Top 10 IBM Decision Optimization Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu IBM Decision Optimization kürzlich von der G2-Community überprüft

#1

Vertex AI
Von Google
(512)4.3 von 5
Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Vertex AI ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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#2

Altair AI Studio
Von Altair
(497)4.6 von 5
RapidMiner ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche und intuitive grafische Benutzeroberfläche für die Gestaltung analytischer Prozesse. Die Weisheit der Vielen und Empfehlungen aus der RapidMiner-Community können Ihren Weg leiten. Und Sie können Ihren R- und Python-Code problemlos wiederverwenden.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
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Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Altair AI Studio ist:
Einfacher einzurichten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
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#3

MATLAB
Von MathWorks
(729)4.5 von 5
MATLAB ist ein Programmier-, Modellierungs- und Simulationswerkzeug, das von MathWorks entwickelt wurde.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass MATLAB ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Besser bei der unterstützung
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#4

Alteryx
Von Alteryx
(625)4.6 von 5
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Kostenlos testen
Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Alteryx ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
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#5

Databricks Data Intelligence Platform
Von Databricks Inc.
(403)4.6 von 5
Große Daten einfach
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Kostenlos testen
Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Databricks Data Intelligence Platform ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
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#6

Posit
Von Posit
(554)4.5 von 5
Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass Posit ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
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#7

SAS Viya
Von SAS Institute Inc.
(409)4.3 von 5
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
• Entscheidungsmanagement-Plattformen
Ein Angebot erhalten
Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass SAS Viya ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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#8

Domo
Von Domo
(825)4.4 von 5
Domo Business Intelligence (BI) kombiniert ein leistungsstarkes Backend, das auf jedem bestehenden System sitzt und sich mit diesen verbindet, in denen Daten gespeichert sind, einschließlich solcher für Kundenbeziehungsmanagement, Unternehmensressourcenplanung, Personalwesen und Finanzen, sowie mit jedem Datenrepository oder aktuellen Berichtssystem.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
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#9

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
(584)4.5 von 5
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
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#10

SAP HANA Cloud
Von SAP
(512)4.3 von 5
SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.
Gemeinsame Kategorien mit IBM Decision Optimization:
• Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Rezensenten sagen im Vergleich zu IBM Decision Optimization, dass SAP HANA Cloud ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
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