SqlDBM und erwin Data Modeler vergleichen

Auf einen Blick
SqlDBM
SqlDBM
Sternebewertung
(19)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (52.9% der Bewertungen)
Informationen
Pros & Cons
Einstiegspreis
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erwin Data Modeler
erwin Data Modeler
Sternebewertung
(50)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (39.0% der Bewertungen)
Informationen
Pros & Cons
Einstiegspreis
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
  • G2-Rezensenten berichten, dass SqlDBM im Benutzersupport hervorragend ist, wobei viele Nutzer seine Reaktionsschnelligkeit und Zuverlässigkeit loben. Dieses Maß an Unterstützung wird als bedeutender Vorteil hervorgehoben, insbesondere für Teams, die während ihrer Datenmodellierungsprozesse schnelle Hilfe benötigen.
  • Nutzer sagen, dass erwin Data Modeler robuste Integrationsmöglichkeiten bietet, die funktionsübergreifende Zusammenarbeit erleichtern. Rezensenten schätzen seine Fähigkeit, Metadaten zu verwalten und Datenherkunft zu verfolgen, was es zu einer starken Wahl für Organisationen macht, die ihre Datenmanagement-Bemühungen zentralisieren möchten.
  • Laut verifizierten Bewertungen wird SqlDBM für seine intuitive Benutzeroberfläche gelobt, die den Prozess des Reverse Engineering und der Diagrammerstellung vereinfacht. Nutzer finden es einfach, Modelle mit Endnutzern zu teilen, was die Zusammenarbeit und Kommunikation innerhalb von Teams verbessert.
  • Rezensenten erwähnen, dass erwin Data Modeler besonders effektiv bei der Erstellung von Visualisierungen sowohl logischer als auch physischer Datenmodelle ist. Nutzer heben seine Fähigkeit hervor, nicht-strukturierte Datenbanken zu handhaben, was es zu einem vielseitigen Werkzeug für verschiedene Datenmodellierungsbedürfnisse macht.
  • G2-Rezensenten geben an, dass, obwohl beide Produkte benutzerfreundlich sind, SqlDBM einen leichten Vorteil in der Einrichtungsfreundlichkeit hat. Nutzer berichten, dass es nach der anfänglichen Einarbeitung einfach zu verwenden ist, was häufige Herausforderungen in der Datenmodellierung vor der Entwicklung adressiert.
  • Nutzer heben hervor, dass erwin Data Modeler ein leistungsstarkes Werkzeug für Organisationen mit komplexen Datenanforderungen ist, insbesondere in Unternehmensumgebungen. Seine Fähigkeit, sich mit verschiedenen Datenbanken wie IBM DB2 zu verbinden, ermöglicht effektives Reverse Engineering und Forward Engineering, was entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität ist.

SqlDBM vs erwin Data Modeler

Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten SqlDBM einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit SqlDBM zu machen.

  • Die Gutachter waren der Meinung, dass SqlDBM den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als erwin Data Modeler.
  • Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SqlDBM.
  • Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von SqlDBM gegenüber erwin Data Modeler.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
SqlDBM
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erwin Data Modeler
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Kostenlose Testversion
SqlDBM
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
erwin Data Modeler
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
16
8.5
23
Einfache Bedienung
9.3
16
8.4
23
Einfache Einrichtung
9.3
14
8.2
19
Einfache Verwaltung
9.2
8
8.1
9
Qualität der Unterstützung
9.6
16
8.6
23
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.6
8
8.5
10
Produktrichtung (% positiv)
10.0
16
7.9
22
Funktionen
Maschinelles Lernen Datenkatalog21 Funktionen ausblenden21 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Daten-Governance
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Datenaufbereitung
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Zusammenarbeit
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künstliche intelligenz
Nicht genügend Daten verfügbar
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Maschinelles Lernen Datenkatalog
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Verwaltung
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Beachtung
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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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Sicherheit
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Datenqualität
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Wartung
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Datenverwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenmanagement
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
Reporting
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten
8.7
16
Modellerfassung & Design - Datenmodellierung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
14
Plattform Vorwärtsentwicklung - Datenmodellierung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Plattform-Reverse-Engineering - Datenmodellierung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
14
Validierung & Governance - Datenmodellierung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Dokumentation & Teilen - Datenmodellierung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
SqlDBM
SqlDBM
erwin Data Modeler
erwin Data Modeler
SqlDBM und erwin Data Modeler sind kategorisiert als Datenmodellierung
Einzigartige Kategorien
SqlDBM
SqlDBM hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
SqlDBM
SqlDBM
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
17.6%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
29.4%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
52.9%
erwin Data Modeler
erwin Data Modeler
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
31.7%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
39.0%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
29.3%
Branche der Bewerter
SqlDBM
SqlDBM
Computersoftware
31.3%
Einzelhandel
18.8%
Computer- und Netzwerksicherheit
12.5%
Beratung
6.3%
Sport
6.3%
Andere
25.0%
erwin Data Modeler
erwin Data Modeler
Informationstechnologie und Dienstleistungen
17.9%
Computer- und Netzwerksicherheit
14.3%
Automotive
7.1%
Finanzdienstleistungen
7.1%
Beratung
7.1%
Andere
46.4%
Top-Alternativen
SqlDBM
SqlDBM Alternativen
ER/Studio
ER/Studio
ER/Studio hinzufügen
SAP PowerDesigner
SAP PowerDesigner
SAP PowerDesigner hinzufügen
Redgate Data Modeler
Redgate Data Modeler
Redgate Data Modeler hinzufügen
dbdiagram.io
dbdiagram.io
dbdiagram.io hinzufügen
erwin Data Modeler
erwin Data Modeler Alternativen
Egnyte
Egnyte
Egnyte hinzufügen
Domo
Domo
Domo hinzufügen
SAS Viya
SAS Viya
SAS Viya hinzufügen
Databricks
Databricks
Databricks hinzufügen
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erwin Data Modeler
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