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Comparar IBM watsonx.ai e Microsoft Fabric 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.2% das avaliações)
Empresa (55.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
IBM watsonx.ai
Classificação por Estrelas
(123)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.2% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre IBM watsonx.aiMicrosoft Fabric
Classificação por Estrelas
(18)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (55.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Microsoft FabricResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o IBM watsonx.ai se destaca em qualidade de dados com uma pontuação de 9,7, enquanto o Microsoft Fabric também tem um bom desempenho, mas ligeiramente inferior, com 9,2. Os revisores mencionam que as robustas capacidades de manipulação de dados do IBM watsonx.ai o tornam uma escolha preferida para organizações focadas na integridade dos dados.
- Os revisores mencionam que o IBM watsonx.ai oferece capacidades superiores de geração de texto por IA, com uma pontuação de 9,0 em comparação com os 8,2 do Microsoft Fabric. Os usuários dizem que as respostas nuançadas geradas pelo IBM watsonx.ai aumentam significativamente o engajamento do usuário.
- Os usuários do G2 destacam que o Microsoft Fabric se sobressai em flexibilidade de estrutura com uma pontuação de 9,1, enquanto o IBM watsonx.ai tem 8,3. Os usuários relatam que essa flexibilidade permite uma integração mais fácil com sistemas existentes, tornando-o uma melhor opção para empresas com pilhas tecnológicas diversificadas.
- Os usuários no G2 observam que o IBM watsonx.ai tem uma pontuação mais alta em facilidade de implantação com 9,0, em comparação com os 9,0 do Microsoft Fabric. No entanto, os revisores mencionam que o processo de implantação do Microsoft Fabric é mais simplificado para aplicações em nível empresarial.
- Os revisores mencionam que o recurso de registro de modelos do IBM watsonx.ai é altamente avaliado com 9,3, enquanto o do Microsoft Fabric é de 8,8. Os usuários dizem que esse recurso permite uma melhor gestão dos modelos de aprendizado de máquina, o que é crucial para projetos em andamento.
- Os usuários relatam que ambos os produtos têm fortes pontuações de escalabilidade de 9,0 e 9,1 respectivamente, mas os revisores mencionam que o IBM watsonx.ai é particularmente notado por sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente, tornando-o um forte concorrente para aplicações com grande volume de dados.
IBM watsonx.ai vs Microsoft Fabric
- Os revisores sentiram que Microsoft Fabric atende melhor às necessidades de seus negócios do que IBM watsonx.ai.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Microsoft Fabric é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Microsoft Fabric em relação ao IBM watsonx.ai.
Preços
Preço de Nível Básico
IBM watsonx.ai
Preço não disponívelMicrosoft Fabric
Preço não disponívelTeste Gratuito
IBM watsonx.ai
Teste Gratuito disponível
Microsoft Fabric
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.8
78
9.3
18
Facilidade de Uso
8.8
110
9.0
18
Facilidade de configuração
8.5
101
9.0
7
Facilidade de administração
8.7
36
Não há dados suficientes
Qualidade do Suporte
8.8
77
9.1
18
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.9
36
Não há dados suficientes
Direção de Produto (% positivo)
9.9
80
10.0
18
Recursos
Implantação
9.1
9
8.9
16
8.5
9
8.9
16
7.8
9
8.8
16
8.7
9
8.9
16
8.7
9
9.2
16
Implantação
9.3
9
9.0
16
8.7
9
9.3
16
8.3
9
9.2
16
8.9
9
9.2
16
9.1
9
9.3
16
Gestão
8.0
9
8.8
15
8.5
9
8.9
16
8.5
9
9.0
15
9.3
9
9.0
15
Operações
9.1
9
9.0
16
8.7
9
9.0
16
9.3
9
9.1
16
Gestão
8.5
9
8.6
16
9.0
8
8.7
15
8.5
8
8.7
15
IA generativa
9.1
9
8.1
14
9.3
9
8.2
14
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.6
36
Não há dados suficientes
Sistema
8.2
31
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.6
32
Dados insuficientes disponíveis
8.2
32
Dados insuficientes disponíveis
8.7
31
Dados insuficientes disponíveis
8.4
32
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.5
32
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.9
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
32
Dados insuficientes disponíveis
8.1
32
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.5
32
Dados insuficientes disponíveis
8.8
32
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.2
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
32
Dados insuficientes disponíveis
8.8
32
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
8.8
31
Dados insuficientes disponíveis
8.8
31
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
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
Tipo de dado
8.8
13
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.5
12
Dados insuficientes disponíveis
Tipo de Síntese
9.0
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
Transformação de dados
8.6
12
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Dados insuficientes disponíveis
9.7
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
7.9
8
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
9.5
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Criação de Conteúdo por IAOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Geração de Conteúdo - Plataformas de Criação de Conteúdo por IA
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão - Plataformas de Criação de Conteúdo de IA
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Aprendizado de Máquina
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
9.2
22
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
8.8
8
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.6
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
Personalização - Construtores de Agentes de IA
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Construtores de Agentes de IA
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
IBM watsonx.ai e Microsoft Fabric é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
IBM watsonx.ai é categorizado como Dados Sintéticos, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Aprendizado de Máquina, Plataformas de Criação de Conteúdo por IA, Infraestrutura de IA Generativa, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Construtores de Agentes de IA, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Microsoft Fabric não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
IBM watsonx.ai
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Microsoft Fabric
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
18.8%
Programas de computador
11.6%
Consultoria
7.1%
Serviços financeiros
6.3%
Bancário
6.3%
Outro
50.0%
Tecnologia da informação e serviços
16.7%
Gestão Educacional
16.7%
Fabricação
11.1%
Fabricação de Eletroeletrônicos
11.1%
Consultoria
5.6%
Outro
38.9%
Principais Alternativas
Discussões
IBM watsonx.ai não possui discussões com respostas
Microsoft Fabric não possui discussões com respostas
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