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2.5
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Anitha J.
AJ
Senior Analyst
Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
"Benutzerfreundliche Archivierung, aber benötigt Unabhängigkeit von Apex-Jobs"
Was gefällt dir am besten DataArchiva?

Ich mag DataArchiva wegen seiner einfachen Konfiguration, die die anfängliche Einrichtung erleichtert. Die Benutzeroberfläche ist benutzerfreundlich und selbsterklärend, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht. Außerdem ist der Preis für DataArchiva gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? DataArchiva?

DataArchiva läuft nicht gut aufgrund von Unterbrechungen durch andere Apex-Jobs, was frustrierend ist. Für große Organisationen sollte der aktuelle Prozess von der Nutzung von Apex-Jobs abweichen. Eine Lösung wie die Archivierung auf AWS-Servern könnte effektiver sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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

1
Google Cloud BigQuery Logo
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,208)
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
IBM Db2 Logo
IBM Db2
4.1
(680)
IBM® Db2® ist die Datenbank, die unternehmensweite Lösungen für die Bewältigung von hochvolumigen Arbeitslasten bietet. Sie ist optimiert, um branchenführende Leistung zu liefern und gleichzeitig die Kosten zu senken.
3
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.
4
Databricks Data Intelligence Platform Logo
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Große Daten einfach
5
Amazon Redshift Logo
Amazon Redshift
4.3
(398)
Amazon Redshift ist ein schnelles, vollständig verwaltetes Data Warehouse, das es einfach und kostengünstig macht, alle Ihre Daten mit standardmäßigem SQL und Ihren vorhandenen Business-Intelligence-Tools (BI) zu analysieren.
6
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.
7
OpenText Vertica Logo
OpenText Vertica
4.3
(216)
Vertica bietet eine softwarebasierte Analyseplattform, die Organisationen jeder Größe dabei unterstützt, Daten in Echtzeit und in großem Maßstab zu monetarisieren.
8
IBM watsonx.data Logo
IBM watsonx.data
4.4
(149)
IBM watsonx.data ist eine hybride, offene Data-Lakehouse-Plattform, die entwickelt wurde, um Unternehmensdaten über verschiedene Umgebungen hinweg zu vereinheitlichen und zu verwalten – ob in der Cloud, vor Ort oder hybrid – um KI- und Analyse-Workloads zu unterstützen. Sie kombiniert die Skalierbarkeit von Data Lakes mit der Leistung von Data Warehouses und bietet eine zentrale Lösung für Organisationen, die ihre Daten für KI-gesteuerte Einblicke nutzen möchten. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Einheitlicher Datenzugriff: Bietet einen einzigen Zugangspunkt, um strukturierte und unstrukturierte Daten in verschiedenen Umgebungen zuzugreifen und zu verwalten, einschließlich öffentlicher Cloud, privater Cloud, hybrider Cloud und vor Ort. - Entwickelt für generative KI: Integriert und bereichert Daten, um die Genauigkeit und Leistung von generativen KI-Anwendungen zu verbessern. - Flexible Bereitstellung: Unterstützt die Bereitstellung über mehrere Infrastrukturen hinweg, einschließlich Cloud-Plattformen wie AWS, Azure, IBM Cloud und vor Ort, und bietet Flexibilität, um den organisatorischen Anforderungen gerecht zu werden. - Kostenoptimierung: Verfügt über eine Multi-Engine-Architektur, die Workloads optimiert und potenziell die Kosten für Data Warehouses um bis zu 50 % durch effizientes Workload-Management senkt. - Kompatibilität mit offenen Standards: Nutzt offene Datenformate wie Apache Iceberg und integriert sich mit Hive Metastore, um die Interoperabilität mit bestehenden Datenwerkzeugen und Plattformen zu erleichtern. - Integrierte Governance und Sicherheit: Bietet integrierte Daten-Governance-Tools, Sicherheitsfunktionen und Automatisierung, um Datenqualität, Compliance und sicheren Zugriff zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: IBM watsonx.data adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse großer Mengen an Unternehmensdaten, die über unterschiedliche Quellen und Umgebungen verteilt sind. Durch die Bereitstellung eines einheitlichen, offenen und verwalteten Data Lakehouse ermöglicht es Organisationen: - Verbesserung von KI- und Analyseinitiativen: Durch die Vereinheitlichung von strukturierten und unstrukturierten Daten können Organisationen die Genauigkeit und Leistung von KI-Modellen und Analyseanwendungen verbessern. - Senkung der Betriebskosten: Die Optimierung von Workloads über verschiedene Abfrage-Engines und Speicherebenen hilft, die Datenverwaltungskosten erheblich zu senken. - Sicherstellung von Datenkonformität und Sicherheit: Eingebaute Governance- und Sicherheitsfunktionen helfen, die Datenintegrität, die Einhaltung von Vorschriften und den sicheren Datenzugriff in der gesamten Organisation aufrechtzuerhalten. Zusammenfassend befähigt IBM watsonx.data Unternehmen, ihren Datenlebenszyklus effektiv zu verwalten, skalierbare und kosteneffiziente KI- und Analyselösungen zu ermöglichen und gleichzeitig Daten-Governance und Sicherheit zu gewährleisten.
9
Keboola Logo
Keboola
4.6
(138)
Keboola ist eine cloudbasierte Datenplattform, die Kunden dabei hilft, wichtige Informationen für ihre internen Analyseprojekte und Datenprodukte zu kombinieren, zu verbessern und zu veröffentlichen.
10
lyftrondata Logo
lyftrondata
4.9
(135)
Lyftrondata moderner Daten-Hub kombiniert einen mühelosen Daten-Hub mit agilem Zugriff auf Datenquellen. Lyftron beseitigt traditionelle ETL/ELT-Engpässe mit automatischen Datenpipelines und macht Daten sofort für BI-Nutzer zugänglich mit der modernen Cloud-Computing von Spark & Snowflake. Lyftron-Connectoren konvertieren automatisch jede Quelle in ein normalisiertes, abfragebereites relationales Format und bieten Suchfunktionen in Ihrem Unternehmensdatenkatalog.
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