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Azure Data Factory und IBM Cloud Pak for Integration vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (63.0% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (36.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Azure Data Factory
Sternebewertung
(87)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (63.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Azure Data FactoryIBM Cloud Pak for Integration
Sternebewertung
(49)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (36.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über IBM Cloud Pak for IntegrationZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Data Factory in seinen Echtzeit-Integrationsfähigkeiten hervorragend ist und eine bemerkenswerte Bewertung von 9,6 erzielt, während IBM Cloud Pak for Integration mit 7,9 hinterherhinkt. Rezensenten erwähnen, dass die Fähigkeit von Azure, Echtzeit-Datenströme zu verarbeiten, ein bedeutender Vorteil für Unternehmen ist, die sofortige Einblicke benötigen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) von Azure Data Factory hoch bewertet werden, mit Bewertungen von 9,1, 9,3 und 9,4. Im Gegensatz dazu erreicht IBM Cloud Pak for Integration diese Bewertungen nicht, was darauf hindeutet, dass Azure ein robusteres ETL-Erlebnis bietet, das für datengetriebene Entscheidungsfindung entscheidend ist.
- Benutzer auf G2 heben die überlegenen Integrationsfähigkeiten von Azure Data Factory mit einer Bewertung von 9,2 hervor, verglichen mit 8,6 von IBM. Rezensenten sagen, dass die umfangreiche Bibliothek von Azure mit vorgefertigten Konnektoren den Integrationsprozess vereinfacht und es einfacher macht, verschiedene Datenquellen zu verbinden.
- G2-Benutzer berichten, dass Azure Data Factory ein benutzerfreundlicheres Erlebnis bietet, mit einer Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 9,0, während IBM Cloud Pak for Integration nur 7,5 erreicht. Rezensenten erwähnen, dass die intuitive Benutzeroberfläche von Azure und der optimierte Einrichtungsprozess die Lernkurve für neue Benutzer erheblich reduzieren.
- Rezensenten erwähnen, dass die Automatisierungsfunktionen von Azure Data Factory hochwirksam sind und eine Bewertung von 9,2 erzielen, was nahtlose Daten-Workflows ermöglicht. Im Vergleich dazu sind die Automatisierungsfähigkeiten von IBM Cloud Pak for Integration weniger robust, was zu potenziellen Ineffizienzen in der Datenverarbeitung führen kann.
- Benutzer sagen, dass die Qualität des Supports von Azure Data Factory lobenswert ist, mit einer Bewertung von 8,8, während der Support von IBM Cloud Pak for Integration niedriger mit 7,8 bewertet wird. Rezensenten berichten, dass der reaktionsschnelle Kundenservice von Azure und die umfassende Dokumentation das gesamte Benutzererlebnis verbessern.
Azure Data Factory vs IBM Cloud Pak for Integration
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Data Factory einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Data Factory zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Data Factory den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Cloud Pak for Integration.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Data Factory.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Data Factory gegenüber IBM Cloud Pak for Integration.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Data Factory
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Cloud Pak for Integration
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Data Factory
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Cloud Pak for Integration
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
65
8.2
26
Einfache Bedienung
8.9
66
7.4
26
Einfache Einrichtung
9.2
31
6.8
15
Einfache Verwaltung
8.6
23
7.1
14
Qualität der Unterstützung
8.8
60
7.7
25
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
22
7.3
14
Produktrichtung (% positiv)
9.8
61
8.1
24
Funktionen
Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nachrichtenwarteschlange (MQ)14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.3
11
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Agentic KI - Nachrichtenwarteschlange (MQ)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.4
45
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
44
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
9.1
47
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
47
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
44
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
47
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
45
Nicht genügend Daten verfügbar
Entwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
|
Verifizierte Funktion
Integrationsmöglichkeiten
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
API-Konstruktion
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
13
API-Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
13
Datenintegration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
12
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Data Factory und IBM Cloud Pak for Integration sind kategorisiert als ETL-Werkzeuge
Einzigartige Kategorien
Azure Data Factory ist kategorisiert als Big-Data-Integrationsplattformen
IBM Cloud Pak for Integration ist kategorisiert als Nachrichtenwarteschlange (MQ), Ereignisstromverarbeitung, Enterprise Service Bus (ESB), iPaaS, und API-Management
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Data Factory
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Cloud Pak for Integration
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
32.9%
Computersoftware
12.2%
Finanzdienstleistungen
6.1%
Einzelhandel
4.9%
Fluggesellschaften/Luftfahrt
4.9%
Andere
39.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.4%
Computersoftware
15.8%
Versicherung
13.2%
Banking
13.2%
Bildungsmanagement
10.5%
Andere
28.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
Is Azure data Factory an ETL tool?
2 Kommentare
AG
yesMehr erfahren
Azure Data Factory hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Wie viel Zeit braucht es, um ein Experte in dieser Technologie zu werden?
1 Kommentar
DJ
Meistens ein oder zwei Monate, wenn Sie Kenntnisse über Rest-API, Warteschlangen usw. als Konzept haben.Mehr erfahren
IBM Cloud Pak for Integration hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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