Top 10 Alternativas e Concorrentes da IBM Decision Optimization

Principais Alternativas de 10 para IBM Decision Optimization Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

#1

Vertex AI
Por Google
(512)4.3 de 5
Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina (ML) gerenciada que ajuda a construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil. Inclui uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML, bem como uma variedade de ferramentas e serviços para ajudar em cada etapa do processo. O Vertex AI Workbench é um IDE baseado em nuvem que está incluído no Vertex AI. Facilita o desenvolvimento e a depuração de código de ML. Oferece uma variedade de recursos para ajudar no fluxo de trabalho de ML, como autocompletar código, linting e depuração. Vertex AI e Vertex AI Workbench são uma combinação poderosa que pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de ML. Com o Vertex AI, você pode se concentrar na construção e no treinamento de seus modelos, enquanto o Vertex AI Workbench cuida do restante. Isso libera você para ser mais produtivo e criativo, e ajuda a colocar seus modelos em produção mais rapidamente. Se você está procurando uma plataforma de ML poderosa e fácil de usar, então o Vertex AI é uma ótima opção. Com o Vertex AI, você pode construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil do que nunca.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, Vertex AI é:
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#2

Altair AI Studio
Por Altair
(497)4.6 de 5
RapidMiner é uma interface gráfica de usuário poderosa, fácil de usar e intuitiva para o design de processos analíticos. A Sabedoria das Multidões e as recomendações da comunidade RapidMiner podem guiar seu caminho. E você pode reutilizar facilmente seu código R e Python.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, Altair AI Studio é:
Mais fácil de configurar
Melhor em atender aos requisitos
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#3

MATLAB
Por MathWorks
(729)4.5 de 5
MATLAB é uma ferramenta de programação, modelagem e simulação desenvolvida pela MathWorks.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, MATLAB é:
Melhor em atender aos requisitos
Mais fácil de configurar
Melhor em suporte
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#4

Alteryx
Por Alteryx
(625)4.6 de 5
Alteryx impulsiona resultados transformacionais de negócios por meio de análises unificadas, ciência de dados e automação de processos.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Experimente gratuitamente
Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, Alteryx é:
Melhor em atender aos requisitos
Mais fácil de configurar
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#5

Databricks Data Intelligence Platform
Por Databricks Inc.
(403)4.6 de 5
Grandes dados simples
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, Databricks Data Intelligence Platform é:
Melhor em atender aos requisitos
Mais fácil de configurar
Mais utilizável
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#6

Posit
Por Posit
(554)4.5 de 5
Além do nosso software de ciência de dados de código aberto, o RStudio produz o RStudio Team, uma plataforma modular única de produtos de software profissional prontos para empresas que permitem que as equipes adotem R, Python e outros softwares de ciência de dados de código aberto em escala.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, Posit é:
Melhor em atender aos requisitos
Mais fácil de configurar
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#7

SAS Viya
Por SAS Institute Inc.
(409)4.3 de 5
Como uma plataforma de IA nativa da nuvem, análise e gerenciamento de dados, o SAS Viya permite escalar de forma econômica, aumentar a produtividade e inovar mais rapidamente, apoiado por confiança e transparência. O SAS Viya torna possível integrar equipes e tecnologia, permitindo que todos os usuários trabalhem juntos com sucesso para transformar questões críticas em decisões precisas.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
• Plataformas de Gestão de Decisões
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Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, SAS Viya é:
Mais lento para alcançar o roi
Melhor em atender aos requisitos
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#8

Domo
Por Domo
(825)4.4 de 5
Domo Business Intelligence (BI) combina um backend poderoso que se sobrepõe e se conecta a qualquer sistema existente onde os dados residem, incluindo aqueles para gestão de relacionamento com clientes, planejamento de recursos empresariais, recursos humanos e finanças, bem como qualquer repositório de dados ou sistema de relatórios atual.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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#9

Snowflake
Por Snowflake, Inc.
(584)4.5 de 5
A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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Melhor em atender aos requisitos
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#10

SAP HANA Cloud
Por SAP
(512)4.3 de 5
SAP HANA Cloud é a base de dados nativa em nuvem da SAP Business Technology Platform, armazena, processa e analisa dados em tempo real em escala de petabytes e converge múltiplos tipos de dados em um único sistema enquanto os gerencia de forma mais eficiente com armazenamento multitier integrado.
Categorias em comum com IBM Decision Optimization:
• Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Os revisores dizem que em comparação com IBM Decision Optimization, SAP HANA Cloud é:
Mais lento para alcançar o roi
Mais caro
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