Top 10 Azure Data Lake Analytics Alternativen & Wettbewerber

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

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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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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass Google Cloud BigQuery ist:
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Produktbeschreibung
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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass Snowflake ist:
Brauchbarer
Einfacher einzurichten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

MATLAB
Von MathWorks
4.5/5
(764)
Produktbeschreibung
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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass MATLAB ist:
Teurer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab
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Teradata Vantage
Von Teradata
4.3/5
(360)
Produktbeschreibung
Die Teradata-Datenbank bewältigt komplexe Datenanforderungen mühelos und effizient und vereinfacht die Verwaltung der Data-Warehouse-Umgebung.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass Teradata Vantage ist:
Teurer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

Alteryx
Von Alteryx
4.6/5
(669)
Produktbeschreibung
Alteryx treibt transformative Geschäftsergebnisse durch vereinheitlichte Analysen, Datenwissenschaft und Prozessautomatisierung voran.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass Alteryx ist:
Teurer
Brauchbarer
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

Qubole
Von Qubole
4/5
(259)
Produktbeschreibung
Qubole liefert eine Self-Service-Plattform für Big Data Analytics, die auf den Clouds von Amazon, Microsoft und Google basiert.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass Qubole ist:
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

Kyvos Semantic Layer
Von Kyvos Insights
4.8/5
(247)
Produktbeschreibung
Die semantische Intelligenzschicht von Kyvos treibt jede KI- und BI-Initiative an und beschleunigt sie. Sie ermöglicht blitzschnelle Analysen in großem Maßstab auf allen BI-Tools und unvergleichliche Einsparungen auf jeder Datenplattform. Die semantische Leistungsschicht von Kyvos bietet ein voll funktionsfähiges konversationelles Analyseerlebnis, geregelten Zugriff auf vereinheitlichte Daten und ultra-breite, tiefe Datenmodelle. Führende Unternehmen vertrauen Kyvos als skalierbare, infrastrukturunabhängige universelle Quelle für schnelle Einblicke und KI-bereiten Datenzugriff.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass Kyvos Semantic Layer ist:
Besser bei der unterstützung
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

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 Lake Analytics, dass dbt ist:
Brauchbarer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

Dataiku
Von Dataiku
4.4/5
(188)
Produktbeschreibung
Dataiku ist die universelle KI-Plattform, die Organisationen die Kontrolle über ihr KI-Talent, ihre Prozesse und Technologien gibt, um die Erstellung von Analysen, Modellen und Agenten zu ermöglichen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Data Lake Analytics, dass Dataiku ist:
Teurer
Brauchbarer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Azure Data Lake Analytics:
Datenanalyse im großen Maßstab

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