Top 10 Google Dataplex Alternativen & Wettbewerber

Top 10 Alternativen zu Google Dataplex kürzlich von der G2-Community überprüft

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Atlan
Von Atlan
4.5/5
(122)
Produktbeschreibung
Atlan ist ein moderner Datenarbeitsplatz mit der Vision, die Daten-Demokratisierung innerhalb von Organisationen zu ermöglichen, während die höchsten Standards für Governance und Sicherheit aufrechterhalten werden. Die vielfältigen Nutzer des heutigen modernen Datenteams, von Dateningenieuren bis hin zu Geschäftsanwendern, kommen zusammen, um auf Atlan zusammenzuarbeiten. Durch die Ermöglichung von Datenentdeckung, Kontextteilung, Governance und Sicherheit können Datenteams, die Atlan nutzen, über 30 % ihrer Zeit einsparen – manuelle, sich wiederholende Aufgaben werden durch Automatisierung ersetzt und die Abhängigkeit von der IT minimiert. Teams, die Atlan nutzen, konnten die Zeit bis zur Erkenntnis um das 60-fache verbessern und 100 zusätzliche Datenprojekte in einem einzigen Quartal erstellen!
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Dataplex, dass Atlan ist:
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht

Astro by Astronomer
Von Astronomer
4.5/5
(136)
Produktbeschreibung
Astronomer ist eine Daten-Engineering-Plattform, die entwickelt wurde, um Unternehmensdaten zu sammeln, zu verarbeiten und zu vereinheitlichen, damit Benutzer direkt zu Analysen, Datenwissenschaft und Erkenntnissen gelangen können.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Dataplex, dass Astro by Astronomer ist:
Besser bei der unterstützung
Brauchbarer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht

SAP Datasphere
Von SAP
4.3/5
(110)
Produktbeschreibung
SAP Datasphere ist ein sofort einsatzbereites, unternehmensfähiges Data Warehouse, das Menschen und Informationen zusammenbringt.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Dataplex, dass SAP Datasphere ist:
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht
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Elastic Stack
Von Elastic
4.5/5
(95)
Produktbeschreibung
Der Elastic Stack, allgemein bekannt als der ELK Stack, ist eine umfassende Suite von Open-Source-Tools, die für das Erfassen, Speichern, Analysieren und Visualisieren von Daten in Echtzeit entwickelt wurden. Er besteht aus Elasticsearch, Kibana, Beats und Logstash und ermöglicht es Benutzern, Daten aus jeder Quelle und in jedem Format effizient zu verarbeiten. Wichtige Funktionen und Merkmale: - Elasticsearch: Eine verteilte, JSON-basierte Such- und Analyse-Engine, die eine schnelle Speicherung, Suche und Analyse großer Datenmengen ermöglicht. - Kibana: Eine erweiterbare Benutzeroberfläche, die leistungsstarke Visualisierungen, Dashboards und Verwaltungstools bietet, um Daten effektiv zu interpretieren und darzustellen. - Beats und Logstash: Datenaufnahme-Tools, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und verarbeiten, um sie zur Indizierung an Elasticsearch weiterzuleiten. - Integrationen: Eine Vielzahl von vorgefertigten Integrationen, die eine nahtlose Datenerfassung und Verbindung mit dem Elastic Stack ermöglichen und schnelle Einblicke bieten. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Der Elastic Stack befähigt Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, indem er eine skalierbare und widerstandsfähige Plattform für Echtzeitsuche und -analysen bereitstellt. Er adressiert Herausforderungen wie das Management großer Datensätze, die Sicherstellung hoher Verfügbarkeit und die schnelle Bereitstellung relevanter Suchergebnisse. Durch das Angebot einer einheitlichen Lösung für Datenaufnahme, -speicherung, -analyse und -visualisierung ermöglicht der Elastic Stack den Benutzern, umsetzbare Einblicke zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und fundierte Entscheidungen auf Basis ihrer Daten zu treffen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Dataplex, dass Elastic Stack ist:
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht

IBM Cloud Pak for Data
Von IBM
4.3/5
(88)
Produktbeschreibung
Ihre KI ist nur so gut wie die Daten, die sie speisen. Mit IBM Cloud Pak for Data können Sie Ihre Daten für eine KI- und Multi-Cloud-Welt bereit machen und auf eine Vielzahl von IBM Watson-Technologien zugreifen. Vereinfachen Sie das hybride Datenmanagement, die einheitliche Datenverwaltung und -integration, die Datenwissenschaft und die Geschäftsanalyse mit einer einzigen Lösung.
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Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht

Talend Data Fabric
Von Qlik
4.3/5
(67)
Produktbeschreibung
Talend Data Fabric ist eine einheitliche Plattform, die es Ihnen ermöglicht, alle Ihre Unternehmensdaten in einer einzigen Umgebung zu verwalten. Nutzen Sie alles, was die Cloud zu bieten hat, um Ihren gesamten Datenlebenszyklus zu verwalten – von der Verbindung mit dem breitesten Spektrum an Datenquellen und Plattformen bis hin zum intuitiven Self-Service-Datenzugriff.
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Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht

Secoda
Von Secoda
4.5/5
(55)
Produktbeschreibung
Secoda ist das Kommandozentrum für Ihre Daten. Es konsolidiert Ihren Datenkatalog, Governance- und Beobachtungstools, um Zeit und Geld zu sparen. Durch die Integration mit allen Datenquellen und Dashboards erhalten Datenteams eine einzige Quelle der Wahrheit, um zuverlässige Daten mit weniger Aufwand und mehr Akzeptanz bereitzustellen. Es ist der schnellste und einfachste Weg für jeden Daten- oder Geschäftsbeteiligten, um Erkenntnisse in Aktionen umzusetzen.
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Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht

Denodo
Von Denodo
4.3/5
(44)
Produktbeschreibung
Denodo bietet Leistung und einheitlichen Zugriff auf die breiteste Palette von Unternehmens-, Big Data-, Cloud- und unstrukturierten Quellen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Google Dataplex, dass Denodo ist:
Brauchbarer
Besser bei der unterstützung
Gemeinsame Kategorien mit Google Dataplex:
Datengeflecht

Incorta
Von Incorta
4.4/5
(59)
Produktbeschreibung
Incorta ist die erste und einzige offene Datenbereitstellungsplattform, die Echtzeitanalysen von Live-Daten über alle Aufzeichnungssysteme hinweg ermöglicht—ohne die Notwendigkeit komplexer ETL-Prozesse. Durch die direkte Analyse von Rohdaten, die den Quelldaten identisch sind, bietet Incorta schnellere und genauere Einblicke und beseitigt Barrieren für die Erkundung. Mit intuitiven Low-Code/No-Code-Tools, KI-gestütztem Abfragen über Nexus und vorgefertigten Geschäftsdatenanwendungen können Unternehmens-Teams schnell Einblicke gewinnen, technische Hindernisse abbauen und intelligentere Entscheidungen treffen, ohne großen technischen Aufwand.
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Brauchbarer
Besser bei der erfüllung von anforderungen
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Datengeflecht

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