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Beste Big-Data-Analyse-Software - Seite 4

Blue Bowen
BB
Von Blue Bowen recherchiert und verfasst

Big-Data-Analyse-Software bietet Einblicke in große Datensätze, die aus Big-Data-Clustern gesammelt werden. Diese Tools helfen Geschäftsanwendern, Datentrends, Muster und Anomalien zu verstehen und die Informationen in verständliche Datenvisualisierungen, Berichte und Dashboards zu synthetisieren. Aufgrund der unstrukturierten Natur von Big-Data-Clustern erfordern diese Analyselösungen oft eine Abfragesprache, um die Daten aus dem Dateisystem zu extrahieren. Einige Lösungen können Self-Service-Funktionen bieten, damit nicht-technische Mitarbeiter ihre eigenen Diagramme und Grafiken aus Big-Data-Sätzen erstellen können.

Einige Big-Data-Analyse-Lösungen bieten Funktionen, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden, wie z.B. natürliche Sprachverarbeitung, die es dem Benutzer ermöglichen, Unternehmensdaten auf natürliche Weise abzufragen. Big-Data-Analyse-Software wird häufig in Unternehmen verwendet, die Hadoop in Verbindung mit Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware betreiben, um Daten zu sammeln und zu speichern. Darüber hinaus integrieren sich diese Produkte typischerweise mit Data-Warehouse-Software, dem zentralen Speicherzentrum für die integrierten Daten eines Unternehmens.

Big-Data-Analyse-Software unterscheidet sich von Analyseplattformen insofern, als erstere sich ausschließlich auf die Manipulation komplexer und groß angelegter Big-Data-Cluster in verständliche Visualisierungen konzentrieren, während letztere auf eine breite Palette von Datenquellen und -verbindungen ausgerichtet sind. Die beiden Kategorien sind gegenseitig exklusiv, und jene Produkte, die sich ausschließlich auf Big-Data-Anwendungsfälle konzentrieren, werden nur in der Kategorie Big-Data-Analyse kategorisiert.

Um für die Aufnahme in die Kategorie Big-Data-Analyse qualifiziert zu sein, muss ein Produkt:

Daten konsumieren, Dateisysteme abfragen und direkt mit Big-Data-Clustern verbinden Benutzern ermöglichen, komplexe Big-Data-Sätze in hilfreiche und verständliche Datenvisualisierungen vorzubereiten Geschäftsanwendbare Berichte, Visualisierungen und Dashboards basierend auf Entdeckungen innerhalb der Datensätze erstellen
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Vorgestellte Big-Data-Analyse-Software auf einen Blick

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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    CelerData Cloud ist die schnellste, sichere analytische Engine, die kundenorientierte und KI-gesteuerte Analysen in großem Maßstab antreibt und dabei durchgehend zuverlässige und unschlagbare Leistung

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 67% Kleinunternehmen
    • 33% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • CelerData Cloud Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Kundendienst
    3
    Schnelles Abfragen
    3
    Leistung
    3
    Schnelle Kommunikation
    2
    Schnelle Verarbeitung
    2
    Contra
    Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • CelerData Cloud Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    10.0
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
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  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    CelerData
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    2022
    Hauptsitz
    Menlo Park, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    65 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

CelerData Cloud ist die schnellste, sichere analytische Engine, die kundenorientierte und KI-gesteuerte Analysen in großem Maßstab antreibt und dabei durchgehend zuverlässige und unschlagbare Leistung

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 67% Kleinunternehmen
  • 33% Unternehmen
CelerData Cloud Vor- und Nachteile
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Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Kundendienst
3
Schnelles Abfragen
3
Leistung
3
Schnelle Kommunikation
2
Schnelle Verarbeitung
2
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
CelerData Cloud Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
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Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
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Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
CelerData
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
2022
Hauptsitz
Menlo Park, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
65 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(3)3.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Cloudera DataFlow (CDF), ehemals Hortonworks DataFlow (HDF), ist eine skalierbare Echtzeit-Streaming-Analyseplattform, die Daten für wichtige Erkenntnisse und sofort umsetzbare Informationen aufnimmt,

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 67% Unternehmen
    • 33% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Cloudera Data Flow Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    9.2
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    6.7
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    8.3
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Cloudera
    Gründungsjahr
    2008
    Hauptsitz
    Palo Alto, CA
    Twitter
    @cloudera
    106,880 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    3,292 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Telefon
    888-789-1488
Produktbeschreibung
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Cloudera DataFlow (CDF), ehemals Hortonworks DataFlow (HDF), ist eine skalierbare Echtzeit-Streaming-Analyseplattform, die Daten für wichtige Erkenntnisse und sofort umsetzbare Informationen aufnimmt,

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 67% Unternehmen
  • 33% Unternehmen mittlerer Größe
Cloudera Data Flow Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
9.2
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
6.7
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
8.3
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Cloudera
Gründungsjahr
2008
Hauptsitz
Palo Alto, CA
Twitter
@cloudera
106,880 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
3,292 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Telefon
888-789-1488

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(4)4.9 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    DoubleCloud stellt den Betrieb ein. Das Unternehmen hat am 1. Oktober 2024 die Erstellung neuer Konten eingestellt und wird am 1. März 2025 vollständig schließen. DoubleCloud spezialisierte sich auf

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 75% Kleinunternehmen
    • 25% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • DoubleCloud Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Kostengünstig
    1
    Kundendienst
    1
    Preisgestaltung
    1
    Preismodelle
    1
    Einrichtung erleichtern
    1
    Contra
    Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • DoubleCloud Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    9.2
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    10.0
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    DoubleCloud
    Gründungsjahr
    2022
    Hauptsitz
    Dubai, AE
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

DoubleCloud stellt den Betrieb ein. Das Unternehmen hat am 1. Oktober 2024 die Erstellung neuer Konten eingestellt und wird am 1. März 2025 vollständig schließen. DoubleCloud spezialisierte sich auf

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 75% Kleinunternehmen
  • 25% Unternehmen mittlerer Größe
DoubleCloud Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Kostengünstig
1
Kundendienst
1
Preisgestaltung
1
Preismodelle
1
Einrichtung erleichtern
1
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
DoubleCloud Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
9.2
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
10.0
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
DoubleCloud
Gründungsjahr
2022
Hauptsitz
Dubai, AE
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Exploratory ermöglicht es den Benutzern, Daten zu verstehen, indem es sie transformiert, visualisiert und fortgeschrittene Statistik- und maschinelle Lernalgorithmen anwendet.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Exploratory Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    ML-Modellierung
    1
    Problemlösung
    1
    Produktivitätssteigerung
    1
    Contra
    Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Exploratory Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    10.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    8.3
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    3.3
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    8.3
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Exploratory
    Hauptsitz
    N/A
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Exploratory ermöglicht es den Benutzern, Daten zu verstehen, indem es sie transformiert, visualisiert und fortgeschrittene Statistik- und maschinelle Lernalgorithmen anwendet.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Exploratory Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
ML-Modellierung
1
Problemlösung
1
Produktivitätssteigerung
1
Contra
Dieses Produkt hat bisher keine negativen Meinungen erhalten.
Exploratory Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
10.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
8.3
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
3.3
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
8.3
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Exploratory
Hauptsitz
N/A
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(2)4.3 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Kinetica ist die Datenbank für Zeit und Raum. Kinetica macht es einfach und schnell: - riesige Mengen an IoT-Daten und anderen kontextuellen Datensätzen zu erfassen - Datensätze mithilfe von räumlich

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen mittlerer Größe
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Kinetica Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Analyse Macht
    2
    Datenanalyse
    2
    Effizienz
    2
    Einblicke
    2
    Echtzeitdaten
    2
    Contra
    Teuer
    2
    Preisprobleme
    2
    Komplexität
    1
    Komplexe Nutzung
    1
    Kosten
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Kinetica Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    6.7
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    6.7
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    8.3
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Kinetica
    Gründungsjahr
    2016
    Hauptsitz
    Arlington, Virginia, United States
    Twitter
    @KineticaHQ
    3,507 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    71 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Kinetica ist die Datenbank für Zeit und Raum. Kinetica macht es einfach und schnell: - riesige Mengen an IoT-Daten und anderen kontextuellen Datensätzen zu erfassen - Datensätze mithilfe von räumlich

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Unternehmen mittlerer Größe
Kinetica Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Analyse Macht
2
Datenanalyse
2
Effizienz
2
Einblicke
2
Echtzeitdaten
2
Contra
Teuer
2
Preisprobleme
2
Komplexität
1
Komplexe Nutzung
1
Kosten
1
Kinetica Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
6.7
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
6.7
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
8.3
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Kinetica
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
Arlington, Virginia, United States
Twitter
@KineticaHQ
3,507 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
71 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Mehrere Benutzer können Daten erkunden, dann interaktiv prädiktive Modelle erstellen und verfeinern. Verteilte In-Memory-Verarbeitung verkürzt die Modellentwicklungszeit erheblich und bringt schnell w

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 52% Unternehmen
    • 32% Kleinunternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • SAS Visual Statistics Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Analytik
    2
    Benutzerfreundlichkeit
    2
    Berichterstattung
    2
    Cloud-Speicher
    1
    Kosteneinsparung
    1
    Contra
    Teuer
    2
    Anpassungsschwierigkeit
    1
    Abhängigkeitsprobleme
    1
    Lernkurve
    1
    Lernschwierigkeit
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • SAS Visual Statistics Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.1
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    6.7
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    6.7
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    6.7
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    1976
    Hauptsitz
    Cary, NC
    Twitter
    @SASsoftware
    61,221 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    18,116 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Telefon
    1-800-727-0025
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Mehrere Benutzer können Daten erkunden, dann interaktiv prädiktive Modelle erstellen und verfeinern. Verteilte In-Memory-Verarbeitung verkürzt die Modellentwicklungszeit erheblich und bringt schnell w

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 52% Unternehmen
  • 32% Kleinunternehmen
SAS Visual Statistics Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Analytik
2
Benutzerfreundlichkeit
2
Berichterstattung
2
Cloud-Speicher
1
Kosteneinsparung
1
Contra
Teuer
2
Anpassungsschwierigkeit
1
Abhängigkeitsprobleme
1
Lernkurve
1
Lernschwierigkeit
1
SAS Visual Statistics Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.1
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
6.7
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
6.7
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
6.7
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
1976
Hauptsitz
Cary, NC
Twitter
@SASsoftware
61,221 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
18,116 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Telefon
1-800-727-0025
(8)4.4 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Timbr ist die ontologiebasierte semantische Schicht, die von führenden Unternehmen genutzt wird, um schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, indem Ontologien strukturierten Daten in AI-bereit

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 63% Kleinunternehmen
    • 38% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Timbr Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    SQL-Unterstützung
    3
    Datenverwaltung
    2
    Benutzerfreundlichkeit
    2
    Merkmale
    2
    Abfrageeffizienz
    2
    Contra
    Lernkurve
    3
    Trainingsmängel
    2
    Komplexe Benutzerfreundlichkeit
    1
    Teuer
    1
    Begrenzte Anpassung
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Timbr Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    8.3
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    10.0
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    8.3
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Timbr.ai
    Gründungsjahr
    2018
    Hauptsitz
    Raanana , IL
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Timbr ist die ontologiebasierte semantische Schicht, die von führenden Unternehmen genutzt wird, um schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, indem Ontologien strukturierten Daten in AI-bereit

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 63% Kleinunternehmen
  • 38% Unternehmen
Timbr Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
SQL-Unterstützung
3
Datenverwaltung
2
Benutzerfreundlichkeit
2
Merkmale
2
Abfrageeffizienz
2
Contra
Lernkurve
3
Trainingsmängel
2
Komplexe Benutzerfreundlichkeit
1
Teuer
1
Begrenzte Anpassung
1
Timbr Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
8.3
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
10.0
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
8.3
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Timbr.ai
Gründungsjahr
2018
Hauptsitz
Raanana , IL
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)2.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Speichern und abfragen Sie unbegrenzte Maschinendaten mit Axioms Cloud-nativer Datenanalyseplattform.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Axiom Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    5.0
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    5.0
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    5.0
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Axiom
    Gründungsjahr
    2020
    Hauptsitz
    San Francisco, US
    LinkedIn®-Seite
    linkedin.com
    61 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Speichern und abfragen Sie unbegrenzte Maschinendaten mit Axioms Cloud-nativer Datenanalyseplattform.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Axiom Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
5.0
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
5.0
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
5.0
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Axiom
Gründungsjahr
2020
Hauptsitz
San Francisco, US
LinkedIn®-Seite
linkedin.com
61 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Einstiegspreis:$15.00
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    ChaosSearch hilft modernen Organisationen, besser zu wissen, indem es den Data Lake für Analysen aktiviert. Die ChaosSearch Data Lake Platform indiziert die Cloud-Daten der Kunden, macht sie vollständ

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen
    • 50% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • ChaosSearch Data Lake Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    9.2
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    9.2
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    9.2
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    ChaosSearch
    Gründungsjahr
    2017
    Hauptsitz
    Boston, US
    Twitter
    @CHAOSSEARCH
    766 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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ChaosSearch hilft modernen Organisationen, besser zu wissen, indem es den Data Lake für Analysen aktiviert. Die ChaosSearch Data Lake Platform indiziert die Cloud-Daten der Kunden, macht sie vollständ

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen
  • 50% Kleinunternehmen
ChaosSearch Data Lake Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
9.2
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
9.2
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
9.2
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
ChaosSearch
Gründungsjahr
2017
Hauptsitz
Boston, US
Twitter
@CHAOSSEARCH
766 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)4.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    ETHoS™ ist eine KI-gesteuerte Präzisionspflegeplattform, entwickelt von Standpoint Software, die darauf abzielt, die Leistung von ärztlich geführten Pflegeteams in perioperativen Umgebungen zu verbess

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • ETHoS. Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Seattle, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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ETHoS™ ist eine KI-gesteuerte Präzisionspflegeplattform, entwickelt von Standpoint Software, die darauf abzielt, die Leistung von ärztlich geführten Pflegeteams in perioperativen Umgebungen zu verbess

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
ETHoS. Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Seattle, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)3.5 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Ein DATA HUB, der die fehlende „Schicht“ in einer datengesteuerten ANALYTICS-Landschaft für IT-Teams bereitstellt, die Datenanalyselösungen wie Tableau®, Excel®, Talend, Qlik®, Power BI®, DATAIKU® ode

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • INDEXIMA Data Hub Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    10.0
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    10.0
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    10.0
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    INDEXIMA
    Gründungsjahr
    2016
    Hauptsitz
    Paris, FR
    Twitter
    @indexima
    297 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Ein DATA HUB, der die fehlende „Schicht“ in einer datengesteuerten ANALYTICS-Landschaft für IT-Teams bereitstellt, die Datenanalyselösungen wie Tableau®, Excel®, Talend, Qlik®, Power BI®, DATAIKU® ode

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
INDEXIMA Data Hub Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
10.0
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
10.0
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
10.0
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
INDEXIMA
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
Paris, FR
Twitter
@indexima
297 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
(1)4.0 von 5
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  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
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    Kognitio ist eine ausgereifte SQL-Engine für Ihren Hadoop-Cluster oder Ihr Data Warehouse. Es ermöglicht Unternehmen, ROI aus Big-Data-Projekten zu erzielen, indem es interaktive BI auf Big Data für G

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Kleinunternehmen
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Kognitio Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    5.0
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    5.0
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    3.3
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Kognitio
    Gründungsjahr
    1987
    Hauptsitz
    N/A
    Twitter
    @kognitio
    2,308 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Kognitio ist eine ausgereifte SQL-Engine für Ihren Hadoop-Cluster oder Ihr Data Warehouse. Es ermöglicht Unternehmen, ROI aus Big-Data-Projekten zu erzielen, indem es interaktive BI auf Big Data für G

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Kleinunternehmen
Kognitio Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
5.0
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
5.0
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
3.3
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Kognitio
Gründungsjahr
1987
Hauptsitz
N/A
Twitter
@kognitio
2,308 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Einstiegspreis:Kostenlos
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Kpow ist ein hochentwickeltes Enterprise-Tool zur Verwaltung von Kafka, das darauf ausgelegt ist, das Erlebnis von Engineering-Teams zu verbessern, indem es eine umfassende Lösung für die Verwaltung,

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 50% Unternehmen mittlerer Größe
    • 25% Unternehmen
  • Vor- und Nachteile
    Erweitern/Einklappen Vor- und Nachteile
  • Kpow for Apache Kafka® Vor- und Nachteile
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
    Vorteile
    Erschwinglichkeit
    1
    Einrichtung erleichtern
    1
    Benutzeroberfläche
    1
    Contra
    Datenverwaltungsprobleme
    1
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Kpow for Apache Kafka® Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    8.3
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Factor House
    Unternehmenswebsite
    Gründungsjahr
    2019
    Hauptsitz
    Melbourne, AU
    Twitter
    @factorhousehq
    126 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
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Kpow ist ein hochentwickeltes Enterprise-Tool zur Verwaltung von Kafka, das darauf ausgelegt ist, das Erlebnis von Engineering-Teams zu verbessern, indem es eine umfassende Lösung für die Verwaltung,

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 50% Unternehmen mittlerer Größe
  • 25% Unternehmen
Kpow for Apache Kafka® Vor- und Nachteile
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Erschwinglichkeit
1
Einrichtung erleichtern
1
Benutzeroberfläche
1
Contra
Datenverwaltungsprobleme
1
Kpow for Apache Kafka® Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
8.3
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
0.0
Keine Informationen verfügbar
Verkäuferdetails
Verkäufer
Factor House
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
2019
Hauptsitz
Melbourne, AU
Twitter
@factorhousehq
126 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Mindtree Data Analytics ist eine anpassbare Datenanalyseplattform mit branchenspezifischen maschinellen Lernalgorithmen.

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Mindtree Data Analytics Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    5.0
    Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
    Durchschnittlich: 8.9
    6.7
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    6.7
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Mindtree Ltd.
    Gründungsjahr
    1999
    Hauptsitz
    Bangalore, India
    Twitter
    @Mindtree_Ltd
    78,546 Twitter-Follower
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    20,107 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
    Eigentum
    BSE: 532819
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Mindtree Data Analytics ist eine anpassbare Datenanalyseplattform mit branchenspezifischen maschinellen Lernalgorithmen.

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Unternehmen mittlerer Größe
Mindtree Data Analytics Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
5.0
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Durchschnittlich: 8.9
6.7
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
0.0
Keine Informationen verfügbar
6.7
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Mindtree Ltd.
Gründungsjahr
1999
Hauptsitz
Bangalore, India
Twitter
@Mindtree_Ltd
78,546 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
20,107 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
BSE: 532819
  • Übersicht
    Erweitern/Einklappen Übersicht
  • Produktbeschreibung
    Wie wird diese bestimmt?Informationen
    Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

    Bauen Sie Ihre ML/AI- und Datenpipelines 20-mal schneller mit der Low-Code-Sparkflows-Studio und setzen Sie Ihre Modelle in der Produktion mit Geschwindigkeiten ein, die den geschäftlichen Anforderung

    Benutzer
    Keine Informationen verfügbar
    Branchen
    Keine Informationen verfügbar
    Marktsegment
    • 100% Unternehmen mittlerer Größe
  • Benutzerzufriedenheit
    Erweitern/Einklappen Benutzerzufriedenheit
  • Sparkflows Data Science & Analytics Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
    0.0
    Keine Informationen verfügbar
    10.0
    Multi-Source-Analyse
    Durchschnittlich: 8.5
    10.0
    Echtzeit-Analysen
    Durchschnittlich: 8.4
    10.0
    Daten-Workflow
    Durchschnittlich: 8.4
  • Verkäuferdetails
    Erweitern/Einklappen Verkäuferdetails
  • Verkäuferdetails
    Verkäufer
    Sparkflows.io
    Gründungsjahr
    2016
    Hauptsitz
    San Jose, US
    LinkedIn®-Seite
    www.linkedin.com
    30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Produktbeschreibung
Wie wird diese bestimmt?Informationen
Diese Beschreibung stammt vom Verkäufer.

Bauen Sie Ihre ML/AI- und Datenpipelines 20-mal schneller mit der Low-Code-Sparkflows-Studio und setzen Sie Ihre Modelle in der Produktion mit Geschwindigkeiten ein, die den geschäftlichen Anforderung

Benutzer
Keine Informationen verfügbar
Branchen
Keine Informationen verfügbar
Marktsegment
  • 100% Unternehmen mittlerer Größe
Sparkflows Data Science & Analytics Platform Funktionen und Benutzerfreundlichkeitsbewertungen, die die Benutzerzufriedenheit vorhersagen
0.0
Keine Informationen verfügbar
10.0
Multi-Source-Analyse
Durchschnittlich: 8.5
10.0
Echtzeit-Analysen
Durchschnittlich: 8.4
10.0
Daten-Workflow
Durchschnittlich: 8.4
Verkäuferdetails
Verkäufer
Sparkflows.io
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
San Jose, US
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
30 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®