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Azure Databricks und IBM Cloud Pak for Data vergleichen 
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Marktsegmente
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Azure Databricks
Sternebewertung
(218)4.5 von 5
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Erfahren Sie mehr über Azure DatabricksIBM Cloud Pak for Data
Sternebewertung
(90)4.3 von 5
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Erfahren Sie mehr über IBM Cloud Pak for DataZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM Cloud Pak for Data in Datenaufnahme & -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,5 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die robuste Datenvorbereitungskapazitäten benötigen. Im Gegensatz dazu erzielt Azure Databricks, obwohl stark, in diesem Bereich eine etwas niedrigere Bewertung, was darauf hindeutet, dass es für Benutzer, die sich auf Datenaufbereitung konzentrieren, möglicherweise nicht so effizient ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Databricks in Echtzeitanalysen mit einer Bewertung von 8,8 glänzt, was für Unternehmen, die sofortige Einblicke benötigen, entscheidend ist. IBM Cloud Pak for Data, obwohl kompetent, hat eine etwas niedrigere Bewertung, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht das gleiche Leistungsniveau für die Echtzeitdatenverarbeitung erreicht.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Azure Databricks eine überlegene Spark-Integration mit einer Bewertung von 9,0 bietet, was für Benutzer, die Big-Data-Technologien nutzen, unerlässlich ist. Die Bewertung von IBM Cloud Pak for Data von 8,6 deutet darauf hin, dass es möglicherweise nicht das gleiche Maß an nahtloser Integration mit Spark bietet, was sich auf die Arbeitsabläufe der Benutzer auswirken könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass IBM Cloud Pak for Data hervorragende Anpassungsoptionen bietet und für benutzerdefinierte VMs eine Bewertung von 8,0 erhält, was maßgeschneiderte Umgebungen ermöglicht. Azure Databricks bietet zwar Anpassungsmöglichkeiten, erreicht jedoch nicht dieses Maß an Flexibilität, was für Unternehmen mit spezifischen Anforderungen ein entscheidender Faktor sein könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Databricks im Bereich Datenabfrage mit einer Bewertung von 9,3 einen starken Vorteil hat, was für Benutzer, die eine effiziente Datenabfrage benötigen, entscheidend ist. Die Bewertung von IBM Cloud Pak for Data von 9,1 ist lobenswert, deutet jedoch darauf hin, dass Azure Databricks in diesem Bereich möglicherweise ein optimierteres Erlebnis bietet.
- Benutzer sagen, dass die Qualität des Supports von IBM Cloud Pak for Data mit 8,3 bewertet wird, was etwas niedriger ist als die 8,4 von Azure Databricks. Dies deutet darauf hin, dass beide Plattformen guten Support bieten, Azure Databricks jedoch möglicherweise einen leichten Vorteil in Bezug auf die Reaktionsfähigkeit und Effektivität des Kundenservice hat.
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Azure Databricks vs IBM Cloud Pak for Data
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Databricks einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Databricks zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Databricks den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Cloud Pak for Data.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Databricks.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Databricks gegenüber IBM Cloud Pak for Data.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Databricks
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Cloud Pak for Data
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Databricks
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Cloud Pak for Data
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
154
8.5
49
Einfache Bedienung
8.7
153
8.1
49
Einfache Einrichtung
8.8
67
7.2
27
Einfache Verwaltung
8.5
58
7.6
27
Qualität der Unterstützung
8.4
142
8.3
44
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.8
57
8.1
25
Produktrichtung (% positiv)
9.5
145
8.8
49
Funktionen
Anpassung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS)12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
9
Bereitstellung der Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
15
system
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Datengeflecht
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datentransformation
8.8
123
|
Verifizierte Funktion
8.5
27
|
Verifizierte Funktion
9.3
76
|
Verifizierte Funktion
9.1
15
|
Verifizierte Funktion
Verbindung
8.4
113
|
Verifizierte Funktion
8.0
23
|
Verifizierte Funktion
9.0
126
|
Verifizierte Funktion
8.6
22
|
Verifizierte Funktion
9.0
122
|
Verifizierte Funktion
8.1
25
|
Verifizierte Funktion
9.1
125
|
Verifizierte Funktion
8.7
24
|
Verifizierte Funktion
Transaktionen
8.3
120
|
Verifizierte Funktion
8.7
26
|
Verifizierte Funktion
8.6
120
|
Verifizierte Funktion
8.9
25
|
Verifizierte Funktion
8.4
111
|
Verifizierte Funktion
8.4
23
|
Verifizierte Funktion
8.5
105
|
Verifizierte Funktion
8.8
24
|
Verifizierte Funktion
9.3
70
|
Verifizierte Funktion
8.7
13
|
Verifizierte Funktion
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Databricks und IBM Cloud Pak for Data sind kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab
Einzigartige Kategorien
Azure Databricks hat keine einzigartigen Kategorien
IBM Cloud Pak for Data ist kategorisiert als Datengeflecht, Virtuelle Private Cloud (VPC), Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Predictive Analytics, Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS), und Generative KI-Infrastruktur
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Databricks
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Cloud Pak for Data
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
21.4%
Computersoftware
12.5%
Einzelhandel
5.2%
Finanzdienstleistungen
4.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.2%
Andere
52.1%
Computersoftware
12.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.7%
Banking
8.3%
Finanzdienstleistungen
5.6%
Bildungsmanagement
5.6%
Andere
58.3%
Hilfreichste Bewertungen
Azure Databricks
Hilfreichste positive Bewertung
AKHIL K.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Als Person, die im Datenbereich arbeitet, ist es ein sehr wichtiges Werkzeug in meinem täglichen Leben. Ich habe mit vielen Plattformen wie Ubuntu versucht, Pyspark zu installieren und mit Daten zu arbeiten. Aber der Vorteil von Azure Databricks ist seine...
Hilfreichste kritische Bewertung
karthik k.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Trotz vieler Funktionen und Anleitungen bietet das Azure Databricks-Team keine Anleitung für die Bereitstellung neuer Funktionen oder die Aktualisierung von Versionen.
IBM Cloud Pak for Data
Hilfreichste positive Bewertung
Anees B.
Verifizierter Benutzer in Öffentliche Verwaltung
- Was ist am hilfreichsten an IBM Cloud Pak for Data? Die Benutzeroberfläche der Plattform ist sehr einfach, intuitiv und anpassbar, was das gesamte Benutzererlebnis außergewöhnlich macht. - Was sind die Vorteile der Nutzung von IBM Cloud Pak for...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationsdienste
Das schwierigste Problem ist die Stilllegung der nativen Funktionen. Wenn viele Änderungen wie diese vorgenommen werden, muss das Team alternative Wege finden, um Dinge zu erledigen.
AKHIL K.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Als Person, die im Datenbereich arbeitet, ist es ein sehr wichtiges Werkzeug in meinem täglichen Leben. Ich habe mit vielen Plattformen wie Ubuntu versucht, Pyspark zu installieren und mit Daten zu arbeiten. Aber der Vorteil von Azure Databricks ist seine...
Anees B.
Verifizierter Benutzer in Öffentliche Verwaltung
- Was ist am hilfreichsten an IBM Cloud Pak for Data? Die Benutzeroberfläche der Plattform ist sehr einfach, intuitiv und anpassbar, was das gesamte Benutzererlebnis außergewöhnlich macht. - Was sind die Vorteile der Nutzung von IBM Cloud Pak for...
karthik k.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Trotz vieler Funktionen und Anleitungen bietet das Azure Databricks-Team keine Anleitung für die Bereitstellung neuer Funktionen oder die Aktualisierung von Versionen.
Verifizierter Benutzer in Informationsdienste
Das schwierigste Problem ist die Stilllegung der nativen Funktionen. Wenn viele Änderungen wie diese vorgenommen werden, muss das Team alternative Wege finden, um Dinge zu erledigen.
Top-Alternativen
Diskussionen
Is Azure Databricks PaaS or SAAS?
2 Kommentare
PG
Sein PaaS-Tool bietet Entwicklern die Möglichkeit, ihre ETL-Pipelines für große Datensätze mithilfe einer Multi-Cluster-Umgebung von Spark zu erstellen.Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um Databricks in ADF zu verwenden?
1 Kommentar
AS
Zuerst müssen Sie einen verknüpften Dienst für ADF erstellen, um eine Verbindung zu Ihrem Databricks-Cluster herzustellen. Sie können eine Verbindung zu so...Mehr erfahren
IBM Cloud Pak for Data hat keine Diskussionen mit Antworten
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