Top 10 Alternativas y Competidores de Diskover Data

10 Principales alternativas a Diskover Data recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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Google Cloud BigQuery
Por Google
4.5/5
(1,208)
Descripción del producto
Analiza Big Data en la nube con BigQuery. Ejecuta consultas rápidas, similares a SQL, contra conjuntos de datos de varios terabytes en segundos. Escalable y fácil de usar, BigQuery te ofrece información en tiempo real sobre tus datos.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

MATLAB
Por MathWorks
4.5/5
(766)
Descripción del producto
MATLAB es un entorno de programación de alto nivel y computación numérica ampliamente utilizado por ingenieros y científicos para el análisis de datos, desarrollo de algoritmos y modelado de sistemas. Ofrece un entorno de escritorio optimizado para procesos de análisis y diseño iterativos, junto con un lenguaje de programación que expresa directamente las matemáticas de matrices y arreglos. La función Live Editor permite a los usuarios crear scripts que integran código, resultados y texto formateado dentro de un cuaderno ejecutable. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos: Herramientas para explorar, modelar y analizar datos. - Gráficos: Funciones para visualizar y explorar datos a través de varios gráficos y diagramas. - Programación: Capacidades para crear scripts, funciones y clases para flujos de trabajo personalizados. - Creación de Aplicaciones: Instalaciones para desarrollar aplicaciones de escritorio y web. - Interfaces de Lenguaje Externo: Integración con lenguajes como Python, C/C++, Fortran y Java. - Conectividad de Hardware: Soporte para conectar MATLAB a varias plataformas de hardware. - Computación Paralela: Capacidad para realizar cálculos a gran escala y paralelizar simulaciones utilizando escritorios multicore, GPUs, clústeres y recursos en la nube. - Despliegue: Opciones para compartir programas de MATLAB y desplegarlos en aplicaciones empresariales, dispositivos embebidos y entornos en la nube. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: MATLAB agiliza los cálculos matemáticos complejos y las tareas de análisis de datos, permitiendo a los usuarios desarrollar algoritmos y modelos de manera eficiente. Sus completas cajas de herramientas y aplicaciones interactivas facilitan la creación rápida de prototipos y el diseño iterativo, reduciendo el tiempo de desarrollo. La escalabilidad de la plataforma permite una transición sin problemas de la investigación a la producción, apoyando el despliegue en varios sistemas sin modificaciones extensas de código. Al integrarse con múltiples lenguajes de programación y plataformas de hardware, MATLAB proporciona un entorno versátil que aborda las diversas necesidades de ingenieros y científicos en diversas industrias.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

Snowflake
Por Snowflake, Inc.
4.6/5
(678)
Descripción del producto
La plataforma de Snowflake elimina los silos de datos y simplifica las arquitecturas, para que las organizaciones puedan obtener más valor de sus datos. La plataforma está diseñada como un producto único y unificado con automatizaciones que reducen la complejidad y ayudan a garantizar que todo "simplemente funcione". Para soportar una amplia gama de cargas de trabajo, está optimizada para el rendimiento a escala, sin importar si alguien está trabajando con SQL, Python u otros lenguajes. Y está conectada globalmente para que las organizaciones puedan acceder de manera segura al contenido más relevante a través de nubes y regiones, con una experiencia consistente.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data
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Databricks Data Intelligence Platform
Por Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Descripción del producto
Haciendo los grandes datos simples
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

Teradata Vantage
Por Teradata
4.3/5
(360)
Descripción del producto
La base de datos Teradata maneja fácilmente y eficientemente requisitos de datos complejos y simplifica la gestión del entorno del almacén de datos.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

Qubole
Por Qubole
4/5
(259)
Descripción del producto
Qubole ofrece una plataforma de autoservicio para análisis de grandes datos construida sobre las nubes de Amazon, Microsoft y Google.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

Kyvos Semantic Layer
Por Kyvos Insights
4.8/5
(252)
Descripción del producto
La capa de inteligencia semántica de Kyvos impulsa y acelera cada iniciativa de IA y BI. Permite análisis ultrarrápidos a gran escala en todas las herramientas de BI y ahorros incomparables en cualquier plataforma de datos. La capa de rendimiento semántico de Kyvos proporciona una experiencia de análisis conversacional completamente funcional, acceso regulado a datos unificados y modelos de datos ultra-amplios y profundos. Las principales empresas confían en Kyvos como una fuente universal escalable e independiente de la infraestructura para obtener información rápida y acceso a datos preparados para IA.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

Azure Databricks
Por Microsoft
4.5/5
(229)
Descripción del producto
Azure Databricks es una plataforma de análisis unificada y abierta desarrollada en colaboración por Microsoft y Databricks. Construida sobre la arquitectura de lakehouse, integra sin problemas la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático dentro del ecosistema de Azure. Esta plataforma simplifica el desarrollo y la implementación de aplicaciones basadas en datos al proporcionar un espacio de trabajo colaborativo que admite múltiples lenguajes de programación, incluidos SQL, Python, R y Scala. Al aprovechar Azure Databricks, las organizaciones pueden procesar datos a gran escala de manera eficiente, realizar análisis avanzados y construir soluciones de IA, todo mientras se benefician de la escalabilidad y seguridad de Azure. Características y Funcionalidades Clave: - Arquitectura Lakehouse: Combina los mejores elementos de los lagos de datos y los almacenes de datos, permitiendo un almacenamiento y análisis de datos unificados. - Cuadernos Colaborativos: Espacios de trabajo interactivos que admiten múltiples lenguajes, facilitando el trabajo en equipo entre ingenieros de datos, científicos de datos y analistas. - Motor Optimizado de Apache Spark: Mejora el rendimiento para tareas de procesamiento de grandes volúmenes de datos, asegurando análisis más rápidos y confiables. - Integración con Delta Lake: Proporciona transacciones ACID y manejo escalable de metadatos, mejorando la fiabilidad y consistencia de los datos. - Integración Perfecta con Azure: Ofrece conectividad nativa a servicios de Azure como Power BI, Azure Data Lake Storage y Azure Synapse Analytics, agilizando los flujos de trabajo de datos. - Soporte Avanzado para Aprendizaje Automático: Incluye entornos preconfigurados para el desarrollo de aprendizaje automático e IA, con soporte para marcos y bibliotecas populares. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Azure Databricks aborda los desafíos de gestionar y analizar grandes cantidades de datos al ofrecer una plataforma escalable y colaborativa que unifica la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Simplifica los flujos de trabajo de datos complejos, acelera el tiempo para obtener información y permite el desarrollo de soluciones impulsadas por IA. Al integrarse sin problemas con los servicios de Azure, asegura un procesamiento de datos seguro y eficiente, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos e innovar rápidamente.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

dbt
Por Fivetran
4.7/5
(197)
Descripción del producto
dbt es un flujo de trabajo de transformación que permite a los equipos implementar rápidamente y de manera colaborativa código de análisis siguiendo las mejores prácticas de ingeniería de software como la modularidad, portabilidad, CI/CD y documentación. Ahora cualquiera que sepa SQL puede construir canalizaciones de datos de calidad de producción.
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Categorías en común con Diskover Data:
Análisis de Big Data

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