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Confronta Azure Machine Learning e Qlik Predict 
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Scopri di più su Azure Machine LearningQlik Predict
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Qlik AutoML eccelle nelle sue capacità di Ingestione e Manipolazione dei Dati, ottenendo un punteggio di 7.9, mentre Azure Machine Learning brilla con un punteggio più alto di 8.7, indicando un set di funzionalità più robusto per gestire i compiti di preparazione dei dati.
- I revisori menzionano che l'interfaccia Drag and Drop di Qlik AutoML è user-friendly, con un punteggio di 8.3, ma Azure Machine Learning offre un'esperienza ancora migliore con un punteggio di 8.7, rendendo più facile per gli utenti costruire modelli senza una conoscenza approfondita del codice.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Azure Machine Learning fornisce capacità superiori di Addestramento dei Modelli, con un punteggio di 8.8 rispetto all'8.5 di Qlik AutoML, suggerendo che la piattaforma di Azure potrebbe essere più efficiente per l'addestramento di modelli complessi.
- Gli utenti su G2 riportano che Qlik AutoML ha un forte focus sugli Algoritmi Predefiniti, con un punteggio di 8.8, il che è vantaggioso per gli utenti che cercano soluzioni rapide, mentre il punteggio di 8.2 di Azure Machine Learning indica meno opzioni predefinite.
- I revisori dicono che la Scalabilità di Azure Machine Learning è una caratteristica eccezionale, con un punteggio di 9.2, rispetto all'8.5 di Qlik AutoML, rendendolo una scelta migliore per le imprese che prevedono di scalare le loro operazioni di machine learning.
- Gli utenti riportano che la Qualità del Supporto di Qlik AutoML è encomiabile con un punteggio di 8.7, mentre Azure Machine Learning segue da vicino con 8.6, indicando che entrambe le piattaforme forniscono un solido supporto clienti, ma Qlik potrebbe avere un leggero vantaggio nella soddisfazione degli utenti.
Azure Machine Learning vs Qlik Predict
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Qlik Predict più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Qlik Predict in generale.
- Azure Machine Learning e Qlik Predict 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 Qlik Predict sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Machine Learning rispetto a Qlik Predict.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileQlik Predict
Included with Qlik Sense Enterprise
Gratuito
- 2 Deployed Models
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileQlik Predict
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.5
65
Facilità d'uso
8.5
80
8.9
65
Facilità di installazione
8.3
57
9.0
31
Facilità di amministrazione
8.3
49
8.7
29
Qualità del supporto
8.6
74
8.7
59
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.9
30
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.7
61
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
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
Operazioni
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
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
8.2
33
Sistema
8.6
22
7.9
26
Sviluppo del Modello
8.6
51
Funzionalità non disponibile
8.9
54
8.6
28
8.3
53
8.7
29
8.7
52
8.5
28
Sviluppo del modello
8.4
21
8.3
27
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
Funzionalità non disponibile
7.9
45
8.0
21
7.8
38
7.4
11
8.2
42
Funzionalità non disponibile
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
7.8
18
8.5
21
Funzionalità non disponibile
Distribuzione
8.8
50
8.2
27
8.7
51
8.1
27
8.9
51
8.5
28
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
Dati insufficienti
8.2
10
Dati insufficienti
7.5
10
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
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
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
Dati insufficienti
7.7
20
Dati insufficienti
7.5
25
Dati insufficienti
8.2
26
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.0
31
Dati insufficienti
8.4
31
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.0
29
Dati insufficienti
7.6
26
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e Qlik Predict sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme MLOps, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), e Infrastruttura di AI Generativa
Qlik Predict è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Qlik Predict
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
28.2%
Software per computer
14.1%
Consulenza di gestione
8.2%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Istruzione Superiore
4.7%
Altro
38.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.1%
Personale e Reclutamento
5.2%
Vendita al dettaglio
5.2%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.2%
Servizi Finanziari
5.2%
Altro
70.1%
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
In breve, per costruire, distribuire e gestire modelli di alta qualità più velocemente e con fiducia.Leggi di più
Azure Machine Learning non ha più discussioni con risposte
Come posso ottenere l'accesso a Kraken?
1 Commento
Risposta ufficiale da Qlik Predict
Registrazione:
Per registrare un nuovo utente su Kraken, vai su https://kraken.bigsquid.com e clicca sulla scheda Registrati.
- Inserisci un indirizzo...Leggi di più
Come faccio a creare una connessione S3?
1 Commento
Risposta ufficiale da Qlik Predict
Requisiti S3:
Configurare Kraken per connettersi al tuo ambiente S3 richiede la generazione di una Chiave di Accesso e una Chiave di Accesso Segreta prima di...Leggi di più
Come faccio a creare una connessione Snowflake?
1 Commento
Risposta ufficiale da Qlik Predict
Requisiti di Snowflake:
Configurare Kraken per connettersi al tuo ambiente Snowflake richiede un utente che abbia accesso in lettura e scrittura al database...Leggi di più
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