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Comparar Azure Machine Learning e SAS Enterprise Miner 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (57.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Azure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Machine LearningSAS Enterprise Miner
Classificação por Estrelas
(192)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (57.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre SAS Enterprise MinerResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o SAS Enterprise Miner se destaca em suas capacidades de Mineração de Dados, com uma pontuação de 8,3, enquanto o Azure Machine Learning oferece uma pontuação ligeiramente inferior de 8,1 na mesma área. Os revisores mencionam que o SAS fornece ferramentas robustas para análise de dados complexos, tornando-o uma escolha preferida para empresas focadas em insights profundos de dados.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning se destaca em Suporte a Linguagens, com uma pontuação de 8,9 em comparação com 7,5 do SAS. Usuários no G2 apreciam o suporte extensivo do Azure para várias linguagens de programação, o que aumenta a flexibilidade para cientistas de dados e desenvolvedores que trabalham em ambientes diversos.
- Os usuários dizem que o SAS Enterprise Miner tem uma forte reputação por sua Qualidade de Suporte, com uma pontuação de 8,2, enquanto o Azure Machine Learning o supera ligeiramente com uma pontuação de 8,6. Os revisores destacam que a equipe de suporte do SAS é responsiva e conhecedora, o que é crucial para empresas que necessitam de assistência oportuna.
- Os usuários do G2 relatam que o Azure Machine Learning oferece uma Facilidade de Uso superior, com uma pontuação de 8,6 em comparação com 7,7 do SAS. Os usuários mencionam que a interface intuitiva do Azure e os recursos de arrastar e soltar simplificam o processo de desenvolvimento de modelos, tornando-o mais acessível para usuários com diferentes níveis de expertise.
- Os revisores mencionam que o SAS Enterprise Miner fornece excelentes Algoritmos Pré-Construídos, com uma pontuação de 8,8, enquanto o Azure Machine Learning tem uma pontuação de 8,3. Os usuários apreciam a variedade e a eficácia dos modelos pré-construídos do SAS, que podem acelerar significativamente o processo de análise para projetos complexos.
- Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em Escalabilidade, com uma pontuação de 9,2, em comparação com 8,6 do SAS. Os revisores destacam a capacidade do Azure de lidar com grandes conjuntos de dados e escalar operações de forma contínua, tornando-o mais adequado para organizações que antecipam crescimento rápido ou cargas de trabalho flutuantes.
Azure Machine Learning vs SAS Enterprise Miner
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Azure Machine Learning no geral.
- Os revisores sentiram que SAS Enterprise Miner atende melhor às necessidades de seus negócios do que Azure Machine Learning.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Machine Learning é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Azure Machine Learning em relação ao SAS Enterprise Miner.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelSAS Enterprise Miner
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelSAS Enterprise Miner
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.7
168
Facilidade de Uso
8.5
80
7.7
168
Facilidade de configuração
8.3
57
7.7
48
Facilidade de administração
8.3
49
7.7
47
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.2
151
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.3
47
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
7.4
159
Recursos
Administração
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Dados insuficientes disponíveis
7.2
6
Dados insuficientes disponíveis
6.4
6
Capacidades
Dados insuficientes disponíveis
7.2
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Dados insuficientes disponíveis
7.5
6
Metodologia
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
6.7
6
Dados insuficientes disponíveis
6.7
6
Plataformas de MLOpsOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Implantação
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
Implantação
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
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operações
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.4
56
8.3
8
Sistema
8.6
22
8.1
8
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
7.1
8
8.9
54
7.7
8
8.3
53
8.8
8
8.7
52
8.5
8
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
8.1
8
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.3
7
7.9
45
8.1
7
7.8
38
8.3
7
8.2
42
8.3
8
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
8.1
7
8.5
21
7.6
7
Implantação
8.8
50
8.6
7
8.7
51
8.8
7
8.9
51
9.0
7
IA generativa
8.5
10
8.6
7
8.2
10
8.6
7
7.5
10
8.8
7
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
Infraestrutura de IA GenerativaOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
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
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
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
8.1
86
Dados insuficientes disponíveis
8.3
93
Dados insuficientes disponíveis
8.0
89
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.1
103
Dados insuficientes disponíveis
8.4
103
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.6
97
Dados insuficientes disponíveis
7.2
103
Dados insuficientes disponíveis
8.0
100
Dados insuficientes disponíveis
7.8
17
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
7.4
7
Dados insuficientes disponíveis
7.4
7
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e SAS Enterprise Miner é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Azure Machine Learning é categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Infraestrutura de IA Generativa, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
SAS Enterprise Miner é categorizado como Análise Preditiva e Análise Estatística
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
SAS Enterprise Miner
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
28.2%
Programas de computador
14.1%
Consultoria de Gestão
8.2%
Gestão Educacional
5.9%
Ensino superior
4.7%
Outro
38.8%
Ensino superior
17.4%
Tecnologia da informação e serviços
11.4%
Hospital & Assistência à Saúde
10.9%
Pesquisa
7.6%
Administração governamental
6.0%
Outro
46.7%
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 Comentário
AR
Em resumo, para construir, implantar e gerenciar modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança.Leia mais
Azure Machine Learning não possui mais discussões com respostas
O que é uma plataforma de análise avançada?
1 Comentário
GS
A Análise Avançada é o exame autônomo ou semi-autônomo de dados ou conteúdo usando técnicas e ferramentas sofisticadas, tipicamente além daquelas da...Leia mais
SAS Enterprise Miner não possui mais discussões com respostas
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