Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Qlik Predict e Vertex AI 
Prodotti in evidenza
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Lyzr.ai
Visita il Sito Web
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Alteryx
Visita il Sito Web
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Postman
Visita il Sito Web
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (40.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Gratuito
Paga a consumo Al mese
Qlik Predict
Valutazione a Stelle
(81)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (40.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Gratuito
Sfoglia tutti i piani tariffari 4Vertex AI
Valutazione a Stelle
(592)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
Prova gratuita disponibile
Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle in "Alta Disponibilità AI" con un punteggio di 9,2, che i revisori menzionano contribuisce a un servizio più affidabile per applicazioni critiche, mentre Qlik AutoML, sebbene forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore in quest'area.
- I revisori menzionano che Qlik AutoML offre una "Facilità di Configurazione" superiore con un punteggio di 9,0, rendendolo più user-friendly per i nuovi utenti rispetto al punteggio di 8,2 di Vertex AI, che alcuni utenti trovano meno intuitivo.
- Gli utenti di G2 evidenziano la "Velocità di Inferenza AI" di Vertex AI con un punteggio di 8,6, notando che consente decisioni più rapide nelle applicazioni in tempo reale, mentre la performance di Qlik AutoML in quest'area è percepita come adeguata ma non altrettanto veloce.
- Gli utenti su G2 riportano che Qlik AutoML brilla nel "Natural Language Processing" con un punteggio di 8,1, che i revisori dicono migliora le sue capacità di comprendere e generare testo simile a quello umano, mentre Vertex AI ottiene un punteggio più alto nel "Natural Language Generation" con 8,4, indicando un set di funzionalità più robusto per la generazione di testo.
- I revisori menzionano che la "Scalabilità dell'Addestramento Modelli" di Vertex AI è valutata a 8,5, che gli utenti dicono sia vantaggiosa per le organizzazioni che cercano di scalare i loro modelli di machine learning in modo efficiente, mentre la scalabilità di Qlik AutoML è valutata allo stesso modo, ma gli utenti sentono che manchi di alcune funzionalità avanzate per dataset più grandi.
- Gli utenti dicono che la funzionalità "Drag and Drop" di Qlik AutoML ottiene un punteggio di 8,6, rendendo più facile per gli utenti costruire modelli senza una conoscenza approfondita di codifica, mentre il punteggio di 7,9 di Vertex AI indica che potrebbe richiedere più competenze tecniche, che alcuni utenti trovano impegnative.
Qlik Predict vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Qlik Predict più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Qlik Predict nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Qlik Predict.
- 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 Vertex AI rispetto a Qlik Predict.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Qlik Predict
Included with Qlik Sense Enterprise
Gratuito
- 2 Deployed Models
Vertex AI
Try Vertex AI Free
Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- 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
Qlik Predict
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
65
8.6
359
Facilità d'uso
8.9
65
8.2
368
Facilità di installazione
9.0
31
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.7
29
7.9
141
Qualità del supporto
8.7
59
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
30
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
8.7
61
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
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
8.2
33
8.2
214
Sistema
7.9
26
8.2
170
Sviluppo del Modello
Funzionalità non disponibile
8.4
202
8.6
28
7.9
179
8.7
29
8.4
200
8.5
28
8.5
202
Sviluppo del modello
8.3
27
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
8.2
200
8.0
21
8.4
196
7.4
11
8.2
195
Funzionalità non disponibile
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
7.8
18
8.5
165
Funzionalità non disponibile
8.4
163
Distribuzione
8.2
27
8.2
193
8.1
27
8.3
194
8.5
28
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
7.7
20
Dati insufficienti
7.5
25
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.0
31
Dati insufficienti
8.4
31
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.0
29
Dati insufficienti
7.6
26
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Qlik Predict e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
Qlik Predict è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Qlik Predict
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
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%
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
Discussioni
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
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
