Top 10 Azure Data Factory Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Azure Data Factory kürzlich von der G2-Community überprüft

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SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)
Von SnapLogic
4.4/5
(392)
Produktbeschreibung
SnapLogic ist der führende Anbieter im Bereich der generativen Integration. Als Pionier in der KI-gestützten Integration beschleunigt die SnapLogic-Plattform die digitale Transformation im gesamten Unternehmen und befähigt jeden, schneller und einfacher zu integrieren. Ob Sie Geschäftsprozesse automatisieren, Daten demokratisieren oder digitale Produkte und Dienstleistungen bereitstellen, SnapLogic ermöglicht es Ihnen, Ihren Technologiestack zu vereinfachen und Ihr Unternehmen weiter voranzubringen. Tausende von Unternehmen weltweit verlassen sich auf SnapLogic, um den Datenfluss in ihrem Geschäft zu integrieren, zu automatisieren und zu orchestrieren.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Factory, dass SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP) ist:
Teurer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen

AWS Glue
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(196)
Produktbeschreibung
AWS Glue ist ein vollständig verwalteter Extract, Transform, and Load (ETL)-Dienst, der entwickelt wurde, um es Kunden zu erleichtern, ihre Daten für Analysen vorzubereiten und zu laden.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Factory, dass AWS Glue ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen

dbt
Von Fivetran
4.7/5
(196)
Produktbeschreibung
dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Teams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, indem er Best Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation befolgt. Jetzt kann jeder, der SQL kennt, produktionsreife Datenpipelines erstellen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Factory, dass dbt ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Brauchbarer
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen
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IBM DataStage
Von IBM
4/5
(72)
Produktbeschreibung
IBM DataStage ist eine ETL-Plattform, die Daten über mehrere Unternehmenssysteme hinweg integriert. Sie nutzt ein hochleistungsfähiges paralleles Framework, das vor Ort oder in der Cloud verfügbar ist.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Factory, dass IBM DataStage ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen

Apache NiFi
Von The Apache Software Foundation
4.2/5
(25)
Produktbeschreibung
Apache NiFi ist eine Open-Source-Datenintegrationsplattform, die entwickelt wurde, um den Informationsfluss zwischen Systemen zu automatisieren. Sie ermöglicht es Benutzern, Datenflüsse über eine intuitive, webbasierte Oberfläche zu entwerfen, zu verwalten und zu überwachen, was die Echtzeit-Datenaufnahme, -Transformation und -Weiterleitung ohne umfangreiche Programmierung erleichtert. Ursprünglich von der National Security Agency (NSA) als "NiagaraFiles" entwickelt, wurde NiFi 2014 der Open-Source-Community zur Verfügung gestellt und ist seitdem ein Top-Level-Projekt unter der Apache Software Foundation. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Intuitive grafische Benutzeroberfläche: NiFi bietet eine Drag-and-Drop-Weboberfläche, die die Erstellung und Verwaltung von Datenflüssen vereinfacht und es Benutzern ermöglicht, Prozessoren zu konfigurieren und Datenströme visuell zu überwachen. - Echtzeitverarbeitung: Unterstützt sowohl Streaming- als auch Batch-Datenverarbeitung und ermöglicht die Handhabung verschiedener Datenquellen und -formate in Echtzeit. - Umfangreiche Prozessorbibliothek: Bietet über 300 integrierte Prozessoren für Aufgaben wie Datenaufnahme, -transformation, -weiterleitung und -bereitstellung, was die Integration mit verschiedenen Systemen und Protokollen erleichtert. - Datenherkunftsverfolgung: Hält detaillierte Abstammungsinformationen für jedes Datenstück bereit, sodass Benutzer dessen Ursprung, Transformationen und Weiterleitungsentscheidungen nachverfolgen können, was für Audits und Compliance unerlässlich ist. - Skalierbarkeit und Clustering: Unterstützt Clustering für hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, was verteilte Datenverarbeitung über mehrere Knoten ermöglicht. - Sicherheitsmerkmale: Integriert robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich SSL/TLS-Verschlüsselung, Authentifizierung und feingranularer Zugriffskontrolle, um sichere Datenübertragung und -zugriff zu gewährleisten. Primärer Wert und Problemlösung: Apache NiFi adressiert die Komplexitäten der Datenflussautomatisierung, indem es eine benutzerfreundliche Plattform bietet, die den Bedarf an benutzerdefinierter Programmierung reduziert und dadurch Entwicklungszyklen beschleunigt. Seine Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten und umfangreiche Prozessorbibliothek ermöglichen es Organisationen, unterschiedliche Systeme effizient zu integrieren und einen nahtlosen Datenfluss und -transformation sicherzustellen. Die umfassende Datenherkunftsverfolgung verbessert die Transparenz und Compliance, während seine Skalierbarkeits- und Sicherheitsmerkmale es für den Einsatz auf Unternehmensebene geeignet machen. Durch die Vereinfachung des Datenflussmanagements ermöglicht NiFi Organisationen, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen und Werten aus ihren Daten zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten der Datenintegration zu beschäftigen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Factory, dass Apache NiFi ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen

Pentaho Data Integration
Von Pentaho
4.3/5
(17)
Produktbeschreibung
Benutzern ermöglichen, vielfältige Daten aus jeder Quelle zu erfassen, zu mischen, zu bereinigen und vorzubereiten. Mit visuellen Werkzeugen zur Beseitigung von Kodierung und Komplexität stellt Pentaho IT und Unternehmen die bestmögliche Datenqualität zur Verfügung.
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Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen

Qlik Replicate
Von Qlik
4.3/5
(110)
Produktbeschreibung
Qlik Replicate befähigt Organisationen, die Echtzeit-Datenreplikation, -aufnahme und -streaming über Change Data Capture zu beschleunigen, über eine Vielzahl von heterogenen Datenbanken, Data Warehouses und Data Lake Plattformen hinweg.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Factory, dass Qlik Replicate ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen

Google Cloud BigQuery
Von Google
4.5/5
(1,210)
Produktbeschreibung
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.
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Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge
Big Data-Integrationsplattformen

MuleSoft Anypoint Platform
Von Salesforce
4.5/5
(713)
Produktbeschreibung
Anypoint Platform™ ist eine vollständige Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, durch API-gesteuerte Konnektivität die digitale Transformation zu realisieren. Es ist eine einheitliche, flexible Integrationsplattform, die die schwierigsten Konnektivitätsprobleme über SOA, SaaS und APIs hinweg löst.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Factory, dass MuleSoft Anypoint Platform ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Factory:
ETL-Werkzeuge

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