Top 10 Amazon Kinesis Data Analytics Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Amazon Kinesis Data Analytics kürzlich von der G2-Community überprüft

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SAS Viya
Von SAS Institute Inc.
4.3/5
(639)
Produktbeschreibung
Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
Teurer
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Analytics:
Ereignisstromverarbeitung

HubSpot Data Hub
Von HubSpot
4.5/5
(570)
Produktbeschreibung
HubSpot Operations Hub ermöglicht es Ihnen, alle Ihre Kontakte in einer 2-Wege-Echtzeitsynchronisation zu halten, egal ob Sie (Gmail/Outlook, Salesforce, Pipedrive, Constant Contact, Prosperworks, HubSpot, MailChimp oder ActiveCampaign, um nur einige zu nennen) verwenden.
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Analytics:
Stream-Analyse

Tealium Customer Data Hub
Von Tealium
4.3/5
(410)
Produktbeschreibung
Tealium AudienceStream™ ist die marktführende Customer Data Platform, die leistungsstarke Zielgruppenverwaltung und Datenanreicherung kombiniert, was zu einheitlichen Kundenprofilen und der Fähigkeit führt, sofortige, relevante Maßnahmen zu ergreifen.
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Analytics:
Stream-Analyse
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Aiven for Apache Kafka
Von Aiven
4.3/5
(243)
Produktbeschreibung
Aiven für Apache Kafka ist eine vollständig verwaltete Streaming-Plattform, die in der Cloud Ihrer Wahl bereitgestellt werden kann. Integrieren Sie es in Ihre bestehenden Workflows und konzentrieren Sie sich auf den Aufbau Ihrer Kernanwendungen.
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
Teurer
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Ereignisstromverarbeitung

Evam
Von EVAM
4.9/5
(185)
Produktbeschreibung
evamX ist eine Echtzeit-Kundenbindungsplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, personalisierte, kontextbewusste Reisen über digitale und Offline-Kanäle zu erstellen. Mit seinem No-Code-Szenariodesigner, KI-gestützter Entscheidungsfindung und fortschrittlicher Stream-Analyse ermöglicht evamX Marketing-, CX- und Digitalteams, sofort auf Kundenverhalten und -daten zu reagieren. Ob es darum geht, die besten nächsten Aktionen auszulösen, relevante Angebote zu senden oder Omnichannel-Kampagnen zu verwalten, evamX befähigt Unternehmen, das Engagement zu steigern, die Kundenbindung zu erhöhen und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.
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Besser bei der unterstützung
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Analytics:
Stream-Analyse

Tray.ai
Von Tray.io
4.5/5
(157)
Produktbeschreibung
Die Tray-Plattform befähigt jeden, mehr und schneller zu tun, indem sie Automatisierung mit der führenden, Low-Code-Allgemein-Automatisierungsplattform nutzt.
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Ereignisstromverarbeitung

Apache Kafka
Von The Apache Software Foundation
4.5/5
(126)
Produktbeschreibung
Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform für verteiltes Event-Streaming, die von der Apache Software Foundation entwickelt wurde. Sie ist darauf ausgelegt, Echtzeit-Datenströme mit hoher Durchsatzrate und niedriger Latenz zu verarbeiten, was sie ideal für den Aufbau von Datenpipelines, Streaming-Analysen und die Integration von Daten über verschiedene Systeme hinweg macht. Kafka ermöglicht es Organisationen, Datenströme in einer fehlertoleranten und skalierbaren Weise zu veröffentlichen, zu speichern und zu verarbeiten und unterstützt geschäftskritische Anwendungen in verschiedenen Branchen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hoher Durchsatz und niedrige Latenz: Kafka liefert Nachrichten mit netzwerkbegrenztem Durchsatz und Latenzen von nur 2 Millisekunden, was eine effiziente Datenverarbeitung gewährleistet. - Skalierbarkeit: Es kann Produktionscluster auf Tausende von Brokern skalieren, die täglich Billionen von Nachrichten und Petabytes an Daten verarbeiten, während es die Speicher- und Verarbeitungskapazitäten elastisch erweitert und reduziert. - Dauerhafte Speicherung: Kafka speichert Datenströme sicher in einem verteilten, dauerhaften und fehlertoleranten Cluster, was die Datenintegrität und -verfügbarkeit sicherstellt. - Hohe Verfügbarkeit: Die Plattform unterstützt die effiziente Streckung von Clustern über Verfügbarkeitszonen hinweg und verbindet separate Cluster über geografische Regionen, was die Widerstandsfähigkeit erhöht. - Stream-Verarbeitung: Kafka bietet integrierte Stream-Verarbeitungsfunktionen über die Kafka Streams API, die Operationen wie Joins, Aggregationen, Filter und Transformationen mit Event-Zeit-Verarbeitung und genau-einmal-Semantik ermöglichen. - Konnektivität: Mit Kafka Connect integriert es sich nahtlos mit Hunderten von Event-Quellen und -Senken, einschließlich Datenbanken, Nachrichtensystemen und Cloud-Speicherdiensten. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Apache Kafka adressiert die Herausforderungen der Verwaltung von Echtzeit-Datenströmen, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die Messaging, Speicherung und Stream-Verarbeitung kombiniert. Es ermöglicht Organisationen: - Echtzeit-Datenpipelines zu bauen: Den kontinuierlichen Datenfluss zwischen Systemen zu erleichtern und eine rechtzeitige und zuverlässige Datenlieferung sicherzustellen. - Streaming-Analysen zu implementieren: Datenströme in Echtzeit zu analysieren und zu verarbeiten, was sofortige Einblicke und Aktionen ermöglicht. - Datenintegration sicherzustellen: Verschiedene Datenquellen und -senken nahtlos zu verbinden und ein kohärentes Datenökosystem zu fördern. - Geschäfskritische Anwendungen zu unterstützen: Eine robuste und fehlertolerante Infrastruktur bereitzustellen, die in der Lage ist, hochvolumige und hochfrequente Daten zu verarbeiten, was für kritische Geschäftsoperationen unerlässlich ist. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von Kafka können Organisationen ihre Datenarchitekturen modernisieren, die betriebliche Effizienz steigern und Innovationen durch Echtzeit-Datenverarbeitung und -analysen vorantreiben.
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Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Analytics:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse

IBM StreamSets
Von IBM
4/5
(116)
Produktbeschreibung
StreamSets DataOps Platform ist eine End-to-End-Daten-Engineering-Plattform zum Entwerfen, Bereitstellen, Betreiben und Optimieren von Datenpipelines, um kontinuierliche Daten zu liefern. StreamSets bietet eine einheitliche Oberfläche für Batch-, Streaming-, CDC-, ETL- und ML-Pipelines mit integriertem Schutz vor Datenabweichungen für volle Transparenz und Kontrolle über hybride, lokale und Multi-Cloud-Umgebungen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Analytics, dass IBM StreamSets ist:
Teurer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Analytics:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse

Confluent
Von Confluent
4.4/5
(113)
Produktbeschreibung
Eine Streaming-Datenplattform.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Amazon Kinesis Data Analytics, dass Confluent ist:
Teurer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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Gemeinsame Kategorien mit Amazon Kinesis Data Analytics:
Ereignisstromverarbeitung
Stream-Analyse

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