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Confluent und Qubole vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (34.9% der Bewertungen)
Unternehmen (51.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Confluent
Sternebewertung
(112)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (34.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über ConfluentQubole
Sternebewertung
(259)4.0 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
30 day free trial
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Qubole eine 30-tägige kostenlose Testversion anbietet, die potenziellen Kunden ermöglicht, seine Funktionen ohne Verpflichtung zu erkunden, während Confluent keine ähnliche Einstiegsoption bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass Confluent im Bereich der Echtzeit-Datenerfassung mit 9,0 im Vergleich zu Quboles 8,0 hervorragend abschneidet, was seine robusten Fähigkeiten im Streaming von Daten und der Ereignisverarbeitung hervorhebt.
- Benutzer auf G2 sagen, dass Confluent eine höhere Benutzerfreundlichkeitsbewertung (8,4) im Vergleich zu Qubole (7,8) hat, was darauf hindeutet, dass Benutzer die Benutzeroberfläche und Funktionalität von Confluent für den täglichen Betrieb intuitiver finden.
- Rezensenten erwähnen, dass Qubole im Bereich der Datenabfrage mit einer Bewertung von 8,8 glänzt, was höher ist als Confluents 8,4, was darauf hindeutet, dass Benutzer seine leistungsstarken Abfragefähigkeiten für große Datensätze schätzen.
- G2-Benutzer berichten, dass Confluent eine bessere Supportqualität (8,3) im Vergleich zu Qubole (7,9) hat, was darauf hindeutet, dass Benutzer mit der Unterstützung und den verfügbaren Ressourcen bei auftretenden Problemen zufriedener sind.
- Benutzer sagen, dass beide Produkte in den Fähigkeiten von Data Lakes gleichauf liegen (8,3), aber Confluents allgemeine Produktentwicklung und Innovation (8,9) wird im Vergleich zu Quboles 7,1 als positiver wahrgenommen, was auf ein stärkeres Engagement für zukünftige Verbesserungen hindeutet.
Confluent vs Qubole
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Confluent einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Confluent zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Confluent den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Qubole.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Confluent.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Confluent gegenüber Qubole.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Confluent
Keine Preisinformationen verfügbarQubole
Free Trial
30 day free trial
Freier Zugang zu Qubole für 30 Tage, um Datenpipelines zu erstellen, maschinelles Lernen in die Produktion zu bringen und jeden Datentyp aus jeder Datenquelle zu analysieren.
Kostenlose Testversion
Confluent
Kostenlose Testversion verfügbar
Qubole
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
87
8.4
211
Einfache Bedienung
8.4
88
7.8
212
Einfache Einrichtung
8.2
38
7.6
60
Einfache Verwaltung
8.1
38
7.6
58
Qualität der Unterstützung
8.3
81
7.9
177
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
35
8.1
61
Produktrichtung (% positiv)
8.9
88
7.1
208
Funktionen
Daten
8.8
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
59
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
63
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
63
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
8.3
57
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
7
system
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
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
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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
Datenbank
9.0
18
8.0
64
8.7
17
8.4
83
8.3
15
8.3
79
Integrationen
8.3
12
8.6
81
8.2
14
8.6
87
Plattform
8.2
17
8.3
72
7.8
16
8.3
82
8.2
14
8.6
87
Verarbeitung
8.2
16
8.5
85
8.3
17
8.3
82
Datentransformation
8.9
22
|
Verifizierte Funktion
8.0
119
|
Verifizierte Funktion
8.4
20
|
Verifizierte Funktion
8.8
10
|
Verifizierte Funktion
Verbindung
8.2
17
|
Verifizierte Funktion
8.8
107
|
Verifizierte Funktion
8.6
19
|
Verifizierte Funktion
8.6
123
|
Verifizierte Funktion
8.3
22
|
Verifizierte Funktion
8.3
108
|
Verifizierte Funktion
8.1
19
|
Verifizierte Funktion
8.5
113
|
Verifizierte Funktion
Transaktionen
8.3
22
|
Verifizierte Funktion
7.0
104
|
Verifizierte Funktion
7.9
21
|
Verifizierte Funktion
7.8
116
|
Verifizierte Funktion
8.2
18
|
Verifizierte Funktion
7.2
75
|
Verifizierte Funktion
Funktion nicht verfügbar
7.8
69
|
Verifizierte Funktion
Funktion nicht verfügbar
8.8
11
|
Verifizierte Funktion
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
Confluent und Qubole sind kategorisiert als Großdatenverarbeitung und -verteilung und Datenanalyse im großen Maßstab
Einzigartige Kategorien
Confluent ist kategorisiert als Ereignisstromverarbeitung und Stream-Analyse
Qubole ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Big-Data-Integrationsplattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Confluent
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Qubole
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
22.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.6%
Finanzdienstleistungen
13.8%
Einzelhandel
5.5%
Banking
5.5%
Andere
37.6%
Computersoftware
19.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Marketing und Werbung
12.2%
Internet
6.8%
Freizeit, Reisen & Tourismus
4.2%
Andere
43.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Confluent hat keine Diskussionen mit Antworten
Was ist der beste Weg, um externe Spark-Pakete in Qubole-Notebooks zu übergeben?
2 Kommentare
RR
Es bietet Klarheit über Finanzdaten, die auf Geschäftsebene bei der Expansion und Kostensenkung helfen, um Apex und Opex sowie Budgetierungsperspektiven zu...Mehr erfahren
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2 Kommentare
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Wir können ein Schema erstellen, indem wir Postman und mehrere Diagramme verwenden, die bei der Analyse der Daten und der Klarheit über die...Mehr erfahren
Wie wird Qubole die Kubernetes-Welle in der Big-Data-Verarbeitung überleben?
1 Kommentar
JV
Qubole unterstützt Kubernetes für seine Steuerungsebene – es wurde im April 2019 während der Google Next '19 Konferenz angekündigt.Mehr erfahren
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