Top 10 Databricks Alternativen & Wettbewerber

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

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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 Databricks, dass Teradata Vantage ist:
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
Datenverwaltung
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Analyseplattformen

Snowflake
Von Snowflake, Inc.
4.6/5
(679)
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 Databricks, dass Snowflake ist:
Einfacher zu verwalten
Einfacher einzurichten
Einfacher, geschäfte zu machen mit
Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
MLOps-Plattformen
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Datenlager

Google Cloud BigQuery
Von Google
4.5/5
(1,211)
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 Databricks, dass Google Cloud BigQuery ist:
Einfacher zu verwalten
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
ETL-Werkzeuge
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenlager
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Vertex AI
Von Google
4.3/5
(643)
Produktbeschreibung
Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.
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Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
MLOps-Plattformen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Generative KI-Infrastruktur
KI-Agentenbauer

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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Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

dbt
Von Fivetran
4.7/5
(197)
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 Databricks, dass dbt ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Einfacher zu verwalten
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
DataOps-Plattformen
ETL-Werkzeuge
Datenanalyse im großen Maßstab

SAP HANA Cloud
Von SAP
4.3/5
(591)
Produktbeschreibung
SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Databricks, dass SAP HANA Cloud ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
MLOps-Plattformen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)

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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Databricks, dass SAS Viya ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
MLOps-Plattformen
Datenverwaltung
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Analyseplattformen
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)

Amazon Redshift
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(398)
Produktbeschreibung
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.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Databricks, dass Amazon Redshift ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Databricks:
Datenlager

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