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AxonIQ Console Medien

AxonIQ Console Demo - Message Flow overview within AxonIQ Console
Visual Overview showing the connections between Commands, Queries and Events using AxonIQ Console
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AxonIQ Console-Bewertungen (1)

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Cameron J.
CJ
Medicare Broker
Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
"Organisiert und benutzerfreundlich, perfekt für einfaches Onboarding"
Was gefällt dir am besten AxonIQ Console?

Es ist organisiert. Sehr benutzerfreundlich. Ich kann es leicht jemand anderem beibringen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? AxonIQ Console?

Kann langsam beim Aktualisieren und Versenden an andere sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nicht genügend Bewertungen für AxonIQ Console, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:

1
Google Cloud BigQuery Logo
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,210)
Analysieren Sie Big Data in der Cloud mit BigQuery. Führen Sie schnelle, SQL-ähnliche Abfragen gegen Multi-Terabyte-Datensätze in Sekunden aus. Skalierbar und einfach zu bedienen, bietet BigQuery Echtzeiteinblicke in Ihre Daten.
2
Snowflake Logo
Snowflake
4.6
(678)
Die Plattform von Snowflake beseitigt Datensilos und vereinfacht Architekturen, sodass Organisationen mehr Wert aus ihren Daten ziehen können. Die Plattform ist als ein einziges, einheitliches Produkt konzipiert, mit Automatisierungen, die die Komplexität reduzieren und sicherstellen, dass alles „einfach funktioniert“. Um eine breite Palette von Arbeitslasten zu unterstützen, ist sie für Leistung im großen Maßstab optimiert, unabhängig davon, ob jemand mit SQL, Python oder anderen Sprachen arbeitet. Und sie ist global vernetzt, sodass Organisationen sicher auf die relevantesten Inhalte über Clouds und Regionen hinweg zugreifen können, mit einer konsistenten Erfahrung.
3
Databricks Data Intelligence Platform Logo
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Große Daten einfach
4
Teradata Vantage Logo
Teradata Vantage
4.3
(360)
Die Teradata-Datenbank bewältigt komplexe Datenanforderungen mühelos und effizient und vereinfacht die Verwaltung der Data-Warehouse-Umgebung.
5
Microsoft SQL Server Logo
Microsoft SQL Server
4.4
(2,260)
SQL Server 2017 bringt die Leistungsfähigkeit von SQL Server erstmals auf Windows, Linux und Docker-Container und ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen mit ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen. Erleben Sie branchenführende Leistung, seien Sie beruhigt mit innovativen Sicherheitsfunktionen, transformieren Sie Ihr Geschäft mit integrierter KI und liefern Sie Einblicke, wo immer sich Ihre Benutzer befinden, mit mobilem BI.
6
MATLAB Logo
MATLAB
4.5
(764)
MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert.
7
Alteryx Logo
Alteryx
4.6
(668)
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
8
SAS Viya Logo
SAS Viya
4.3
(627)
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.
9
HubSpot Data Hub Logo
HubSpot Data Hub
4.5
(570)
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.
10
Posit Logo
Posit
4.5
(565)
Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.
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