Top 10 Alternativas y Competidores de Stackable Data Platform

10 Principales alternativas a Stackable Data Platform 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 Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

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 Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

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 Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos
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Posit
Por Posit
4.5/5
(566)
Descripción del producto
Además de nuestro software de ciencia de datos de código abierto, RStudio produce RStudio Team, una plataforma modular única de productos de software profesional listos para empresas que permiten a los equipos adoptar R, Python y otros software de ciencia de datos de código abierto a gran escala.
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Categorías en común con Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

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 Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

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 Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

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 Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

OpenText Vertica
Por OpenText
4.3/5
(216)
Descripción del producto
Vertica ofrece una plataforma de análisis basada en software diseñada para ayudar a organizaciones de todos los tamaños a monetizar datos en tiempo real y a gran escala.
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Categorías en común con Stackable Data Platform:
Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

Hadoop HDFS
Por The Apache Software Foundation
4.4/5
(141)
Descripción del producto
El Sistema de Archivos Distribuido de Hadoop (HDFS) es un sistema de archivos escalable y tolerante a fallos diseñado para gestionar grandes conjuntos de datos a través de clústeres de hardware de bajo costo. Como un componente central del ecosistema Apache Hadoop, HDFS permite el almacenamiento y recuperación eficientes de grandes cantidades de datos, lo que lo hace ideal para aplicaciones de big data. Características y Funcionalidad Clave: - Tolerancia a Fallos: HDFS replica bloques de datos a través de múltiples nodos, asegurando la disponibilidad de datos y la resiliencia frente a fallos de hardware. - Alto Rendimiento: Optimizado para el acceso a datos en streaming, HDFS proporciona un alto ancho de banda de datos agregado, facilitando el procesamiento rápido de datos. - Escalabilidad: Capaz de escalar horizontalmente añadiendo más nodos, HDFS puede acomodar petabytes de datos, apoyando el crecimiento de aplicaciones intensivas en datos. - Localidad de Datos: Al procesar datos en los nodos donde están almacenados, HDFS minimiza la congestión de la red y mejora la velocidad de procesamiento. - Portabilidad: Diseñado para ser compatible con varios hardware y sistemas operativos, HDFS ofrece flexibilidad en los entornos de implementación. Valor Principal y Problema Resuelto: HDFS aborda los desafíos de almacenar y procesar conjuntos de datos masivos proporcionando una solución confiable, escalable y rentable. Su arquitectura asegura la integridad y disponibilidad de los datos, incluso frente a fallos de hardware, mientras que su diseño permite un procesamiento eficiente de datos aprovechando la localidad de datos. Esto hace que HDFS sea particularmente valioso para organizaciones que manejan big data, permitiéndoles derivar conocimientos y valor de sus activos de datos de manera efectiva.
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Procesamiento y Distribución de Grandes Datos

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