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Azure Data Lake Analytics und dbt vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (44.4% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (58.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Azure Data Lake Analytics
Sternebewertung
(37)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (44.4% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Azure Data Lake Analyticsdbt
Sternebewertung
(191)4.7 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über dbtZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Data Lake Analytics in der Datenintegration mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend ist und nahtlose Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während dbt in der Datentransformation mit einer Bewertung von 9,4 glänzt, was es zur bevorzugten Wahl für Benutzer macht, die sich auf eine effiziente Datenumwandlung konzentrieren.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Data Lake Analytics starke Cloud-Migrationsfähigkeiten mit einer Bewertung von 9,2 hat, was für Unternehmen, die in Cloud-Umgebungen wechseln möchten, entscheidend ist, während die Datenmodellierungsfähigkeiten von dbt mit 9,1 bewertet werden, was seine Stärke bei der Erstellung komplexer Datenmodelle anzeigt.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Azure Data Lake Analytics robuste Workflow-Automatisierungsfunktionen mit einer Bewertung von 9,2 bietet, die die betriebliche Effizienz steigern, während die Datenvisualisierungsfähigkeiten von dbt mit 9,4 bewertet werden und den Benutzern bessere Einblicke durch visuelle Darstellungen von Daten bieten.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Data Lake Analytics eine solide Supportqualität mit einer Bewertung von 8,5 hat, was für Unternehmen, die zuverlässige Unterstützung benötigen, unerlässlich ist, während der Support von dbt mit 8,9 höher bewertet wird, was auf eine reaktionsschnellere Kundendienst-Erfahrung hinweist.
- Rezensenten sagen, dass Azure Data Lake Analytics besonders stark in der Datenverwaltung mit einer Bewertung von 8,5 ist, was die Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit gewährleistet, während die automatisierten Workflows von dbt mit 9,5 bewertet werden, was es den Benutzern erleichtert, Datenprozesse ohne manuelle Eingriffe zu verwalten.
- Benutzer berichten, dass Azure Data Lake Analytics eine höhere Bewertung in der Echtzeitanalyse mit 8,1 hat, was für Unternehmen, die sofortige Einblicke benötigen, von Vorteil ist, während die Datenabfragefähigkeiten von dbt mit 9,2 bewertet werden, was es den Benutzern ermöglicht, komplexe Abfragen mühelos durchzuführen.
Azure Data Lake Analytics vs dbt
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten dbt einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit dbt zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass dbt den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Data Lake Analytics.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter dbt.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von dbt gegenüber Azure Data Lake Analytics.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Data Lake Analytics
Keine Preisinformationen verfügbardbt
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Data Lake Analytics
Keine Informationen zur Testversion verfügbardbt
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
23
9.2
139
Einfache Bedienung
8.4
23
9.0
141
Einfache Einrichtung
8.3
11
8.6
80
Einfache Verwaltung
8.3
11
8.5
58
Qualität der Unterstützung
8.5
23
8.9
112
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
11
8.8
52
Produktrichtung (% positiv)
9.0
24
9.7
126
Funktionen
Geschäftsintelligenz25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Berichte
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Selbstbedienung
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Erweiterte Analytik
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Gebäude-Berichte
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Plattform
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Zugriff auf Datenquellen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
48
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
41
Daten-Interaktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
41
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
44
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
49
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
47
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
42
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
48
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
44
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
44
Exportieren von Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
43
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
45
Generative KI
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6.5
27
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
36
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
41
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
38
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
36
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
49
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9.1
51
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
49
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
50
Agentische KI - DataOps-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
47
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
35
Überwachung und Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
43
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
50
Cloud-Bereitstellung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
30
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.9
13
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
13
Automatisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
35
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
33
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
36
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
34
Agentic KI - Datenlagerautomatisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Semantische Schichtwerkzeuge17 Funktionen ausblenden17 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Bereitstellung & Integration - Semantische Schicht Werkzeuge
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenkonnektivität & Föderation - Semantische Schichtwerkzeuge
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmodellierung & Metriken - Semantische Schichtwerkzeuge
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistungsoptimierung - Semantische Schichtwerkzeuge
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Governance - Semantische Schichtwerkzeuge
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Fortgeschrittene Intelligenz - Semantische Schichtwerkzeuge
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI-Ermöglichung - Semantische Schichtwerkzeuge
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datentransformation
8.1
17
|
Verifizierte Funktion
8.5
32
8.8
16
|
Verifizierte Funktion
9.4
38
Verbindung
8.4
18
|
Verifizierte Funktion
8.5
27
8.6
17
|
Verifizierte Funktion
8.6
28
7.9
19
|
Verifizierte Funktion
8.5
34
9.0
20
|
Verifizierte Funktion
9.0
31
Transaktionen
8.5
19
|
Verifizierte Funktion
Funktion nicht verfügbar
8.5
17
|
Verifizierte Funktion
9.4
37
8.1
18
|
Verifizierte Funktion
8.6
31
8.9
16
|
Verifizierte Funktion
8.6
30
8.2
15
|
Verifizierte Funktion
8.5
29
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
36
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
36
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
38
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
39
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
41
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.3
20
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
20
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 Lake Analytics und dbt sind kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab
Einzigartige Kategorien
Azure Data Lake Analytics hat keine einzigartigen Kategorien
dbt ist kategorisiert als Big-Data-Integrationsplattformen, Datenvorbereitung, Datenqualität, ETL-Werkzeuge, Datenlagerautomatisierung, DataOps-Plattformen, und Semantische Schichtwerkzeuge
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Data Lake Analytics
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
dbt
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
Computersoftware
14.8%
Konsumgüter
11.1%
Telekommunikation
7.4%
Internet
7.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
7.4%
Andere
51.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.7%
Computersoftware
16.5%
Finanzdienstleistungen
10.6%
Einzelhandel
4.8%
Marketing und Werbung
4.8%
Andere
43.6%
Top-Alternativen
Diskussionen
Azure Data Lake Analytics hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird das DBT-Tool verwendet?
2 Kommentare
WW
SQL data transformations.Mehr erfahren
Was ist DBT-Datenmodellierung?
2 Kommentare
TH
dbt-Datenmodellierung ist keine Sache. Dbt ist ein Transformationstool, das es einfacher macht, Datenmodellierungstechniken wie Snowflake, Data Vault usw....Mehr erfahren
What is DBT database tool?
1 Kommentar
SY
DBT (DataBase Transformations) verwendet SQL-Select-Anweisungen, mit etwas zusätzlicher Magie aus der Jinja-Templating-Sprache, um Daten zu modellieren und...Mehr erfahren
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