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Confronta Neo4j Graph Data Science e Palantir Foundry 
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Mercato Medio (46.7% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
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Neo4j Graph Data Science
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(16)4.5 su 5
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Palantir Foundry
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Scopri di più su Palantir FoundryRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Palantir Foundry eccelle nell'ingestione e nella manipolazione dei dati con un punteggio di 8.8, rendendolo una scelta forte per le organizzazioni che necessitano di capacità robuste di preparazione dei dati. Al contrario, Neo4j Graph Data Science, pur essendo forte nello sviluppo di modelli, non enfatizza tanto la manipolazione dei dati, il che potrebbe essere uno svantaggio per gli utenti focalizzati sulla preparazione dei dati.
- I revisori menzionano che Neo4j Graph Data Science brilla nei suoi algoritmi e nell'addestramento dei modelli, con punteggi di 9.2 e 8.1 rispettivamente. Questo indica un forte focus sulle capacità di analisi avanzata e apprendimento automatico, che gli utenti apprezzano per lo sviluppo di modelli complessi. Palantir Foundry, pur essendo competente, non raggiunge questo livello di specializzazione in queste aree.
- Gli utenti di G2 evidenziano la facilità d'uso di Neo4j Graph Data Science, con un punteggio di 8.5, significativamente più alto rispetto al punteggio di 7.2 di Palantir Foundry. Questo suggerisce che gli utenti trovano Neo4j più intuitivo e facile da usare, rendendolo un'opzione migliore per i team con meno competenze tecniche.
- Gli utenti su G2 riportano che Palantir Foundry ha un forte focus sulla governance e sicurezza dei dati, con funzionalità che supportano la conformità e la protezione dei dati. Questo è particolarmente attraente per le organizzazioni in settori regolamentati, mentre Neo4j Graph Data Science, pur essendo sicuro, non enfatizza queste caratteristiche con la stessa forza.
- I revisori menzionano che Neo4j Graph Data Science offre capacità superiori di visualizzazione dei dati, con un punteggio di 8.3, che aiuta gli utenti a presentare efficacemente relazioni complesse tra i dati. Palantir Foundry, pur avendo strumenti di visualizzazione, non riceve lo stesso livello di lodi in quest'area, indicando un potenziale gap per gli utenti che danno priorità all'analisi visiva.
- Gli utenti dicono che l'ampiezza delle fonti di dati e delle opzioni di connettività di Palantir Foundry, con un punteggio di 7.8, consente un'integrazione estesa con vari sistemi di dati, rendendolo una scelta versatile per le organizzazioni con esigenze di dati diversificate. Al contrario, le opzioni di integrazione di Neo4j Graph Data Science, pur essendo adeguate, non offrono lo stesso livello di flessibilità, il che potrebbe limitarne l'appeal per gli utenti che necessitano di un'ampia connettività dei dati.
Neo4j Graph Data Science vs Palantir Foundry
- I revisori hanno ritenuto che Neo4j Graph Data Science soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Palantir Foundry.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Neo4j Graph Data Science sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Neo4j Graph Data Science rispetto a Palantir Foundry.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Neo4j Graph Data Science
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- Aggiornamenti/patches automatici
Palantir Foundry
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Neo4j Graph Data Science
Nessuna informazione sulla prova disponibilePalantir Foundry
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
13
7.8
9
Facilità d'uso
8.5
13
7.2
9
Facilità di installazione
7.9
8
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.3
8
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.8
13
7.8
9
the product è stato un buon partner negli affari?
9.4
8
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
13
6.8
11
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
6.7
6
Dati insufficienti
6.4
6
Interazione dei dati
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
7.5
6
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
7.5
6
Dati insufficienti
7.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
12
Dati insufficienti
Sistema
8.8
10
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
7.9
11
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
8.5
10
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.8
7
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
7.9
7
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
9.2
8
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
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.9
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Analisi dei dati
9.4
6
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
Prendere decisioni
9.2
6
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Neo4j Graph Data Science e Palantir Foundry sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Analisi Predittiva
Categorie uniche
Neo4j Graph Data Science è categorizzato comeApprendimento automatico
Palantir Foundry è categorizzato comePreparazione dei dati, Gestione dei Dati Master (MDM), Tessuto Dati, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, e iPaaS
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Neo4j Graph Data Science
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Palantir Foundry
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
Software per computer
26.7%
Marketing e Pubblicità
13.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.3%
Biotecnologia
13.3%
Sport
6.7%
Altro
26.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
25.0%
Software per computer
16.7%
Prodotti farmaceutici
8.3%
Servizi Informativi
8.3%
Amministrazione governativa
8.3%
Altro
33.3%
Alternative
Discussioni
Neo4j Graph Data Science non ha discussioni con risposte
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