Top-bewertete Ople Alternativen
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1 Ople Bewertungen
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Wir bemühen uns, unsere Bewertungen authentisch zu halten.
G2-Bewertungen sind ein wichtiger Bestandteil des Kaufprozesses, und wir verstehen den Wert, den sie sowohl unseren Kunden als auch Käufern bieten. Um sicherzustellen, dass der Wert erhalten bleibt, ist es wichtig sicherzustellen, dass Bewertungen authentisch und vertrauenswürdig sind. Aus diesem Grund verlangt G2 verifizierte Methoden zum Verfassen einer Bewertung und überprüft die Identität des Bewerters, bevor sie genehmigt wird. G2 überprüft die Identität der Bewerter mit unserem Moderationsprozess, der unauthentische Bewertungen verhindert, und wir bemühen uns, Bewertungen auf verantwortungsbewusste und ethische Weise zu sammeln.
JD
Joshua d.
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Was gefällt dir am besten Ople?
Ople wurde für die Inside Big Data Impact List ausgewählt. und es hilft, einen konsistenten Ansatz in Zeiten von Druck lokal und über Systeme hinweg bereitzustellen, was eine bessere regionale und nationale Aufsicht ermöglicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was gefällt Ihnen nicht? Ople?
Opel Framework ist anfällig für Fallstricke, daher denke ich nicht, dass es solche Dinge gibt, bei denen ich Opel nicht mögen könnte und sein Einfluss daher nachlassen könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt nicht genügend Bewertungen für Ople, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:
1
Domo
4.4
(825)
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.
2
MATLAB
4.5
(729)
MATLAB ist ein Programmier-, Modellierungs- und Simulationswerkzeug, das von MathWorks entwickelt wurde.
3
Alteryx
4.6
(625)
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
4
Snowflake
4.5
(584)
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.
5
Posit
4.5
(554)
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.
6
SAP HANA Cloud
4.3
(512)
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.
7
Vertex AI
4.3
(511)
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.
8
Altair AI Studio
4.6
(497)
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.
9
SAS Viya
4.3
(409)
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.
10
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(403)
Große Daten einfach
