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Confronta KNIME Software e Palantir Gotham 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (48.5% delle recensioni)
Mercato Medio (37.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Gratuito
Nessun prezzo disponibile
KNIME Software
Valutazione a Stelle
(69)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (48.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Gratuito
Sfoglia tutti i piani tariffari 6Palantir Gotham
Valutazione a Stelle
(10)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (37.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Palantir GothamRiassunto
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, Palantir Gotham, pur essendo forte in altre aree, non enfatizza tanto questa caratteristica, portando a un'esperienza meno favorevole per gli utenti concentrati sulla manipolazione dei dati.
- I recensori menzionano che la funzionalità di Drag and Drop di KNIME è valutata a 9,4, il che semplifica notevolmente l'esperienza utente. D'altra parte, le capacità di drag-and-drop di Palantir Gotham, pur essendo funzionali, non ricevono lo stesso livello di lode, indicando una potenziale curva di apprendimento per i nuovi utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzione di Addestramento Modelli del software KNIME ottiene un impressionante punteggio di 9,5, dimostrando la sua forza nei flussi di lavoro di machine learning. Al contrario, le capacità di addestramento modelli di Palantir Gotham, valutate a 8,3, potrebbero non soddisfare le aspettative degli utenti in cerca di funzionalità avanzate di machine learning.
- I recensori dicono che le caratteristiche di Collaborazione di KNIME, valutate a 8,9, facilitano efficacemente il lavoro di squadra, cruciale per gli ambienti aziendali. Al contrario, gli strumenti di collaborazione di Palantir Gotham sono meno enfatizzati, potenzialmente ostacolando i progetti basati sul lavoro di squadra.
- Gli utenti su G2 riportano che la Qualità del Supporto del software KNIME è valutata a 8,4, generalmente soddisfacente, ma Palantir Gotham brilla con un punteggio più alto di 9,4, indicando un sistema di supporto più reattivo e utile per gli utenti che necessitano di assistenza.
- I recensori menzionano che la Direzione del Prodotto di KNIME è valutata a 8,8, riflettendo una prospettiva positiva sugli aggiornamenti e miglioramenti futuri. In confronto, Palantir Gotham vanta un punteggio perfetto di 10,0, suggerendo che gli utenti si sentono molto fiduciosi riguardo allo sviluppo e all'innovazione continua del prodotto.
KNIME Software vs Palantir Gotham
- I revisori hanno ritenuto che Palantir Gotham 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 Palantir Gotham sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Palantir Gotham rispetto a KNIME Software.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
KNIME Software
KNIME Analytics Platform
Gratuito
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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- Accedi ai dati da qualsiasi fonte - il tuo laptop, un'applicazione o un data warehouse
- Miscela facilmente dati di qualsiasi dimensione e tipo - tutti i formati di file supportati
- Aggrega, ordina, filtra e unisci dati sul tuo dispositivo, in-database o in ambienti di big data distribuiti
Palantir Gotham
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
KNIME Software
Prova gratuita disponibile
Palantir Gotham
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
62
9.4
6
Facilità d'uso
8.2
62
9.0
5
Facilità di installazione
8.2
19
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
7.9
16
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.2
54
9.4
6
the product è stato un buon partner negli affari?
8.1
14
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
8.7
62
10.0
7
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
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.3
16
Dati insufficienti
Sistema
8.8
15
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.3
14
Dati insufficienti
8.9
14
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.0
14
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.8
9
Dati insufficienti
8.3
12
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.9
13
Dati insufficienti
7.9
12
Dati insufficienti
Distribuzione
8.5
13
Dati insufficienti
8.7
13
Dati insufficienti
8.5
14
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Tessuto di dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo
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
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Opzioni di Integrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati Master (MDM)Nascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
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 Palantir Gotham sono categorizzati comeAnalisi Predittiva e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
KNIME Software è categorizzato comeAnalisi Statistica e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Palantir Gotham è categorizzato comeGestione dei Dati Master (MDM), Tessuto Dati, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, e iPaaS
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
KNIME Software
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Palantir Gotham
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
37.5%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
12.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Relazioni Governative
12.5%
Compagnie aeree/Aviazione
12.5%
Altro
12.5%
Alternative
Discussioni
Knime è facile da usare?
1 Commento
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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