Confronta Qlik Predict e Vertex AI 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (40.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (42.0% delle recensioni)
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Gratuito
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Qlik Predict
Valutazione a Stelle
(81)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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(652)4.3 su 5
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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 apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Un utente ha evidenziato come semplifichi tutto, dalla preparazione dei dati al deployment, rendendo più facile gestire processi intricati.
- Gli utenti dicono che Qlik Predict offre un'interfaccia intuitiva particolarmente vantaggiosa per chi non ha un background in data science. L'approccio senza codice permette agli utenti di creare e testare rapidamente modelli predittivi, il che è un vantaggio significativo per i team che vogliono sfruttare il machine learning senza una vasta esperienza tecnica.
- I revisori menzionano che l'integrazione senza soluzione di continuità di Vertex AI con Google Cloud ne migliora l'usabilità, permettendo una gestione efficiente dei progetti ML. Questa integrazione è una caratteristica chiave che gli utenti trovano preziosa, poiché semplifica il flusso di lavoro e riduce la complessità di gestire più strumenti.
- Secondo le recensioni verificate, i processi automatizzati di Qlik Predict riducono significativamente il tempo dedicato alla preparazione dei dati e alla costruzione dei modelli. Gli utenti apprezzano come questa caratteristica permetta loro di concentrarsi maggiormente sull'analisi piuttosto che perdersi nei dettagli tecnici.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Vertex AI ha un punteggio di soddisfazione complessivo più alto, la facilità di configurazione di Qlik Predict è un punto di forza, con gli utenti che notano che è rapido e semplice iniziare. Questo può essere particolarmente attraente per le organizzazioni che cercano un'implementazione veloce.
- Gli utenti riportano che entrambe le piattaforme hanno i loro punti di forza nella scalabilità, ma il set di funzionalità completo di Vertex AI, comprese le capacità avanzate nel processamento del linguaggio naturale, gli conferisce un vantaggio per gli utenti che necessitano di soluzioni di machine learning robuste. I revisori hanno specificamente notato l'efficacia dei suoi strumenti di addestramento dei modelli e di ingegneria delle caratteristiche.
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
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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
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
65
8.6
389
Facilità d'uso
8.9
65
8.2
400
Facilità di installazione
9.0
31
8.1
322
Facilità di amministrazione
8.7
29
7.9
149
Qualità del supporto
8.7
59
8.1
364
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
30
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
8.7
61
9.2
383
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
33
8.2
246
Sistema
7.9
26
8.2
173
Sviluppo del Modello
Funzionalità non disponibile
8.5
208
8.6
28
7.9
181
8.7
29
8.4
206
8.5
28
8.5
209
Sviluppo del modello
8.3
27
8.2
167
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
8.3
203
8.0
21
8.5
202
7.4
11
8.2
200
Funzionalità non disponibile
8.3
181
Servizi di Machine/Deep Learning
7.8
18
8.5
167
Funzionalità non disponibile
8.5
166
Distribuzione
8.2
27
8.3
213
8.1
27
8.3
203
8.5
28
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
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%
Automobilistico
5.2%
Servizi Finanziari
5.2%
Altro
70.1%
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
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.
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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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AO
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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
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