Si estás considerando Amazon Kinesis Data Analytics, también puedes investigar alternativas o competidores similares para encontrar la mejor solución. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Amazon Kinesis Data Analytics incluyen integration y monitoring. La mejor alternativa general a Amazon Kinesis Data Analytics es SAS Viya. Otras aplicaciones similares a Amazon Kinesis Data Analytics son HubSpot Data Hub, Tealium Customer Data Hub, Spotfire Analytics, y Aiven for Apache Kafka. Se pueden encontrar Amazon Kinesis Data Analytics alternativas en Análisis de Flujos Software pero también pueden estar en Software de Procesamiento de Flujos de Eventos o en Software iPaaS.
Como una plataforma de inteligencia artificial, análisis y gestión de datos nativa de la nube, SAS Viya permite escalar de manera rentable, aumentar la productividad e innovar más rápido, respaldado por la confianza y la transparencia. SAS Viya hace posible integrar equipos y tecnología, lo que permite a todos los usuarios trabajar juntos con éxito para convertir preguntas críticas en decisiones precisas.
HubSpot Operations Hub te permite mantener todos tus contactos en sincronización bidireccional y en tiempo real sin importar si usas (Gmail/Outlook, Salesforce, Pipedrive, Constant Contact, Prosperworks, HubSpot, MailChimp o ActiveCampaign, por nombrar algunos).
Tealium AudienceStream™ es la plataforma de datos de clientes líder en el mercado, que combina capacidades sólidas de gestión de audiencias y enriquecimiento de datos, lo que resulta en perfiles de clientes unificados y la capacidad de tomar acciones inmediatas y relevantes.
Aiven para Apache Kafka es una plataforma de transmisión completamente gestionada, desplegable en la nube de su elección. Incorpórelo a sus flujos de trabajo existentes con un solo clic, automatice las tareas mundanas y concéntrese en construir sus aplicaciones principales.
evamX es una plataforma de compromiso con el cliente en tiempo real diseñada para ayudar a las empresas a crear recorridos personalizados y conscientes del contexto a través de canales digitales y offline. Con su diseñador de escenarios sin código, toma de decisiones impulsada por IA y análisis de flujo avanzado, evamX permite a los equipos de marketing, experiencia del cliente y digital actuar instantáneamente sobre el comportamiento y los datos del cliente. Ya sea desencadenando las mejores acciones siguientes, enviando ofertas relevantes o gestionando campañas omnicanal, evamX capacita a las empresas para aumentar el compromiso, incrementar la retención y lograr resultados comerciales medibles.
La plataforma Tray permite a cualquiera hacer más, más rápido, aprovechando la automatización con la plataforma líder de automatización general de bajo código.
Apache Kafka es una plataforma de transmisión de eventos distribuida de código abierto desarrollada por la Apache Software Foundation. Está diseñada para manejar flujos de datos en tiempo real con alto rendimiento y baja latencia, lo que la hace ideal para construir canalizaciones de datos, análisis de transmisión e integrar datos a través de varios sistemas. Kafka permite a las organizaciones publicar, almacenar y procesar flujos de registros de manera tolerante a fallos y escalable, apoyando aplicaciones críticas en diversas industrias. Características y Funcionalidad Clave: - Alto Rendimiento y Baja Latencia: Kafka entrega mensajes con un rendimiento limitado por la red y latencias tan bajas como 2 milisegundos, asegurando un procesamiento de datos eficiente. - Escalabilidad: Puede escalar clústeres de producción hasta miles de brokers, manejando trillones de mensajes por día y petabytes de datos, mientras expande y contrae el almacenamiento y las capacidades de procesamiento de manera elástica. - Almacenamiento Duradero: Kafka almacena flujos de datos de manera segura en un clúster distribuido, duradero y tolerante a fallos, asegurando la integridad y disponibilidad de los datos. - Alta Disponibilidad: La plataforma soporta la extensión eficiente de clústeres sobre zonas de disponibilidad y conecta clústeres separados a través de regiones geográficas, mejorando la resiliencia. - Procesamiento de Flujos: Kafka proporciona capacidades de procesamiento de flujos integradas a través de la API de Kafka Streams, permitiendo operaciones como uniones, agregaciones, filtros y transformaciones con procesamiento en tiempo de evento y semántica de exactamente una vez. - Conectividad: Con Kafka Connect, se integra sin problemas con cientos de fuentes y sumideros de eventos, incluyendo bases de datos, sistemas de mensajería y servicios de almacenamiento en la nube. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Apache Kafka aborda los desafíos de gestionar flujos de datos en tiempo real ofreciendo una plataforma unificada que combina mensajería, almacenamiento y procesamiento de flujos. Permite a las organizaciones: - Construir Canalizaciones de Datos en Tiempo Real: Facilitar el flujo continuo de datos entre sistemas, asegurando una entrega de datos oportuna y confiable. - Implementar Análisis de Transmisión: Analizar y procesar flujos de datos en tiempo real, permitiendo obtener insights y acciones inmediatas. - Asegurar la Integración de Datos: Conectar sin problemas diversas fuentes y sumideros de datos, promoviendo un ecosistema de datos cohesivo. - Apoyar Aplicaciones Críticas: Proveer una infraestructura robusta y tolerante a fallos capaz de manejar datos de alto volumen y alta velocidad, esencial para operaciones comerciales críticas. Al aprovechar las capacidades de Kafka, las organizaciones pueden modernizar sus arquitecturas de datos, mejorar la eficiencia operativa e impulsar la innovación a través del procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
StreamSets DataOps Platform es una plataforma de ingeniería de datos de extremo a extremo para diseñar, implementar, operar y optimizar canalizaciones de datos para entregar datos continuos. StreamSets ofrece una única vista para canalizaciones de procesamiento por lotes, transmisión, CDC, ETL y ML con protección incorporada contra la deriva de datos para una transparencia y control completos en entornos híbridos, locales y multinube.
Una plataforma de datos en flujo.