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- Red Hat OpenShift Data Science
- IBM watsonx.ai-vs-Red Hat OpenShift Data Science
IBM watsonx.ai und Red Hat OpenShift Data Science vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (37.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (44.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
IBM watsonx.ai
Sternebewertung
(79)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (37.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiRed Hat OpenShift Data Science
Sternebewertung
(25)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (44.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Red Hat OpenShift Data ScienceZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Red Hat OpenShift Data Science in der Sprachflexibilität mit einer Punktzahl von 9,0 hervorragend abschneidet und eine Vielzahl von Programmiersprachen ermöglicht, während IBM watsonx.ai, obwohl stark, mit 8,8 etwas niedriger bewertet wird. Rezensenten erwähnen, dass diese Flexibilität für Teams, die mit mehreren Sprachen arbeiten, entscheidend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Punktzahl von 9,1 im Vergleich zu den 8,5 von Red Hat OpenShift Data Science glänzt. Benutzer auf G2 schätzen die intuitive Benutzeroberfläche von IBM watsonx.ai, die den Onboarding-Prozess für neue Benutzer vereinfacht.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Red Hat OpenShift Data Science überlegene Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten bietet und mit 8,9 bewertet wird, was laut Rezensenten für die effiziente Handhabung großer Datensätze unerlässlich ist. Im Gegensatz dazu erzielt IBM watsonx.ai eine Punktzahl von 8,2, was auf Verbesserungsbedarf in diesem Bereich hinweist.
- Benutzer sagen, dass IBM watsonx.ai bessere Modelltrainings-Funktionen bietet, mit einer Punktzahl von 8,5, was laut Rezensenten robuste vorgefertigte Algorithmen umfasst, die den Trainingsprozess vereinfachen. Red Hat OpenShift Data Science erzielt 8,6, aber Benutzer fühlen, dass es einige der fortschrittlichen Funktionen, die in IBMs Angebot zu finden sind, vermisst.
- Rezensenten erwähnen, dass Red Hat OpenShift Data Science einen starken Fokus auf Skalierbarkeit hat und mit 9,0 bewertet wird, was Benutzer berichten, dass es für wachsende Unternehmen von Vorteil ist. IBM watsonx.ai erzielt ebenfalls gute 8,5, aber Benutzer fühlen, dass die Plattform von Red Hat anpassungsfähiger an steigende Arbeitslasten ist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass IBM watsonx.ai in der Qualität des Supports mit einer Punktzahl von 8,8 hervorragend ist, was laut Rezensenten durch einen reaktionsschnellen Kundenservice und umfangreiche Dokumentation unterstützt wird. Red Hat OpenShift Data Science erzielt etwas niedrigere 8,6, was darauf hindeutet, dass der Support zwar gut ist, aber möglicherweise nicht so umfassend wie der von IBM.
IBM watsonx.ai vs Red Hat OpenShift Data Science
- Die Gutachter waren der Meinung, dass IBM watsonx.ai den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Red Hat OpenShift Data Science.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM watsonx.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Red Hat OpenShift Data Science gegenüber IBM watsonx.ai.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarRed Hat OpenShift Data Science
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
IBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Red Hat OpenShift Data Science
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
63
8.8
23
Einfache Bedienung
9.1
72
8.5
23
Einfache Einrichtung
9.1
64
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.6
32
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.8
62
8.6
21
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
32
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.8
63
10.0
23
Funktionen
Einsatz
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
8.5
32
8.7
23
system
8.3
28
8.9
22
8.8
29
9.1
23
8.2
29
8.7
23
Modellentwicklung
8.6
29
8.8
23
8.2
29
8.8
23
8.7
28
8.7
23
8.3
29
8.6
23
Modellentwicklung
8.6
29
8.5
22
8.6
29
8.6
22
8.4
29
8.8
23
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
8.5
22
8.9
29
8.3
20
8.6
29
8.6
20
8.1
29
8.3
20
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
8.8
22
8.4
29
8.6
20
8.7
29
8.6
20
8.7
29
8.7
21
Einsatz
8.2
29
8.6
22
8.6
29
8.8
22
8.6
29
8.5
22
Einsatz
8.5
28
8.8
23
8.8
28
8.7
23
8.6
28
8.6
23
Generative KI
8.8
28
8.3
5
8.8
28
8.7
5
Funktion nicht verfügbar
8.7
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
Datentyp
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Art der Synthese
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Datentransformation
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
10
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
KI-Inhaltsplattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen
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 - KI-Inhalteerstellungsplattformen
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 - Maschinelles Lernen
8.9
18
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
9.1
19
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
19
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
KI-Agentenbauer14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
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
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
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 - KI-Agentenbauer
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
IBM watsonx.ai und Red Hat OpenShift Data Science sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Inhaltsplattformen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), und KI-Agentenbauer
Red Hat OpenShift Data Science hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM watsonx.ai
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Red Hat OpenShift Data Science
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
21.6%
Computersoftware
12.2%
Marketing und Werbung
8.1%
Marktforschung
8.1%
Beratung
5.4%
Andere
44.6%
Marktforschung
32.0%
Marketing und Werbung
20.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.0%
Computersoftware
8.0%
Transport/LKW/Eisenbahn
4.0%
Andere
28.0%
Hilfreichste Bewertungen
IBM watsonx.ai
Hilfreichste positive Bewertung
Rizwan A.
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
Es arbeitet mit verschiedenen generativen KI-Tools zusammen und kann in einer hybriden Umgebung eingesetzt werden.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Beratung
Bezüglich der Integration ist das Ausführen von wx.ai in einem Python-Notebook immer noch sehr langsam im Vergleich zu einem lokal gehosteten LLM. Der Aufbau komplexerer Modelle und das Hinzufügen von Governance zur Gleichung machen die Schnittstelle...
Red Hat OpenShift Data Science
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Automobil
Open Source, keine Anbieterbindung und es ist auch eine sehr sichere Plattform.
Hilfreichste kritische Bewertung
Rizwan A.
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
Es arbeitet mit verschiedenen generativen KI-Tools zusammen und kann in einer hybriden Umgebung eingesetzt werden.
Verifizierter Benutzer in Automobil
Open Source, keine Anbieterbindung und es ist auch eine sehr sichere Plattform.
Verifizierter Benutzer in Beratung
Bezüglich der Integration ist das Ausführen von wx.ai in einem Python-Notebook immer noch sehr langsam im Vergleich zu einem lokal gehosteten LLM. Der Aufbau komplexerer Modelle und das Hinzufügen von Governance zur Gleichung machen die Schnittstelle...
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Diskussionen
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
Red Hat OpenShift Data Science hat keine Diskussionen mit Antworten
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