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Neo4j Graph Data Science und Palantir Gotham vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (37.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Beginnend bei $1.00 Pro Monat
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Neo4j Graph Data Science
Sternebewertung
(16)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Beginnend bei $1.00 Pro Monat
Alle 3 Preispläne durchsuchenPalantir Gotham
Sternebewertung
(10)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (37.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Palantir GothamZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Palantir Gotham bei der Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend abschneidet, was es zu einer starken Wahl für Organisationen macht, die große Datensätze effizient verwalten müssen. Im Gegensatz dazu hat Neo4j Graph Data Science, obwohl ebenfalls robust, eine etwas niedrigere Bewertung in diesem Bereich, was darauf hindeutet, dass es bei Aufgaben der Datenvorbereitung möglicherweise nicht so nahtlos ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von Palantir Gotham mit 9,4 bewertet wird, was seinen starken Kundenservice und seine Reaktionsfähigkeit hervorhebt. Andererseits bietet Neo4j Graph Data Science mit einer Support-Bewertung von 8,8 möglicherweise nicht das gleiche Maß an Unterstützung, was für Benutzer, die Support priorisieren, eine Überlegung sein könnte.
- G2-Benutzer geben an, dass Palantir Gotham in seiner Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,0 glänzt, was darauf hindeutet, dass Benutzer es als intuitiv und benutzerfreundlich empfinden. Im Gegensatz dazu hat Neo4j Graph Data Science eine niedrigere Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 8,5, was zu einer steileren Lernkurve für neue Benutzer führen könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Palantir Gotham überlegene Modellentwicklungsmöglichkeiten bietet, insbesondere mit seinen vorgefertigten Algorithmen, die mit 9,0 bewertet werden und den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen können. Neo4j Graph Data Science, obwohl stark im Modelltraining, erzielt eine etwas niedrigere Bewertung von 8,1, was darauf hindeutet, dass in diesem Bereich mehr manueller Aufwand erforderlich sein könnte.
- Rezensenten sagen, dass die Datenvisualisierungsfunktionen von Palantir Gotham mit 8,3 bewertet werden und den Benutzern effektive Werkzeuge zur Präsentation ihrer Datenanalysen bieten. Im Vergleich dazu hat Neo4j Graph Data Science eine etwas niedrigere Bewertung von 8,1, was Benutzer betreffen könnte, die nach fortschrittlichen Visualisierungsoptionen suchen.
- Benutzer berichten, dass die Skalierbarkeit von Palantir Gotham mit 9,2 bewertet wird, was es zu einer bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die Wachstum erwarten und steigende Datenmengen bewältigen müssen. Neo4j Graph Data Science, obwohl immer noch skalierbar mit einer Bewertung von 9,0, bietet möglicherweise nicht das gleiche Maß an Sicherheit für schnell wachsende Unternehmen.
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Stammdatenverwaltung (MDM)
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Neo4j Graph Data Science vs Palantir Gotham
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Palantir Gotham den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Neo4j Graph Data Science.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Palantir Gotham.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Palantir Gotham gegenüber Neo4j Graph Data Science.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Neo4j Graph Data Science
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Palantir Gotham
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Neo4j Graph Data Science
Keine Informationen zur Testversion verfügbarPalantir Gotham
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
13
9.4
6
Einfache Bedienung
8.5
13
9.0
5
Einfache Einrichtung
7.9
8
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.3
8
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.8
13
9.4
6
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.4
8
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.1
13
10.0
7
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
8.4
12
Nicht genügend Daten
system
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
7.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
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Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
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Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.3
8
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8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Datenmanagement
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Analytics
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Sicherheit
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Generative KI
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Agentische KI - Datengeflecht
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Entwicklung
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Management
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Sicherheit
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Integrationsmöglichkeiten
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Einsatz
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Stammdatenverwaltung (MDM)10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Management
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Funktionalität
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Sicherheit
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Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Statistisches Tool
8.9
6
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8.6
6
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9.2
6
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Datenanalyse
9.4
6
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9.3
5
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Entscheidungsfindung
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
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8.1
6
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Neo4j Graph Data Science und Palantir Gotham sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Predictive Analytics
Einzigartige Kategorien
Neo4j Graph Data Science ist kategorisiert als Maschinelles Lernen
Palantir Gotham ist kategorisiert als Stammdatenverwaltung (MDM), Datengeflecht, Big-Data-Integrationsplattformen, und iPaaS
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Neo4j Graph Data Science
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Palantir Gotham
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
Computersoftware
26.7%
Marketing und Werbung
13.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.3%
Biotechnologie
13.3%
Sport
6.7%
Andere
26.7%
Computersoftware
37.5%
Transport/LKW/Eisenbahn
12.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
Beziehungen zur Regierung
12.5%
Fluggesellschaften/Luftfahrt
12.5%
Andere
12.5%
Hilfreichste Bewertungen
Neo4j Graph Data Science
Hilfreichste positive Bewertung
Peter T.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
GDS hebt sich als die beste Wahl für die Durchführung von Modellierung und fortgeschrittener Analytik nativ innerhalb der Graph-Umgebung hervor. Darüber hinaus bringt jede Veröffentlichung Leistungsaktualisierungen, Funktionsverbesserungen für bestehende...
Hilfreichste kritische Bewertung
Palantir Gotham
Hilfreichste positive Bewertung
vimal k.
Verifizierter Benutzer in Programmentwicklung
Die Analyse und Integration von Echtzeitdaten hilft, die beste Entscheidung für das Wachstum des Unternehmens zu treffen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Prashant T.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Allerdings ist Palantir Gotham trotz seiner vielen Stärken möglicherweise nicht die ideale Lösung für jeden. Die Preisstruktur der Software kann ziemlich hoch sein, was sie für kleinere Organisationen oder Startups mit begrenztem Budget weniger zugänglich...
Peter T.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
GDS hebt sich als die beste Wahl für die Durchführung von Modellierung und fortgeschrittener Analytik nativ innerhalb der Graph-Umgebung hervor. Darüber hinaus bringt jede Veröffentlichung Leistungsaktualisierungen, Funktionsverbesserungen für bestehende...
vimal k.
Verifizierter Benutzer in Programmentwicklung
Die Analyse und Integration von Echtzeitdaten hilft, die beste Entscheidung für das Wachstum des Unternehmens zu treffen.
Prashant T.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Allerdings ist Palantir Gotham trotz seiner vielen Stärken möglicherweise nicht die ideale Lösung für jeden. Die Preisstruktur der Software kann ziemlich hoch sein, was sie für kleinere Organisationen oder Startups mit begrenztem Budget weniger zugänglich...
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Diskussionen
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Palantir Gotham hat keine Diskussionen mit Antworten
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