Confronta Microsoft Fabric e Vertex AI 
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che evidenziano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Questa integrazione semplifica i compiti dalla preparazione dei dati al deployment del modello, rendendolo una scelta preferita per coloro che cercano di ottimizzare i loro processi di ML.
- Gli utenti dicono che Microsoft Fabric brilla nella sua piattaforma unificata che combina senza soluzione di continuità ingegneria dei dati, ETL, analisi e visualizzazione. I revisori apprezzano come integri vari servizi Microsoft, come Data Factory e Power BI, riducendo il movimento dei dati e migliorando l'efficienza complessiva per i progetti di dati.
- Secondo le recensioni verificate, Vertex AI ha un punteggio di soddisfazione complessivo significativamente più alto, indicando che gli utenti si sentono più positivi riguardo alla loro esperienza con la piattaforma. Questo si riflette nei feedback che lodano le sue funzionalità complete e la facilità d'uso nella gestione dei compiti di ML.
- I revisori menzionano che mentre Microsoft Fabric offre un set di funzionalità robusto, alcuni utenti lo trovano meno intuitivo rispetto a Vertex AI. I feedback suggeriscono che la curva di apprendimento può essere più ripida per i nuovi utenti, il che può influire sull'usabilità quotidiana per i team che iniziano con l'ingegneria dei dati.
- I revisori di G2 evidenziano che l'integrazione di Vertex AI con Google Cloud ne migliora la funzionalità, permettendo un'esperienza più coesa nella costruzione e nel deployment dei modelli. Gli utenti apprezzano la connessione senza soluzione di continuità alle risorse cloud, che semplifica la gestione dell'infrastruttura e la scalabilità.
- Gli utenti riportano che il forte supporto e la documentazione di Microsoft Fabric contribuiscono positivamente alla loro esperienza, con molti che notano le risorse utili disponibili per la risoluzione dei problemi e l'implementazione. Questo supporto può essere un vantaggio significativo per le imprese che cercano di sfruttare efficacemente le sue capacità.
Microsoft Fabric vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Microsoft Fabric più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Microsoft Fabric nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Microsoft Fabric soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Microsoft Fabric sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Microsoft Fabric rispetto a Vertex AI.
Prezzi
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- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
Microsoft Fabric
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.4
33
8.6
389
Facilità d'uso
9.1
34
8.2
400
Facilità di installazione
9.2
17
8.1
322
Facilità di amministrazione
9.0
8
7.9
149
Qualità del supporto
9.2
33
8.1
364
the product è stato un buon partner negli affari?
9.8
8
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
33
9.2
383
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.1
20
8.4
76
9.0
18
8.1
78
8.8
18
8.3
76
8.9
18
8.4
76
9.3
19
8.8
75
Distribuzione
9.0
17
8.5
75
9.3
17
8.3
73
9.3
18
8.4
72
9.2
17
8.6
74
9.3
16
8.7
71
Gestione
8.9
16
8.2
71
8.9
17
8.5
73
9.1
16
8.0
71
9.1
16
8.1
70
Operazioni
9.0
16
8.2
70
9.0
17
8.5
71
9.2
18
8.3
71
Gestione
8.6
16
8.1
69
8.7
15
8.4
72
8.7
15
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
14
8.4
37
8.2
14
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
246
Sistema
Dati insufficienti
8.2
173
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
208
Dati insufficienti
7.9
181
Dati insufficienti
8.4
206
Dati insufficienti
8.5
209
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
167
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.3
181
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
167
Dati insufficienti
8.5
166
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
213
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.6
207
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
110
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.1
105
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
38
Dati insufficienti
7.8
37
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
7.9
35
Dati insufficienti
8.5
37
Dati insufficienti
7.5
36
Dati insufficienti
7.7
36
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
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
9.0
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
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
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
28
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
7.8
26
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.1
28
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Microsoft Fabric e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
Microsoft Fabric non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Microsoft Fabric
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
Assicurazione
15.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Produzione
7.9%
Gestione dell'Istruzione
7.9%
Immobili commerciali
5.3%
Altro
47.4%
Software per computer
17.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.1%
Alternative
Discussioni
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