Top 10 Axual Alternativen & Wettbewerber

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Suchen Sie nach Alternativen oder Wettbewerbern zu Axual? Ereignisstromverarbeitungssoftware ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach zuverlässig, sicher-Softwarelösungen mit datentransformation, datenmodellierung, und anpassung. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Axual zu berücksichtigen sind, beinhalten integration. Die beste Gesamtalternative zu Axual ist SAS Viya. Andere ähnliche Apps wie Axual sind HubSpot Data Hub, Tealium Customer Data Hub, Spotfire Analytics, und Aiven for Apache Kafka. Axual Alternativen finden Sie in Ereignisstromverarbeitungssoftware, aber sie könnten auch in iPaaS-Software oder Analyseplattformen sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Axual

SAS Viya
HubSpot Data Hub
Tealium Customer Data Hub
Spotfire Analytics
Aiven for Apache Kafka
Evam
Confluent
Tray.ai

Top 10 Alternativen zu Axual kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Axual im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Öl & Energie, Versorgungsunternehmen, und Versicherung überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

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SAS Viya

Von SAS Institute Inc.

4.3/5

(730)

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.

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Ereignisstromverarbeitung

HubSpot Data Hub

Von HubSpot

4.5/5

(571)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Stream-Analyse

Tealium Customer Data Hub

Von Tealium

4.3/5

(414)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Stream-Analyse

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Aiven for Apache Kafka

Von Aiven

4.3/5

(243)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Ereignisstromverarbeitung

Evam

Von EVAM

4.9/5

(202)

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Axual, dass Evam ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Einfacher einzurichten

Einfacher zu verwalten

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Von Confluent

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Stream-Analyse

Ereignisstromverarbeitung

Tray.ai

Von Tray.io

4.5/5

(157)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

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.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Axual, dass Apache Kafka ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Stream-Analyse

Ereignisstromverarbeitung

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.

Gemeinsame Kategorien mit Axual:

Stream-Analyse

Ereignisstromverarbeitung

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