IBM Cloud Pak for Data Funktionen
Welche Funktionen hat IBM Cloud Pak for Data?
Modellentwicklung
- Vorgefertigte Algorithmen
- Feature-Entwicklung
Einsatz
- Anwendung
- Skalierbarkeit
Datentransformation
- Echtzeit-Analysen
- Datenabfrage
Verbindung
- Hadoop-Integration
- Spark-Integration
- Multi-Source-Analyse
- Data Lake
Transaktionen
- Datenvisualisierung
- Daten-Workflow
- Geregelte Ermittlung
- Eingebettete Analytik
- Notizbücher
Top-bewertete IBM Cloud Pak for Data Alternativen
IBM Cloud Pak for Data Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Statistisches Tool
Skripterstellung | Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Data-Mining | Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Algorithmen | Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenanalyse
Analyse | Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Daten-Interaktion | Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten | Nicht genügend Daten verfügbar |
Entscheidungsfindung
Modellierung | Bietet Modellierungsfunktionen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Daten-Visualisierungen | Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Report Generation | Generiert Berichte über die Datenleistung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenvereinheitlichung | Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorgefertigte Algorithmen | Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorgefertigte Algorithmen | Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung Diese Funktion wurde in 12 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen erwähnt. | 78% (Basierend auf 12 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle Diese Funktion wurde in 10 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen erwähnt. | 85% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Feature-Entwicklung | Basierend auf 12 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | 85% (Basierend auf 12 Bewertungen) |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Künstliche neuronale Netze | Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Verstehen natürlicher Sprache | Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Deep Learning | Bietet Deep-Learning-Funktionen | Nicht genügend Daten verfügbar |
Einsatz
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Managed Service | Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur 10 Rezensenten von IBM Cloud Pak for Data haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 11 Rezensenten von IBM Cloud Pak for Data haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 88% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Wie in 11 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen berichtet. Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | 91% (Basierend auf 11 Bewertungen) |
Datentransformation
Echtzeit-Analysen | Basierend auf 27 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. | 85% (Basierend auf 27 Bewertungen) | |
Datenabfrage | Basierend auf 15 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen. | 91% (Basierend auf 15 Bewertungen) |
Verbindung
Hadoop-Integration | Basierend auf 23 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | 80% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Basierend auf 22 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus | 86% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Multi-Source-Analyse | Basierend auf 25 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken. | 81% (Basierend auf 25 Bewertungen) | |
Data Lake | Basierend auf 24 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern. | 87% (Basierend auf 24 Bewertungen) |
Transaktionen
Datenvisualisierung | Basierend auf 26 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar. | 87% (Basierend auf 26 Bewertungen) | |
Daten-Workflow | Basierend auf 25 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren. | 89% (Basierend auf 25 Bewertungen) | |
Geregelte Ermittlung | Basierend auf 23 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs. | 84% (Basierend auf 23 Bewertungen) | |
Eingebettete Analytik | Basierend auf 24 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen. | 88% (Basierend auf 24 Bewertungen) | |
Notizbücher | Basierend auf 13 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen | 87% (Basierend auf 13 Bewertungen) |
Anpassung
Benutzerdefinierte VMs | Ermöglicht es Benutzern, virtuelle Maschinen zu erstellen, um bestimmte Anforderungen zu erfüllen und die Leistung zu optimieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Konfiguration der Konsole | Bietet eine Schnittstelle zum Erstellen benutzerdefinierter Computer und Analysen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Betriebssysteme | Unterstützt das erforderliche Betriebssystem und Linux-Distributionen für benutzerdefinierte Computer. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Infrastruktur
Netzwerk-Verwaltung | Ermöglicht Benutzern die Bereitstellung von Netzwerken, die Bereitstellung von Inhalten, den Lastausgleich und die Verwaltung des Datenverkehrs. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Virtuelle Maschinen | Stellt virtuelle Netzwerke und Betriebssysteme bereit. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Sicherheit | Sichert Anwendungen, verschlüsselt Daten und verwaltet Identitäten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Instandhaltung | Ermöglicht die Wartung vorhandener virtueller Maschinen, um die Funktionalität und Sicherheit zu verbessern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Erweitert die Funktionalität bei gleichzeitiger Beibehaltung ausgeglichener Lasten. Bedient die wachsende Nachfrage, ohne die Funktionalität zu beeinträchtigen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Management
Cloud-Migration | Definition anzeigen | Ermöglicht die Übertragung von Daten und virtuellen Maschinen während der Einführung und Wartung. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Speicherverwaltung | Stellt Verwaltungstools für die Datenspeicherung, Datenbankkonfiguration und Skalierung bereit. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Analytics | Ermöglicht Benutzern die Analyse von Speicher, Leistung und Konnektivität. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenbankverwaltung | Unterstützt die Verwaltung verschiedener Arten von Datenbanken und Integrationsmethoden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Protokollierung | Erfasst Informationen zum IP-Datenverkehr und zur Netzwerknutzung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Bezahlung nach Nutzung | Die Dienstleistungen werden im Rahmen eines Pay-as-you-go- oder nutzungsbasierten Kaufmodells angeboten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Nachverfolgung der Nutzung | Verfolgen Sie die IaaS-Nutzungsstatistiken eines Unternehmens über Dashboards, Metriken und Berichte. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Leistungsverfolgung | Verfolgen Sie die IaaS-Leistungsstatistiken eines Unternehmens über Dashboards, Metriken und Berichte. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Bereitstellung der Infrastruktur
Öffentliche Cloud | Bietet Public-Cloud-Funktionen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Private Cloud | Bietet Private-Cloud-Funktionen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Hybride Cloud | Bietet Hybrid-Cloud-Funktionen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Blankes Metall | Stellt Bare-Metal-Server bereit. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Hochleistungsrechnen (HPC) | Bietet High-Performance-Computing-Funktionen (HPC). | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Virtuelle Maschinen (VMs) | Stellt virtuelle Maschinen (VMs) bereit. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Edge-Computing (Edge-Computing | Bietet Edge-Computing-Funktionen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Virtuelle Netzwerke | Stellt virtuelle Netzwerkfunktionen bereit. | Nicht genügend Daten verfügbar |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Basierend auf 11 IBM Cloud Pak for Data Bewertungen. Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren | 95% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript 11 Rezensenten von IBM Cloud Pak for Data haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 88% (Basierend auf 11 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben 10 Rezensenten von IBM Cloud Pak for Data haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 90% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Funktionalität
Automatische Skalierung von Ressourcen | Automatische Skalierung von Infrastrukturressourcen, um Kapazitäts- oder Rechenanforderungen zu erfüllen | Nicht genügend Daten verfügbar |
Datenmanagement
Datenintegration | Konsolidieren Sie Daten aus verschiedenen unterschiedlichen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenermittlung | Verstehen Sie den Zustand von Daten, Anwendungen, Systemen und Diensten | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Multi - Plattform | Verwalten von Daten in verschiedenen Umgebungen (On-Premises-Cloud, Hybrid und Multi-Cloud) | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Metadaten | Bietet Metadaten-Management- und Herkunftsfunktionen | Nicht genügend Daten verfügbar |
Analytics
Datenanalyse | Unterstützt fortschrittliche Analyselösungen für eine bessere Geschäftsentscheidungsfindung | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sicherheit
Beachtung | Regeln und Vorschriften, die von Quellsystemen übernommen oder definiert wurden, um sensible Daten zu schützen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Governance | Gewähren oder Einschränken des Datenzugriffs und der Datenkontrolle | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenschutz | Integriertes Backup und Disaster Recovery | Nicht genügend Daten verfügbar |
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Hohe Verfügbarkeit | Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit des Modelltrainings | Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Inferenz-Geschwindigkeit | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Kosten pro API-Aufruf | Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Energieeffizienz | Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Multi-Cloud-Unterstützung | Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Integration von Datenpipelines | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
API-Unterstützung und Flexibilität | Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
DSGVO und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften | Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Rollenbasierte Zugriffskontrolle | Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenverschlüsselung | Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Qualität der Dokumentation | Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Community-Aktivitäten | Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann. | Nicht genügend Daten verfügbar |
