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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che il software KNIME eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9.4, rendendolo una scelta preferita per coloro che necessitano di capacità robuste di preparazione dei dati. Al contrario, Vertex AI ottiene un punteggio inferiore di 8.3, indicando che potrebbe non essere altrettanto forte in quest'area.
- I revisori menzionano che la funzionalità di Drag and Drop di KNIME è altamente valutata a 9.4, il che semplifica l'esperienza utente nella costruzione di flussi di lavoro. Tuttavia, Vertex AI ha un punteggio inferiore di 8.1, suggerendo che la sua interfaccia potrebbe non essere altrettanto intuitiva per gli utenti che preferiscono la programmazione visiva.
- Gli utenti di G2 evidenziano che il software KNIME offre capacità superiori di Addestramento del Modello con un punteggio di 9.5, cruciale per gli utenti focalizzati sullo sviluppo e il perfezionamento di modelli di apprendimento automatico. Il punteggio di 8.5 di Vertex AI indica che potrebbe non fornire lo stesso livello di supporto per l'addestramento dei modelli.
- Gli utenti su G2 riportano che le funzionalità di Collaborazione di KNIME sono valutate a 8.9, facilitando efficacemente il lavoro di squadra e la condivisione dei progetti. In confronto, il punteggio di 8.4 di Vertex AI suggerisce che potrebbe avere strumenti di collaborazione meno robusti.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto del software KNIME è valutata a 8.4, indicando un'esperienza di servizio clienti forte. Vertex AI, con un punteggio di 8.2, potrebbe non fornire lo stesso livello di supporto, il che potrebbe essere una considerazione per gli utenti che necessitano di assistenza.
- Gli utenti dicono che la Scalabilità di KNIME è valutata a 8.9, rendendolo un'opzione forte per le imprese che cercano di espandere le loro operazioni sui dati. Il punteggio di 8.5 di Vertex AI suggerisce che è anche scalabile ma potrebbe non eguagliare la flessibilità offerta da KNIME.
KNIME Software vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare e amministrare. Tuttavia, KNIME Software è più facile da configurare, mentre Vertex AI è più facile per fare affari in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a KNIME Software.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che KNIME Software sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a KNIME Software.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
KNIME Software
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Un software gratuito e open source che consente a chiunque, indipendentemente dal livello di esperienza, di comprendere i dati utilizzando flussi di lavoro visivi.
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- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
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- Integrazione end-to-end per dati e AI
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KNIME Software
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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
62
8.6
359
Facilità d'uso
8.2
62
8.2
368
Facilità di installazione
8.2
19
8.1
291
Facilità di amministrazione
7.9
16
7.9
141
Qualità del supporto
8.2
54
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.1
14
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
8.7
62
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Amministrazione
8.3
24
Dati insufficienti
8.7
26
Dati insufficienti
8.6
25
Dati insufficienti
Capacità
8.6
26
Dati insufficienti
8.4
23
Dati insufficienti
8.6
23
Dati insufficienti
7.9
21
Dati insufficienti
Metodologia
8.3
21
Dati insufficienti
8.7
25
Dati insufficienti
8.5
24
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Gestione
Dati insufficienti
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.3
16
8.2
214
Sistema
8.8
15
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.3
14
8.4
202
8.9
14
7.9
179
8.2
14
8.4
200
8.8
13
8.5
202
Sviluppo del modello
8.0
14
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
7.8
9
8.2
200
8.3
12
8.4
196
7.8
10
8.2
195
7.8
10
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
7.9
13
8.5
165
7.9
12
8.4
163
Distribuzione
8.5
13
8.2
193
8.7
13
8.3
194
8.5
14
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.9
34
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
29
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
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
8.0
37
Dati insufficienti
8.2
42
Dati insufficienti
8.2
40
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.3
33
Dati insufficienti
8.3
42
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.3
31
Dati insufficienti
8.0
41
Dati insufficienti
7.9
39
Dati insufficienti
8.4
40
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.2
6
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
KNIME Software e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
KNIME Software è categorizzato comeAnalisi Predittiva e Analisi Statistica
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
KNIME Software
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
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
29.4%
Istruzione Superiore
11.8%
Ricerca
5.9%
Servizi Finanziari
4.4%
E-Learning
4.4%
Altro
44.1%
Software per computer
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.4%
Alternative
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Knime è facile da usare?
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GB
Non è facile come Alteryx, ma molti dei suoi componenti sono personalizzabili e amplia notevolmente i casi d'uso che si possono costruire con esso. Questo...Leggi di più
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JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
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ZM
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