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Unternehmen (48.1% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (58.5% der Bewertungen)
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Oracle Data Quality
Sternebewertung
(54)4.0 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (48.1% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Oracle Data Qualitydbt
Sternebewertung
(190)4.7 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über dbtZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Oracle Data Quality in der Datenintegration mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet und nahtlose Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während dbt im Bereich der Datentransformation mit einer hohen Bewertung von 9,4 glänzt, was es ideal für Benutzer macht, die sich auf eine effiziente Datenumwandlung konzentrieren.
- Rezensenten erwähnen, dass Oracle Data Quality robuste Workflow-Automatisierungsfähigkeiten bietet, die mit 9,2 bewertet werden und die betriebliche Effizienz steigern, während die Automatisierungsfunktionen von dbt mit 9,4 noch höher bewertet werden, was auf einen noch reibungsloseren Ansatz zur Automatisierung von Daten-Workflows hinweist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Oracle Data Quality starke Datenqualitäts- und Bereinigungsfunktionen mit einer Bewertung von 9,4 bietet, die eine hohe Datenintegrität gewährleisten, während die Fähigkeiten von dbt in diesem Bereich ebenfalls lobenswert, aber mit 8,0 etwas niedriger bewertet sind, was auf Verbesserungspotenzial hindeutet.
- Rezensenten sagen, dass die Qualitätsprüfungsfunktion von Oracle Data Quality mit 8,7 bewertet wird, was hilft, Datenstandards aufrechtzuerhalten, während die Prüfungsfähigkeiten von dbt mit 8,1 niedriger bewertet werden, was darauf hindeutet, dass Benutzer das Angebot von Oracle in diesem Aspekt umfassender finden könnten.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Oracle Data Quality eine höhere Bewertung für die Qualität des Supports mit 8,4 im Vergleich zu dbt's 8,9 hat, was darauf hindeutet, dass dbt möglicherweise ein reaktionsschnelleres Support-Erlebnis bietet, das für Benutzer, die Unterstützung benötigen, entscheidend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datenmodellierungsfähigkeiten von dbt mit 9,2 bewertet werden, was es zu einer bevorzugten Wahl für Benutzer macht, die sich auf den Aufbau komplexer Datenmodelle konzentrieren, während die Bewertung von Oracle Data Quality mit 9,1 darauf hinweist, dass es ebenfalls gut abschneidet, aber möglicherweise nicht so spezialisiert in diesem Bereich ist.
Oracle Data Quality vs dbt
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten dbt einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit Oracle Data Quality, zusammen mit der Verwaltung.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass dbt den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Oracle Data Quality.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter dbt.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von dbt gegenüber Oracle Data Quality.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Oracle Data Quality
Keine Preisinformationen verfügbardbt
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Oracle Data Quality
Keine Informationen zur Testversion verfügbardbt
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
48
9.2
139
Einfache Bedienung
7.8
48
9.0
141
Einfache Einrichtung
9.0
12
8.6
80
Einfache Verwaltung
9.2
13
8.5
58
Qualität der Unterstützung
8.4
44
8.9
112
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.7
13
8.8
52
Produktrichtung (% positiv)
7.8
47
9.7
126
Funktionen
Geschäftsintelligenz25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Berichte
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Selbstbedienung
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Erweiterte Analytik
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Gebäude-Berichte
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Plattform
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Governance - 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
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
39
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
38
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
29
Funktionalität
9.2
16
8.7
38
8.6
16
8.4
36
8.8
16
8.6
38
8.6
16
8.2
38
8.5
14
8.4
36
Management
9.0
16
8.4
38
8.2
16
9.2
42
8.7
14
8.9
37
8.8
14
8.2
39
8.8
14
8.3
41
Generative KI
8.6
14
6.3
20
8.7
14
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
Oracle Data Quality und dbt sind kategorisiert als Datenqualität
Einzigartige Kategorien
Oracle Data Quality hat keine einzigartigen Kategorien
dbt ist kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab, Big-Data-Integrationsplattformen, Datenvorbereitung, ETL-Werkzeuge, Datenlagerautomatisierung, DataOps-Plattformen, und Semantische Schichtwerkzeuge
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Oracle Data Quality
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
Krankenhaus & Gesundheitswesen
20.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.7%
Computersoftware
11.1%
forschung
5.6%
Transport/LKW/Eisenbahn
3.7%
Andere
42.6%
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
Oracle Data Quality 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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