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Los revisores de G2 informan que Azure Data Factory sobresale en sus capacidades de integración, permitiendo a los usuarios conectar fácilmente diversas fuentes de datos, ya sea en las instalaciones o en la nube. La interfaz de bajo código y las características de construcción de canalizaciones visuales son particularmente elogiadas, haciéndola accesible para usuarios que pueden no tener una amplia experiencia en codificación.
Los usuarios dicen que dbt se destaca por su facilidad de configuración y uso diario. Muchos lo encuentran sencillo de integrar con herramientas como BigQuery, y aprecian cómo estructura el trabajo de datos, facilitando el trabajo en equipo y la colaboración sin añadir retrasos durante la implementación.
Los revisores mencionan que las funciones de automatización de Azure Data Factory son una ventaja significativa, con usuarios destacando la capacidad de automatizar tareas repetitivas y gestionar flujos de trabajo de datos complejos de manera eficiente. Esta capacidad se menciona a menudo como un ahorro de tiempo en sus operaciones diarias.
Según las reseñas verificadas, dbt es reconocido por sus capacidades de transformación, con usuarios sintiéndose confiados en la precisión de sus modelos de datos. La capacidad de la herramienta para automatizar la creación de modelos de datos es particularmente apreciada, ya que aumenta la confianza en los KPI mostrados.
Los revisores de G2 indican que aunque Azure Data Factory tiene una puntuación de satisfacción general más alta, los usuarios de dbt califican su calidad de soporte ligeramente más alta, sugiriendo que dbt puede ofrecer una asistencia más receptiva cuando los usuarios enfrentan desafíos.
Los usuarios destacan que la flexibilidad en la programación de Azure Data Factory es una característica notable, con varias opciones de programación disponibles que se adaptan a diferentes necesidades operativas, convirtiéndola en una opción robusta para empresas que gestionan tareas de integración de datos a gran escala.
Azure Data Factory vs dbt
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que dbt es más fácil de usar. Sin embargo, Azure Data Factory es más fácil de configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Azure Data Factory.
Los revisores consideraron que dbt satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Data Factory.
Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que dbt es la opción preferida.
En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Data Factory sobre dbt.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Data Factory
No hay precios disponibles
dbt
No hay precios disponibles
Prueba Gratuita
Azure Data Factory
No hay información de prueba disponible
dbt
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
9.1
71
9.2
144
Facilidad de uso
8.9
72
9.0
146
Facilidad de configuración
9.1
37
8.6
85
Facilidad de administración
8.6
28
8.5
59
Calidad del soporte
8.8
66
8.9
115
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
El modelado de datos con dbt no es una cosa. Dbt es una herramienta de transformación que facilita la implementación de técnicas de modelado de datos como...Leer más
What is DBT database tool?
1 Comentario
SY
DBT (Transformaciones de Base de Datos) utiliza declaraciones select de SQL, con algo de magia añadida del lenguaje de plantillas Jinja, para modelar y...Leer más
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