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Comparar Aporia e IBM Watson Studio 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (55.9% das avaliações)
Empresa (51.3% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Entre em Contato Por Ano
Preço não disponível
Aporia
Classificação por Estrelas
(68)4.8 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (55.9% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Entre em Contato Por Ano
Navegue por todos os planos de preços 2IBM Watson Studio
Classificação por Estrelas
(164)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (51.3% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre IBM Watson StudioResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o IBM Watson Studio se destaca em sua ampla gama de fontes de dados, com uma pontuação de 8,9, o que permite uma integração de dados extensa, enquanto o Aporia, embora forte, não foi avaliado nesta área, o que pode limitar sua versatilidade no manuseio de dados.
- Os revisores mencionam que o Aporia brilha na facilidade de uso com uma pontuação de 9,4, tornando-o mais acessível para pequenas empresas, enquanto o IBM Watson Studio, com uma pontuação de 8,0, pode exigir uma curva de aprendizado mais acentuada para novos usuários.
- Os usuários do G2 destacam que a qualidade do suporte do Aporia é excepcional, com uma pontuação de 9,6, que é significativamente maior do que a do IBM Watson Studio, que é 8,2, indicando que os usuários podem encontrar uma assistência mais responsiva com o Aporia.
- Os usuários no G2 relatam que o IBM Watson Studio oferece uma escalabilidade superior com uma pontuação de 9,0, tornando-o uma escolha melhor para aplicações em nível empresarial, enquanto a escalabilidade do Aporia é avaliada em 8,9, o que pode ser menos robusto para organizações maiores.
- Os revisores mencionam que as capacidades de no-code do Aporia são impressionantes, com uma pontuação de 9,7, o que permite aos usuários construir modelos sem amplo conhecimento de programação, enquanto os recursos de no-code do IBM Watson Studio não são destacados, sugerindo que uma abordagem mais técnica pode ser necessária.
- Os usuários dizem que a flexibilidade de implantação do IBM Watson Studio é notável, com uma pontuação de 9,8 para facilidade de implantação, em comparação com 8,7 do Aporia, indicando que a IBM pode proporcionar um processo de configuração mais suave para usuários que buscam implementar suas soluções rapidamente.
Aporia vs IBM Watson Studio
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Aporia mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Aporia no geral.
- Os revisores sentiram que Aporia atende melhor às necessidades de seus negócios do que IBM Watson Studio.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Aporia é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Aporia em relação ao IBM Watson Studio.
Preços
Preço de Nível Básico
Aporia
Scaler
Entre em Contato
Por Ano
Para equipes de ML com vários modelos de produção
- Tudo incluído no ML Starter
- Linhas e previsões ilimitadas
- Usuários ilimitados
IBM Watson Studio
Preço não disponívelTeste Gratuito
Aporia
Teste Gratuito disponível
IBM Watson Studio
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.3
57
8.3
121
Facilidade de Uso
9.2
59
8.0
122
Facilidade de configuração
9.3
21
7.6
100
Facilidade de administração
9.1
13
7.8
95
Qualidade do Suporte
9.5
54
8.2
113
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.5
13
8.0
94
Direção de Produto (% positivo)
9.6
59
8.5
115
Recursos
Acesso à fonte de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.0
13
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
14
Interação de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.0
14
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
13
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.6
12
Exportação de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.7
29
8.8
8
8.9
31
9.2
8
9.0
26
9.0
8
8.5
28
9.4
8
9.0
29
8.8
8
Implantação
8.7
30
9.0
8
9.0
32
8.8
8
8.8
28
8.8
8
9.0
32
9.4
8
9.1
31
9.2
8
Gestão
8.7
26
9.3
7
9.3
29
9.6
8
8.7
28
9.0
7
8.8
26
9.0
8
Operações
9.0
34
9.0
8
8.7
29
9.0
8
8.6
28
9.3
7
Gestão
8.7
26
9.5
7
9.2
31
9.4
8
8.7
29
8.8
7
IA generativa
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.7
41
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
9.0
12
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.5
33
Dados insuficientes disponíveis
8.8
34
Dados insuficientes disponíveis
8.5
35
Dados insuficientes disponíveis
8.3
36
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
9.4
13
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
27
Dados insuficientes disponíveis
8.5
34
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.9
12
Dados insuficientes disponíveis
9.0
12
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
33
Dados insuficientes disponíveis
8.6
30
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Configuração
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
análise
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Personalização
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
9.7
11
Dados insuficientes disponíveis
9.2
11
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
8.8
11
Dados insuficientes disponíveis
9.2
11
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
8.8
11
Dados insuficientes disponíveis
9.2
11
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
8.9
11
Dados insuficientes disponíveis
9.2
11
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
9.7
11
Dados insuficientes disponíveis
8.8
11
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
8.0
14
Dados insuficientes disponíveis
8.4
15
Dados insuficientes disponíveis
8.1
15
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.7
15
Dados insuficientes disponíveis
9.0
14
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.6
15
Dados insuficientes disponíveis
8.3
13
Dados insuficientes disponíveis
8.7
14
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Aporia e IBM Watson Studio é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Aporia é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps) e Infraestrutura de IA Generativa
IBM Watson Studio é categorizado como Análise de Texto, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Análise Preditiva, e Preparação de Dados
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Aporia
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
IBM Watson Studio
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Programas de computador
20.6%
Tecnologia da informação e serviços
11.8%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
10.3%
Serviços financeiros
5.9%
Telecomunicações
4.4%
Outro
47.1%
Tecnologia da informação e serviços
15.8%
Programas de computador
13.3%
Telecomunicações
8.2%
Bancário
7.6%
Gestão Educacional
5.7%
Outro
49.4%
Principais Alternativas
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