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Comparar Hive Data e SuperAnnotate 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (50.0% das avaliações)
Pequeno negócio (62.5% das avaliações)
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Hive Data
Classificação por Estrelas
(10)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (50.0% das avaliações)
Pros & Cons
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Preço de Nível Básico
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Saiba mais sobre Hive DataSuperAnnotate
Classificação por Estrelas
(219)4.9 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (62.5% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
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Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o SuperAnnotate se destaca na experiência do usuário, com uma interface amigável que simplifica as tarefas de rotulagem e anotação de dados. Os usuários apreciam como ele mantém os projetos organizados e melhora a colaboração, tornando-o uma escolha preferida para projetos de aprendizado de máquina e IA.
- De acordo com avaliações verificadas, o Hive Data oferece fortes capacidades para consulta e gerenciamento de dados, com recursos que suportam vários tipos de consultas e compatibilidade com ferramentas como HDFS e HQL. Os usuários destacam sua eficácia na construção de soluções de IA, embora possa não ser tão intuitivo quanto o SuperAnnotate para tarefas do dia a dia.
- Os usuários dizem que as ferramentas de garantia de qualidade integradas do SuperAnnotate melhoram significativamente a precisão das anotações, o que é crucial para projetos que envolvem fluxos de trabalho de visão computacional e PNL. Este foco na qualidade ajuda os usuários a se sentirem mais confiantes em seus resultados em comparação com o Hive Data, que carece de recursos dedicados semelhantes.
- Os revisores mencionam que o Hive Data tem um desempenho sólido no manuseio de pipelines de dados estruturados e modelos precisos de aprendizado de máquina, tornando-o um forte concorrente para usuários focados em gerenciamento de dados. No entanto, enfrenta desafios na satisfação do usuário, refletidos em sua pontuação G2 mais baixa em comparação com o SuperAnnotate.
- Os revisores do G2 destacam que o SuperAnnotate tem um sistema de suporte mais robusto, com usuários observando a confiabilidade da plataforma e o atendimento ao cliente útil. Em contraste, o suporte do Hive Data é percebido como menos responsivo, o que pode impactar a experiência do usuário durante fases críticas do projeto.
- De acordo com feedback recente, o SuperAnnotate tem um volume maior de avaliações recentes, indicando uma base de usuários mais ativa e melhorias contínuas. Isso contrasta com o Hive Data, que recebeu menos avaliações ultimamente, sugerindo que pode não estar evoluindo tão rapidamente para atender às necessidades dos usuários.
Hive Data vs SuperAnnotate
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam SuperAnnotate mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com SuperAnnotate em geral.
- Os revisores sentiram que SuperAnnotate atende melhor às necessidades de seus negócios do que Hive Data.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que SuperAnnotate é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Hive Data em relação ao SuperAnnotate.
Preços
Preço de Nível Básico
Hive Data
Preço não disponívelSuperAnnotate
Pro
Entre em Contato
Prepare-se para escalar seus projetos de IA mais sofisticados e necessidades de MLOps
- Editor multimodal totalmente personalizável
- Editores de imagem, vídeo, texto e áudio
- Curadoria e exploração de dados
Teste Gratuito
Hive Data
Informação de teste não disponívelSuperAnnotate
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.1
9
9.6
130
Facilidade de Uso
8.9
9
9.6
135
Facilidade de configuração
8.7
5
9.6
94
Facilidade de administração
9.0
5
9.6
51
Qualidade do Suporte
9.0
8
9.6
131
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
6
9.7
52
Direção de Produto (% positivo)
10.0
7
9.6
116
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.8
10
Dados insuficientes disponíveis
9.2
11
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
9.7
10
Dados insuficientes disponíveis
9.5
10
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.4
11
Dados insuficientes disponíveis
9.5
11
Dados insuficientes disponíveis
9.5
10
Dados insuficientes disponíveis
9.4
11
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
9.0
10
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.6
8
Operações
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.6
8
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Qualidade
Dados insuficientes disponíveis
9.7
82
Dados insuficientes disponíveis
9.6
89
Dados insuficientes disponíveis
9.6
80
Dados insuficientes disponíveis
9.7
80
Automação
Dados insuficientes disponíveis
9.3
63
Dados insuficientes disponíveis
9.5
51
Anotação de Imagem
Dados insuficientes disponíveis
9.4
75
Dados insuficientes disponíveis
9.4
71
Dados insuficientes disponíveis
9.3
63
Dados insuficientes disponíveis
9.5
65
Anotação em Linguagem Natural
Dados insuficientes disponíveis
9.4
50
Dados insuficientes disponíveis
9.3
43
Dados insuficientes disponíveis
9.6
47
Anotação de Fala
Dados insuficientes disponíveis
9.2
44
Dados insuficientes disponíveis
9.1
42
Ferramentas de Aprendizagem AtivaOcultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Modelo de Treinamento e Otimização - Ferramentas de Aprendizagem Ativa
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
Gerenciamento de Dados & Anotação - Ferramentas de Aprendizagem Ativa
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
Análise de Desempenho de Modelo - Active Learning Tools
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
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
9.5
17
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.7
16
Dados insuficientes disponíveis
9.7
15
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
13
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.7
15
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
16
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
15
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
12
Dados insuficientes disponíveis
9.4
14
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
16
Dados insuficientes disponíveis
9.7
15
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
14
Dados insuficientes disponíveis
9.6
13
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.6
12
Dados insuficientes disponíveis
9.5
13
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.5
13
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Hive Data e SuperAnnotate é categorizado como Rotulagem de Dados
Categorias Únicas
Hive Data não possui categorias únicas
SuperAnnotate é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Plataformas de MLOps, e Ferramentas de Aprendizagem Ativa
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Hive Data
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
SuperAnnotate
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
Tecnologia da informação e serviços
20.0%
Programas de computador
20.0%
Telecomunicações
10.0%
Consultoria de Gestão
10.0%
Hospitalidade
10.0%
Outro
30.0%
Tecnologia da informação e serviços
24.4%
Programas de computador
16.5%
Pesquisa
6.3%
Ensino superior
4.5%
Saúde, Bem-Estar e Fitness
3.4%
Outro
44.9%
Principais Alternativas
Discussões
Hive Data não possui discussões com respostas
What is SuperAnnotate?
1 Comentário
MM
SuperAnnotate é uma plataforma completa para anotar, versionar e gerenciar dados de verdade fundamental para sua IA.Leia mais
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Comentário
ST
Fui convidado para testes de habilidade em alguns projetos com a Superannotate ao longo do último ano, cada um resultando em uma plataforma com bugs que não...Leia mais
SuperAnnotate não possui mais discussões com respostas
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