Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Comparar IBM watsonx.ai e Red Hat OpenShift Data Science 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.5% das avaliações)
Mercado médio (44.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
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.aiRed Hat OpenShift Data Science
Classificação por Estrelas
(25)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (44.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Red Hat OpenShift Data ScienceResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Red Hat OpenShift Data Science se destaca em Flexibilidade de Linguagem com uma pontuação de 9,0, permitindo uma ampla gama de linguagens de programação, enquanto o IBM watsonx.ai, embora forte, pontua um pouco mais baixo com 8,8. Os revisores mencionam que essa flexibilidade é crucial para equipes que trabalham com várias linguagens.
- Os revisores mencionam que o IBM watsonx.ai se destaca em Facilidade de Uso com uma pontuação de 9,1 em comparação com os 8,5 do Red Hat OpenShift Data Science. Usuários no G2 apreciam a interface intuitiva do IBM watsonx.ai, que simplifica o processo de integração para novos usuários.
- Usuários do G2 destacam que o Red Hat OpenShift Data Science oferece capacidades superiores de Ingestão e Manipulação de Dados, com uma pontuação de 8,9, que os revisores dizem ser essencial para lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente. Em contraste, o IBM watsonx.ai pontua 8,2, indicando espaço para melhorias nesta área.
- Os usuários dizem que o IBM watsonx.ai oferece melhores recursos de Treinamento de Modelos, com uma pontuação de 8,5, que os revisores mencionam incluir algoritmos pré-construídos robustos que agilizam o processo de treinamento. O Red Hat OpenShift Data Science pontua 8,6, mas os usuários sentem que falta alguns dos recursos avançados encontrados na oferta da IBM.
- Os revisores mencionam que o Red Hat OpenShift Data Science tem um forte foco em Escalabilidade, com uma pontuação de 9,0, que os usuários relatam ser benéfica para empresas em crescimento. O IBM watsonx.ai também pontua bem com 8,5, mas os usuários sentem que a plataforma da Red Hat é mais adaptável a cargas de trabalho crescentes.
- Usuários no G2 relatam que o IBM watsonx.ai se destaca em Qualidade do Suporte, com uma pontuação de 8,8, que os revisores dizem ser apoiada por um serviço ao cliente responsivo e documentação extensa. O Red Hat OpenShift Data Science pontua um pouco mais baixo com 8,6, indicando que, embora o suporte seja bom, pode não ser tão abrangente quanto o da IBM.
IBM watsonx.ai vs Red Hat OpenShift Data Science
- Tanto IBM watsonx.ai quanto Red Hat OpenShift Data Science atendem aos requisitos de nossos revisores em uma taxa comparável.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que IBM watsonx.ai é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Red Hat OpenShift Data Science em relação ao IBM watsonx.ai.
Preços
Preço de Nível Básico
IBM watsonx.ai
Preço não disponívelRed Hat OpenShift Data Science
Preço não disponívelTeste Gratuito
IBM watsonx.ai
Teste Gratuito disponível
Red Hat OpenShift Data Science
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.8
77
8.8
23
Facilidade de Uso
8.9
109
8.5
23
Facilidade de configuração
8.5
100
Não há dados suficientes
Facilidade de administração
8.7
36
Não há dados suficientes
Qualidade do Suporte
8.8
76
8.6
21
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.9
36
Não há dados suficientes
Direção de Produto (% positivo)
9.9
79
10.0
23
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
8.6
23
Sistema
8.2
31
8.9
22
Desenvolvimento de Modelos
8.6
32
8.8
23
8.2
32
8.8
23
8.7
31
8.7
23
8.4
32
8.6
23
Desenvolvimento de Modelos
8.5
32
8.8
23
Serviços de Máquina/Deep Learning
Recurso Não Disponível
8.5
22
8.9
32
8.3
20
8.6
32
8.6
20
8.1
32
8.3
20
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.5
32
8.6
20
8.8
32
8.7
21
Implantação
8.2
32
8.6
22
8.6
32
8.8
22
8.8
32
8.5
22
IA generativa
8.8
31
8.3
5
8.8
31
8.7
5
Recurso Não Disponível
8.7
5
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
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
IBM watsonx.ai e Red Hat OpenShift Data Science é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
IBM watsonx.ai é categorizado como Dados Sintéticos, Plataformas de MLOps, 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
Red Hat OpenShift Data Science 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.)
Red Hat OpenShift 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%
Pesquisa de mercado
32.0%
Marketing e Publicidade
20.0%
Tecnologia da informação e serviços
8.0%
Programas de computador
8.0%
Transporte/Caminhões/Ferrovia
4.0%
Outro
28.0%
Principais Alternativas
Discussões
IBM watsonx.ai não possui discussões com respostas
Red Hat OpenShift Data Science não possui discussões com respostas
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