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Comparar IBM watsonx.ai e Neo4j Graph Data Science 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.5% das avaliações)
Mercado médio (46.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
A partir de $1.00 Por Mês
IBM watsonx.ai
Classificação por Estrelas
(122)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.5% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre IBM watsonx.aiNeo4j Graph Data Science
Classificação por Estrelas
(16)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (46.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
A partir de $1.00 Por Mês
Navegue por todos os planos de preços 3Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Neo4j Graph Data Science se destaca em ingestão e manipulação de dados com uma pontuação de 8,8, permitindo um manuseio eficiente de dados complexos de grafos, enquanto o IBM watsonx.ai, com uma pontuação de 8,2, é notado por suas capacidades ligeiramente menos robustas nesta área.
- Os revisores mencionam que a escalabilidade do Neo4j é impressionante, com uma pontuação de 9,0, o que é crucial para lidar com grandes conjuntos de dados, enquanto o IBM watsonx.ai, embora ainda forte com 8,5, pode não escalar tão efetivamente para aplicações extensas baseadas em grafos.
- Os usuários do G2 destacam que o recurso de registro de modelos do Neo4j tem uma pontuação notável de 9,3, proporcionando excelente gestão de modelos de aprendizado de máquina, enquanto os recursos de gestão de modelos do IBM watsonx.ai, embora sólidos, têm uma pontuação ligeiramente inferior de 8,3, indicando espaço para melhorias.
- Os usuários no G2 relatam que os algoritmos pré-construídos do Neo4j são altamente eficazes, com uma pontuação de 9,0, o que melhora a experiência do usuário ao simplificar o desenvolvimento de modelos, enquanto os algoritmos pré-construídos do IBM watsonx.ai têm uma pontuação de 8,5, sugerindo que os usuários podem precisar investir mais tempo em personalização.
- Os revisores mencionam que a facilidade de configuração do Neo4j é avaliada em 7,9, o que alguns usuários acham desafiador em comparação com a pontuação mais alta do IBM watsonx.ai de 9,1, indicando um processo de integração mais amigável para este último.
- Os usuários dizem que a qualidade do suporte do Neo4j é avaliada em 8,8, o que está em paridade com o IBM watsonx.ai, mas o suporte deste último é notado por ser ligeiramente mais responsivo, também com uma pontuação de 8,8, tornando-o uma escolha confiável para usuários que precisam de assistência.
IBM watsonx.ai vs Neo4j Graph Data Science
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram IBM watsonx.ai mais fácil de usar, configurar e administrar. No entanto, os avaliadores preferiram fazer negócios com Neo4j Graph Data Science no geral.
- Os revisores sentiram que Neo4j Graph Data Science atende melhor às necessidades de seus negócios do que IBM watsonx.ai.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, IBM watsonx.ai e Neo4j Graph Data Science fornecem níveis de assistência semelhantes.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do IBM watsonx.ai em relação ao Neo4j Graph Data Science.
Preços
Preço de Nível Básico
IBM watsonx.ai
Preço não disponívelNeo4j Graph Data Science
AuraDS Professional
A partir de $1.00
Por Mês
AuraDS Professional é a maneira mais rápida de levar seus experimentos de ciência de dados em grafos para produção com faturamento mensal.
- 8-96GB (RAM)
- Pague conforme o uso: cartão de crédito ou faturamento do Google Cloud
- Atualizações/correções automáticas
Teste Gratuito
IBM watsonx.ai
Teste Gratuito disponível
Neo4j Graph Data Science
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.8
77
9.0
13
Facilidade de Uso
8.9
109
8.5
13
Facilidade de configuração
8.5
100
7.9
8
Facilidade de administração
8.7
36
8.3
8
Qualidade do Suporte
8.8
76
8.8
13
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.9
36
9.4
8
Direção de Produto (% positivo)
9.9
79
9.1
13
Recursos
Implantação
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
7.8
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
8.3
9
Dados insuficientes disponíveis
8.9
9
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
8.0
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
Operações
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
8.5
8
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.6
36
8.4
12
Sistema
8.2
31
8.8
10
Desenvolvimento de Modelos
8.6
32
7.9
11
8.2
32
8.1
8
8.7
31
8.5
10
8.4
32
8.5
9
Desenvolvimento de Modelos
8.5
32
8.8
7
Serviços de Máquina/Deep Learning
Recurso Não Disponível
Recurso Não Disponível
8.9
32
8.0
5
8.6
32
Recurso Não Disponível
8.1
32
8.0
5
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.5
32
Recurso Não Disponível
8.8
32
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.2
32
7.9
7
8.6
32
8.8
10
8.8
32
9.2
8
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
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
8.3
7
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
7
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)
8.1
6
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)
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
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
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
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
9.0
7
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
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
9.3
5
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
IBM watsonx.ai e Neo4j Graph Data Science é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
IBM watsonx.ai é categorizado como Dados Sintéticos, Plataformas de MLOps, 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
Neo4j Graph Data Science é categorizado como Análise Preditiva
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
IBM watsonx.ai
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Neo4j Graph Data Science
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
18.9%
Programas de computador
11.7%
Consultoria
7.2%
Bancário
6.3%
Marketing e Publicidade
5.4%
Outro
50.5%
Programas de computador
26.7%
Marketing e Publicidade
13.3%
Tecnologia da informação e serviços
13.3%
Biotecnologia
13.3%
Esportes
6.7%
Outro
26.7%
Principais Alternativas
Discussões
IBM watsonx.ai não possui discussões com respostas
Neo4j Graph Data Science não possui discussões com respostas
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