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Impresa (51.1% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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Qubole
Valutazione a Stelle
(259)4.0 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (51.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Vertex AI
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(592)4.3 su 5
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Pros & Cons
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Qubole eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9.0, rendendolo una scelta preferita per gestire grandi set di dati in modo efficiente, mentre Vertex AI, con un punteggio di 8.3, è noto per le sue capacità ma non raggiunge lo stesso livello di prestazioni in quest'area.
- I revisori menzionano che il punteggio di Servizio Gestito di Qubole di 9.0 indica un forte impegno per il supporto agli utenti e l'affidabilità del servizio, mentre il punteggio di Vertex AI di 8.2 suggerisce margini di miglioramento nei servizi gestiti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Vertex AI brilla in Addestramento Modelli con un punteggio di 8.5, che è superiore a quello di Qubole di 8.1, indicando che gli utenti trovano Vertex AI più efficace per l'addestramento di modelli di apprendimento automatico.
- Gli utenti su G2 riportano che la Scalabilità di Qubole è valutata a 8.9, che è superiore a quella di Vertex AI di 8.7, suggerendo che Qubole potrebbe gestire carichi di lavoro più grandi in modo più efficace, un fattore cruciale per le imprese.
- I revisori menzionano che Vertex AI offre Algoritmi Pre-Costruiti superiori con un punteggio di 8.4 rispetto al 7.7 di Qubole, indicando che gli utenti apprezzano la varietà e l'efficacia degli algoritmi disponibili in Vertex AI per un rapido deployment.
- Gli utenti dicono che la Qualità del Supporto di Qubole è valutata a 7.9, mentre il punteggio di Vertex AI di 8.2 riflette un'esperienza utente più favorevole, suggerendo che Vertex AI potrebbe fornire un servizio clienti e risorse di supporto migliori.
Qubole vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Vertex AI in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Qubole.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Vertex AI sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Qubole.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Qubole
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Accesso gratuito a Qubole per 30 giorni per costruire pipeline di dati, portare il machine learning in produzione e analizzare qualsiasi tipo di dato da qualsiasi fonte di dati. Inizia oggi: https://www.qubole.com/free-trial/
Vertex AI
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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
Qubole
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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
211
8.6
359
Facilità d'uso
7.8
212
8.2
368
Facilità di installazione
7.6
60
8.1
291
Facilità di amministrazione
7.6
58
7.9
141
Qualità del supporto
7.9
177
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.1
61
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
7.1
208
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
7
8.2
214
Sistema
9.0
7
8.2
170
Sviluppo del Modello
7.9
7
8.4
202
6.7
5
7.9
179
8.0
5
8.4
200
8.1
6
8.5
202
Sviluppo del modello
8.3
5
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
8.0
5
8.4
163
Distribuzione
9.0
5
8.2
193
8.3
6
8.3
194
8.8
7
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
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.4
111
Dati insufficienti
Database
8.0
64
Dati insufficienti
8.4
83
Dati insufficienti
8.3
79
Dati insufficienti
Integrazioni
8.6
81
Dati insufficienti
8.6
87
Dati insufficienti
Piattaforma
8.3
72
Dati insufficienti
8.3
82
Dati insufficienti
8.6
87
Dati insufficienti
Elaborazione
8.5
85
Dati insufficienti
8.3
82
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.0
119
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
10
|
Verificato
Dati insufficienti
Connettività
8.8
107
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
123
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
108
|
Verificato
Dati insufficienti
8.5
113
|
Verificato
Dati insufficienti
Operazioni
7.0
104
|
Verificato
Dati insufficienti
7.8
116
|
Verificato
Dati insufficienti
7.2
75
|
Verificato
Dati insufficienti
7.8
69
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
11
|
Verificato
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Qubole e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Qubole è categorizzato comeElaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Qubole
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
Software per computer
19.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Marketing e Pubblicità
12.2%
Internet
6.8%
Tempo libero, Viaggi e Turismo
4.2%
Altro
43.0%
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
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RR
Fornisce chiarezza sui dati finanziari che aiutano a livello aziendale nell'espansione e nella riduzione dei costi, a rivedere le spese in conto capitale e...Leggi di più
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possiamo creare uno schema utilizzando Postman e diversi grafici che aiutano ad analizzare i dati e a chiarire il processo decisionale per i passaggi successiviLeggi di più
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JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
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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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