revisori dicono essere essenziale per gestire grandi set di dati in modo efficiente. Al contrario, IBM watsonx.ai ottiene un punteggio di 8.2, indicando margini di miglioramento in quest'area.
- Gli utenti dicono che IBM watsonx.ai fornisce migliori funzionalità di Addestramento del Modello, con un punteggio di 8.5, che i revisori menzionano includere algoritmi pre-costruiti robusti che semplificano il processo di addestramento. Red Hat OpenShift Data Science ottiene un punteggio di 8.6, ma gli utenti sentono che mancano alcune delle funzionalità avanzate presenti nell'offerta di IBM.
- I revisori menzionano che Red Hat OpenShift Data Science ha un forte focus sulla Scalabilità, con un punteggio di 9.0, che gli utenti riportano essere vantaggioso per le aziende in crescita. Anche IBM watsonx.ai ottiene un buon punteggio di 8.5, ma gli utenti sentono che la piattaforma di Red Hat è più adattabile a carichi di lavoro crescenti.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM watsonx.ai eccelle nella Qualità del Supporto, con un punteggio di 8.8, che i revisori dicono essere supportato da un servizio clienti reattivo e una documentazione estesa. Red Hat OpenShift Data Science ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.6, indicando che, sebbene il supporto sia buono, potrebbe non essere così completo come quello di IBM.
IBM watsonx.ai vs Red Hat OpenShift Data Science
- IBM watsonx.ai e Red Hat OpenShift Data Science soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Red Hat OpenShift Data Science rispetto a IBM watsonx.ai.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileRed Hat OpenShift Data Science
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Red Hat OpenShift Data Science
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
77
8.8
23
Facilità d'uso
8.9
109
8.5
23
Facilità di installazione
8.5
100
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.7
36
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.8
76
8.6
21
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
36
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.9
79
10.0
23
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
8.6
23
Sistema
8.2
31
8.9
22
Sviluppo del Modello
8.6
32
8.8
23
8.2
32
8.8
23
8.7
31
8.7
23
8.4
32
8.6
23
Sviluppo del modello
8.5
32
8.8
23
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
8.5
22
8.9
32
8.3
20
8.6
32
8.6
20
8.1
32
8.3
20
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
32
8.6
20
8.8
32
8.7
21
Distribuzione
8.2
32
8.6
22
8.6
32
8.8
22
8.8
32
8.5
22
Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
31
8.3
5
8.8
31
8.7
5
Funzionalità non disponibile
8.7
5
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM watsonx.ai e Red Hat OpenShift Data Science sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Infrastruttura di AI Generativa, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Costruttori di Agenti AI, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Red Hat OpenShift Data Science non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM watsonx.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Red Hat OpenShift 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%
Ricerca di Mercato
32.0%
Marketing e Pubblicità
20.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.0%
Software per computer
8.0%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
4.0%
Altro
28.0%
Alternative
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