Avis et détails du produit IBM watsonx.data

Cette plateforme est extrêmement flexible et économique. Elle combine l'adaptabilité d'un lac de données avec la haute performance d'un entrepôt de données. De plus, elle offre un support intégré pour plusieurs moteurs adaptés à différentes charges de travail. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est encore relativement nouveau et manque de la maturité que l'on trouve dans des plateformes comme Snowflake et Databricks. L'interface utilisateur n'est pas très soignée et peut être lente par moments. De plus, le processus d'installation peut parfois être complexe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'apprécie énormément les capacités d'analyse de données en temps réel et le stockage robuste d'IBM watsonx.data. Ils sont essentiels pour gérer les données liées aux interactions des utilisateurs actifs, me permettant de générer des recommandations en temps réel qui améliorent l'expérience utilisateur. La plateforme résout efficacement les problèmes de streaming et de stockage de données pour mes applications, qui se concentrent sur la surveillance des comportements et des interactions des utilisateurs avec les histoires. La configuration initiale a été simple, facilitant la création de pipelines de flux de données, ce qui contribue à sa nature conviviale. En raison de ces fonctionnalités et de sa performance globale, je la considère comme une solution complète qui répond à mes besoins sans avoir besoin de chercher ailleurs, la notant très haut à 9,5 sur 10. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'ai utilisé aucun autre service, et j'ai aimé ce que j'ai utilisé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je dirais qu'IBM watsonx.data nous a empêchés de jongler entre différents outils. En tant qu'équipe, nous obtenons les données de différentes sources - données d'interaction client, journaux de transactions et documents non structurés, puis watsonx.data rassemble tout cela dans un format de "lakehouse" ouvert. Maintenant, nous avons la capacité d'interroger ces données avec différents moteurs, ce qui a considérablement réduit notre temps de réponse. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La seule chose avec laquelle notre équipe a eu des difficultés est l'optimisation des performances pour watsonx.data. Comme il offre différents moteurs pour différentes charges de travail, certains membres de notre équipe ont exécuté un travail lourd sur le mauvais moteur qui n'est pas adapté à cette tâche, puis nous avons dû standardiser nos directives internes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce système simplifie l'accessibilité et le stockage des données, et la capacité de migrer les données de plusieurs projets informatiques est excellente et permet d'optimiser facilement les charges de travail. Solution de gestion des données efficace via une infrastructure de Cloud Hybride et sécurisation facile des données d'entreprise en utilisant cette plateforme IBM, et la génération d'analyses de données en temps réel fait de ce produit un maître. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Système utile et très convivial à utiliser, et son processus de mise en œuvre est assez simple, sans besoin de formation sérieuse au départ. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

DataStax a rendu incroyablement facile la construction et la mise à l'échelle de notre agent IA avec Langflow. L'architecture sans serveur d'AstraDB signifiait que nous n'avions pas à nous soucier de la provision d'infrastructure, et l'intégration avec la recherche vectorielle a rendu les flux de travail RAG ultra-rapides. Nous avons particulièrement apprécié la façon dont AstraDB s'intégrait bien à Langflow – c'était comme construire avec des blocs de construction. La documentation est claire, l'interface utilisateur est intuitive, et le support était réactif et utile chaque fois que nous avions des questions. Si vous construisez quoi que ce soit piloté par l'IA avec une mémoire persistante, AstraDB est une évidence. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien qu'AstraDB soit incroyablement puissant, la courbe d'apprentissage peut être un peu raide pour les nouveaux utilisateurs — surtout en ce qui concerne la conception de schémas et la compréhension de CQL pour des requêtes plus complexes. Nous avons également remarqué que certains SDK ou exemples d'outils sont en retard par rapport aux dernières versions de fonctionnalités, ce qui nécessite de fouiller dans la documentation ou les problèmes GitHub. Cela dit, l'équipe de support et la communauté sont actives et utiles lorsque vous rencontrez un obstacle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime que IBM watsonx.data permette de consulter la même donnée avec différents moteurs (par exemple, SQL avec Presto et traitement avec Spark) sur des formats ouverts comme Iceberg, sans dupliquer les ensembles de données. J'apprécie également beaucoup ceux qui ont plusieurs canaux de support. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, le moins confortable est que, étant si flexible, cela nécessite un peu plus de discernement au début pour bien définir le « chemin » (moteurs, catalogue et gouvernance des données). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos d'IBM watsonx.data est la facilité avec laquelle il permet de travailler avec des données provenant de différentes sources sans tout forcer dans un seul système. J'aime pouvoir interroger des données à travers des entrepôts, des lacs et d'autres couches de stockage en un seul endroit au lieu de déplacer ou de dupliquer constamment des données. Les performances sont solides même avec de grands ensembles de données, et l'intégration avec des formats ouverts comme Iceberg est un grand avantage car elle maintient la flexibilité et évite le verrouillage par un fournisseur. L'interface utilisateur n'est pas tape-à-l'œil, mais elle est propre et pratique — il est facile d'intégrer de nouvelles personnes sans une courbe d'apprentissage énorme. Dans l'ensemble, cela ressemble à quelque chose conçu pour de vraies équipes de données plutôt qu'à un simple outil de marketing à la mode. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je n'aime pas à propos d'IBM watsonx.data, c'est que certaines parties de la plateforme donnent encore l'impression d'être en évolution. Les fonctionnalités sont présentes, mais pas toujours aussi raffinées ou fluides qu'on pourrait l'espérer. La configuration nécessite un peu plus de réglages par rapport aux nouvelles plateformes de données SaaS, et si vous n'êtes pas déjà familier avec l'écosystème IBM, la courbe d'apprentissage peut sembler plus raide que nécessaire. La documentation est bonne mais dispersée, donc parfois vous passez d'une page à l'autre pour comprendre les choses. C'est un outil puissant une fois que tout est en place, mais arriver à ce point demande plus de temps et d'efforts que je ne l'avais prévu. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je trouve IBM watsonx.data particulièrement précieux pour son raisonnement et sa précision dans le traitement des réponses, surtout lors du développement d'agents IA comme des chatbots pour améliorer l'expérience utilisateur dans un système de gestion hôtelière. La configuration initiale était assez bonne, ce qui a rendu le processus d'intégration fluide et efficace. Bien que je sois encore en phase de développement, mes premières impressions sont positives, et le système fonctionne bien avec MCP, l'autre outil que j'utilise. Dans l'ensemble, je le noterais avec confiance 8 sur 10 en termes de probabilité de le recommander à un ami ou un collègue. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien, j'ai juste essayé Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant qu'entreprise construisant et testant quotidiennement des pipelines RAG, la combinaison de DataStax Astra DB et Langflow a été révolutionnaire. DataStax offre une recherche vectorielle évolutive et à haute vitesse avec une excellente intégration via l'écosystème Astra DB et LangChain—parfait pour des charges de travail à faible latence et à haut volume. Langflow, quant à lui, rend l'orchestration des LLM visuelle et intuitive. Il accélère le prototypage tout en étant suffisamment personnalisable pour des flux de travail de qualité production. Ensemble, ils réduisent considérablement le temps de développement et me permettent de me concentrer davantage sur l'affinement des invites et la logique de base, plutôt que sur l'infrastructure.

Avantages :

La recherche vectorielle rapide d'Astra DB et le support natif de LangChain

L'interface glisser-déposer de Langflow pour une expérimentation rapide

Intégration facile avec OpenAI, Cohere et d'autres fournisseurs

S'adapte bien sans compliquer excessivement la pile Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Langflow est actuellement en aperçu, ce qui pourrait limiter le déploiement dans les environnements de production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'apprécie le plus, c'est la façon dont il gère de grandes quantités de données sans ralentir. Pouvoir connecter diverses sources de données, les explorer et exécuter des requêtes de manière transparente est un grand avantage. J'apprécie également la façon dont tout est organisé sur une seule plateforme—il n'est pas nécessaire de passer d'un outil à l'autre juste pour accomplir une tâche simple. Cela me fait non seulement gagner du temps, mais épargne aussi ma patience. C'est vraiment ce qui l'a fait ressortir pour moi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le principal inconvénient pour moi est la courbe d'apprentissage initiale. Si vous n'êtes pas déjà familier avec l'écosystème d'IBM, cela peut prendre un certain temps pour comprendre comment tout est organisé—la configuration, les intégrations et les couches de gouvernance nécessitent toutes un certain ajustement. Un autre problème est que certaines fonctionnalités semblent un peu trop dispersées. Parfois, vous devez naviguer à travers plusieurs menus juste pour atteindre des paramètres qui devraient être plus faciles à trouver. Bien que cela ne soit pas rédhibitoire, cela vous ralentit lorsque vous devez travailler rapidement. Enfin, bien que la plateforme fonctionne généralement bien, je pense que la documentation pourrait bénéficier de plus d'exemples concrets et de conseils pour les cas particuliers. Pour les tâches de niveau entreprise, ces spécificités sont importantes. Dans l'ensemble, il n'y a rien de vraiment négatif, mais ces petits problèmes créent une certaine friction pour les utilisateurs au quotidien. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.