Top 10 Qubole Alternativen & Wettbewerber

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

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Databricks Data Intelligence Platform
Von Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Produktbeschreibung
Große Daten einfach
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Qubole, dass Databricks Data Intelligence Platform ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Google Cloud BigQuery
Von Google
4.5/5
(1,208)
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 Qubole, dass Google Cloud BigQuery ist:
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Big Data-Integrationsplattformen

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 Qubole, dass Snowflake ist:
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Big Data-Integrationsplattformen
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MATLAB
Von MathWorks
4.5/5
(765)
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 Qubole, dass MATLAB ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Posit
Von Posit
4.5/5
(566)
Produktbeschreibung
Zusätzlich zu unserer Open-Source-Datenwissenschaftssoftware produziert RStudio RStudio Team, eine einzigartige, modulare Plattform von unternehmensbereiten professionellen Softwareprodukten, die es Teams ermöglichen, R, Python und andere Open-Source-Datenwissenschaftssoftware in großem Maßstab zu übernehmen.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Qubole, dass Posit ist:
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Besser bei der erfüllung von anforderungen
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Cloudera
Von Cloudera
4/5
(38)
Produktbeschreibung
Cloudera Enterprise Core bietet eine einheitliche Hadoop-Speicher- und Verwaltungsplattform, die nativ Speicherung, Verarbeitung und Erkundung für Unternehmen kombiniert.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Qubole, dass Cloudera ist:
Einfacher einzurichten
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Big Data-Integrationsplattformen

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 Qubole, dass Teradata Vantage ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Teurer
Brauchbarer
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Großdatenverarbeitung und -verteilung
Datenanalyse im großen Maßstab
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Altair AI Studio
Von Altair
4.6/5
(509)
Produktbeschreibung
RapidMiner ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche und intuitive grafische Benutzeroberfläche für die Gestaltung analytischer Prozesse. Die Weisheit der Vielen und Empfehlungen aus der RapidMiner-Community können Ihren Weg leiten. Und Sie können Ihren R- und Python-Code problemlos wiederverwenden.
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Rezensenten sagen im Vergleich zu Qubole, dass Altair AI Studio ist:
Einfacher einzurichten
Brauchbarer
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Amazon Redshift
Von Amazon Web Services (AWS)
4.3/5
(397)
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 Qubole, dass Amazon Redshift ist:
Langsamer, um den roi zu erreichen
Einfacher einzurichten
Einfacher zu verwalten
Gemeinsame Kategorien mit Qubole:
Big Data-Integrationsplattformen

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