Avaliações e Detalhes do Produto de IBM watsonx.data

IBM Watsonx é uma ferramenta de código aberto que contém recursos seguros e com a qual integrei com sucesso ao sistema de processamento de dados da minha empresa. A intenção era criar um sistema de processamento baseado em IA seguro no qual a empresa pudesse confiar. A razão pela qual configuramos o IBM Watsonx como parte de nossos novos projetos de IA inicialmente é pela boa ciência de dados que o acompanha. Por essa razão, Watsonx é uma das ferramentas mais escaláveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o IBM watsonx.data seja muito escalável, também é muito caro e consome muitos recursos, e o custo pode aumentar drasticamente à medida que você tenta analisar uma grande quantidade de dados e pode até notar um leve atraso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É perfeito e único, o que ajuda todas as partes interessadas no futuro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Complexidade: Configurar e configurar a plataforma pode ser desafiador para usuários sem experiência prévia ou conhecimento técnico em ambientes de big data.

2. Preço: Para pequenas ou médias empresas, o custo associado ao Watsonx.data pode ser considerado alto em comparação com outras plataformas de dados baseadas em nuvem.

3. Desafios de integração: Embora o Watsonx.data suporte múltiplas fontes de dados, integrar com certos sistemas legados ou ferramentas de terceiros menos comuns pode exigir esforço adicional.

4. Curva de aprendizado: Para usuários novos no ecossistema da IBM, dominar as várias funcionalidades e características do Watsonx.data pode levar tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

IBM Watsonx.data é a melhor escolha para o uso seguro e com os melhores recursos de dados para sua gestão. Trabalhar em uma grande coleção apenas quando necessário, começando do zero até usar os dados para obter soluções para vários problemas de dados, pode ser útil em termos de tempo e esforço. Com WatsonX.Data, podemos rapidamente treinar, ajustar e testar diferentes modelos de aprendizado de máquina e, em seguida, colocá-los em uso. Os modelos de arenito são usados para tarefas de ajuste fino que são específicas para eles, e o granito é a base para a arquitetura semelhante ao GPT. Economiza tempo, dinheiro, é amigável ao meio ambiente e também é muito eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A integração das APIs poderia ser melhorada e a defasagem de desempenho também deveria ser reduzida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Depois de quase cinco anos de uso, devo dizer que fiquei muito impressionado com o IBM Watsonx.data. No entanto, esta é uma plataforma tão poderosa e intuitiva para administração e análise de dados mais fácil. Devido à sua adaptabilidade, pode lidar com diferentes tipos de dados. Interage perfeitamente com as ferramentas de IA. A característica mais marcante é a visualização de dados com análises avançadas. Poderia lidar com dados estruturados e não organizados com absoluta brilhantismo, aumentando assim minha produtividade por margens significativas. Watsonx.data tem sido minha ferramenta de escolha em todo o meu trabalho com dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

IBM Watson.data é muito pesado em recursos e, desde a introdução da IA, pode consumir bastante RAM. Portanto, o custo pode aumentar drasticamente se você não ficar de olho em quantos recursos está consumindo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É seguro de usar com alta segurança. Isso ajuda as empresas a extrair padrões e previsões significativas, tornando a tomada de decisões baseada em dados muito mais eficiente. Ele suporta implantações de dados em múltiplas nuvens e híbridas, o que dá às empresas a flexibilidade de escolher seus provedores de nuvem enquanto mantêm o controle sobre seus dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gerenciar e configurar toda a gama de ferramentas pode exigir uma curva de aprendizado acentuada. Isso pode tornar mais difícil ou mais caro mudar para outro provedor no futuro. Comparado a ferramentas de código aberto mais amplamente utilizadas, como Apache Hadoop ou Spark, o Watsonx.data tem uma comunidade menor de desenvolvedores e especialistas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

IBM watsonx.data é amigável ao usuário com uma interface intuitiva, tornando-o fácil de navegar. Ele fornece capacidades analíticas poderosas e integra-se perfeitamente com outras ferramentas da IBM, melhorando a eficiência geral e o gerenciamento de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A configuração pode ser desafiadora com diferentes ambientes de dados

Leva tempo para aprender todos os recursos

As opções de personalização podem ser limitadas amigáveis ao usuário

Recursos de suporte limitados podem retardar o processo de aprendizado Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu realmente aprecio como ele integra a otimização abrangente de data warehouse com análise de desempenho e processamento de linguagem natural. Ele lida com valores ausentes, outliers e fornece insights em tempo real e visualização de dados excepcional. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para usuários não familiarizados com recursos avançados, como modelos de aprendizado de máquina e RAG, pode haver uma curva de aprendizado. A documentação de suporte é detalhada, mas navegar por esses recursos pode ser complexo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Watson. data from IBM provides central data access and administration capabilities to streamline data governance and avoid duplication, which makes it ideal for artificial intelligence and analytics applications. Multiple engines and tools can query and process the same data simultaneously, courtesy of the support for open table formats that include apache iceberg. It also brings in variable degrees of deployment options to meet differing organizational needs, including managed services on both ibm cloud and aws, as well as self-managed applications on-prem. This will allow businesses to quickly infuse AI into their operations to enhance productivity and make better decisions, smartly integrated with other ibm ai technologies like watsonx.ai. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

When we first setup IBM watsonx.data, we had to go through a number of problems as it did not integrate with our existing system properly. So we had to constantly seek help from the official IBM support team. But after integrating it, we had no major issues and it is working correctly. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

IBM Watson provided a centralized platform for data access and administration, simplifying data governance and reducing redundancy. It is well-suited for AI and analytics applications, enabling multiple tools and engines to query and process the same data simultaneously. This is made possible by support for open table formats like Apache Iceberg. Watson also offers a range of deployment options, including managed services on IBM Cloud and AWS, as well as self-managed on-premise solutions. These capabilities allow organizations to integrate AI swiftly into their operations, improving productivity and decision-making, while seamlessly working alongside other IBM AI technologies such as Watsonx.ai. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

IBM watsonx does not seem to be integrated seamlessly with our bigdata pipelines.

We had to alter the systems and take support from IBM to resolve the issues.

After that everything seems to be good. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que mais se destaca para mim sobre o Watsonx.data é sua virtualização de dados e integração com IA. A capacidade de acessar e gerenciar dados sem movê-los, combinada com a integração perfeita com as ferramentas de IA da IBM, oferece capacidades poderosas para empresas que buscam aproveitar a IA em escala, mantendo a flexibilidade em ambientes de nuvem híbrida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A complexidade de configurar e gerenciar o Watsonx.data pode ser uma desvantagem, especialmente para organizações que não estão familiarizadas com as tecnologias da IBM ou sistemas de nuvem híbrida. Pode exigir expertise e recursos significativos, o que poderia limitar sua acessibilidade para equipes menores ou empresas com necessidades de dados mais simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.