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Auf einen Blick
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Bewertungen
Funktionen
Bewertungen
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Azure Data Factory
(95)
4.6
von
5
Azure Data Factory
Von
Microsoft
Google Cloud Dataproc
(17)
4.4
von
5
Google Cloud Dataproc
Von
Google
Auf einen Blick
Sternebewertung
(95)
4.6
von
5
(17)
4.4
von
5
Marktsegmente
Unternehmen (61.8% der Bewertungen)
Informationen
Unternehmen mittlerer Größe (46.7% der Bewertungen)
Informationen
Pros & Cons
Datenintegration
(7)
Benutzerfreundlichkeit
(7)
Fehlerbehebungsprobleme
(5)
Schwieriges Debuggen
(4)
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Azure Data Factory vs Google Cloud Dataproc
Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Data Factory den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud Dataproc.
Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Azure Data Factory und Google Cloud Dataproc ähnliche Unterstützungsniveaus.
Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Data Factory gegenüber Google Cloud Dataproc.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Data Factory
Keine Preisinformationen verfügbar
Google Cloud Dataproc
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlose Testversion
Azure Data Factory
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
Google Cloud Dataproc
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
73
8.7
10
Einfache Bedienung
8.9
74
9.0
10
Einfache Einrichtung
9.1
39
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.7
30
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.8
68
8.8
10
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.1
29
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.8
69
8.8
10
Funktionen
ETL-Werkzeuge
7 Funktionen ausblenden
7 Funktionen anzeigen
9.0
59
Nicht genügend Daten
Management
Reporting
8.6
(gewonnen durch Standard)
49
Nicht genügend Daten verfügbar
Rechnungsprüfung
8.4
(gewonnen durch Standard)
45
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
Extraktion
9.2
(gewonnen durch Standard)
54
Nicht genügend Daten verfügbar
Transformation
9.1
(gewonnen durch Standard)
52
Nicht genügend Daten verfügbar
Laden
9.4
(gewonnen durch Standard)
50
Nicht genügend Daten verfügbar
Automatisierung
9.2
(gewonnen durch Standard)
52
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit
9.1
(gewonnen durch Standard)
50
Nicht genügend Daten verfügbar
Großdatenverarbeitung und -verteilung
10 Funktionen ausblenden
10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.7
9
Datenbank
Datenerfassung in Echtzeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
(gewonnen durch Standard)
8
Datenverteilung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
(gewonnen durch Standard)
8
Data Lake
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
(gewonnen durch Standard)
8
Integrationen
Hadoop-Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
(gewonnen durch Standard)
8
Spark-Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
(gewonnen durch Standard)
8
Plattform
Maschinelle Skalierung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
(gewonnen durch Standard)
8
Datenaufbereitung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
(gewonnen durch Standard)
8
Spark-Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
(gewonnen durch Standard)
8
Verarbeitung
Cloud-Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
(gewonnen durch Standard)
8
Workload-Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
(gewonnen durch Standard)
8
Große Daten
11 Funktionen ausblenden
11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Gebäude-Berichte
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmodellierung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Entwurf von WYSIWYG-Berichten
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integrations-APIs
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Support für mobile Benutzer
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzer-, Rollen- und Zugriffsverwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Internationalisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sandbox / Testumgebungen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistung und Zuverlässigkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Breite der Partneranwendungen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Data Factory
Google Cloud Dataproc
Azure Data Factory und Google Cloud Dataproc sind kategorisiert als
ETL-Werkzeuge
Einzigartige Kategorien
Azure Data Factory ist kategorisiert als
Big-Data-Integrationsplattformen
Google Cloud Dataproc ist kategorisiert als
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Data Factory
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
12.4%
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
25.8%
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
61.8%
Google Cloud Dataproc
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
20.0%
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
46.7%
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
33.3%
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
12.4%
20.0%
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
25.8%
46.7%
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
61.8%
33.3%
Branche der Bewerter
Azure Data Factory
Informationstechnologie und Dienstleistungen
33.3%
Computersoftware
13.3%
Finanzdienstleistungen
5.6%
Fluggesellschaften/Luftfahrt
4.4%
Einzelhandel
4.4%
Andere
38.9%
Google Cloud Dataproc
Informationstechnologie und Dienstleistungen
26.7%
Einzelhandel
13.3%
Marketing und Werbung
6.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
6.7%
hochschulbildung
6.7%
Andere
40.0%
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AWS Glue
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dbt
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Matillion
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Databricks
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Amazon EMR
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Cloudera
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2 Kommentare
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(66)
4.1
von
5
Hinzufügen
Databricks
(724)
4.6
von
5
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AWS Data Pipeline
(24)
4.1
von
5
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