Gestión de Centros de Datos Software

Los dispositivos que están desconectados se muestran como no saludables en el panel, lo cual preferiría que no se incluyera en las estadísticas. Sin embargo, me permite personalizar otra información de salud, lo cual es bueno.

Desearía poder ejecutar parches/scripts de manera programada si se omiten, creo que esta es una función próxima. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Parcheo de sistemas operativos y software y mostrar de un vistazo en qué dispositivos ha fallado esto, y lo más importante para nosotros, poder automatizar scripts en dispositivos, lo que nos ayuda a mantener otros aspectos de las estaciones de trabajo actualizados.

También lo tengo monitoreando mis servidores en línea como un monitor de tiempo de actividad para ver si están desconectados, de modo que pueda enterarme antes de que mis usuarios me lo digan.

También nos proporciona copias de seguridad y puedo acceder rápidamente a ellas a través de NinjaOne para descargar un archivo que un usuario ha eliminado por error. También hay una opción para hacer una restauración de imagen completa, lo cual hemos podido hacer al transferir una estación de trabajo rota a una máquina virtual, algo que no hubiéramos podido hacer fácilmente antes de NinjaOne.

También lo usamos para MDM para asegurarnos de que los iPhones propiedad de la empresa estén actualizados y podemos borrarlos de forma remota y cambiar los códigos de acceso si los usuarios los olvidan. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para ser completamente honesto, esta es la mejor herramienta que he utilizado para la observabilidad de datos y verificaciones de calidad de datos a gran escala. Sin embargo, si tuviera que mencionar un inconveniente, sería las características adicionales que vienen con las integraciones. Por ejemplo, MC intenta mostrar trazas de nuestra integración de Airflow en varias áreas, pero he notado que la información no siempre es precisa en algunos lugares. He observado un problema similar con la integración de dbt también. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta es una de mis tecnologías favoritas que he usado. Realmente me encantan sus monitores de ML listos para usar que nos proporcionan alertas cada vez que se detecta una anomalía y en la mayoría de los casos es un verdadero positivo. La calidad de los datos es crítica para cualquier organización y poder gestionarla en toda la organización sin gastar mucho tiempo en ello es algo realmente genial. Monte Carlo nos permite hacer esto de la manera más eficiente y optimizada. Tiene una amplia gama de plantillas de monitores estándar con las que podemos crear rápidamente monitores de tablas y también ofrece personalización al nivel en el que podemos definir monitores usando código YAML. Nos está ayudando a detectar cualquier problema de calidad de datos muy rápidamente y también proporciona un buen análisis de linaje e impacto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo de precios puede volverse caro para consultas a gran escala sin una optimización adecuada y un monitoreo de costos. La curva de aprendizaje para características avanzadas y técnicas de optimización de consultas requiere una inversión de tiempo. El soporte limitado para ciertos tipos de datos y la complejidad ocasional en la depuración de consultas anidadas podrían mejorarse para una mejor experiencia del desarrollador. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BigQuery ha resuelto nuestros cuellos de botella en el procesamiento masivo de datos al permitir el análisis en tiempo real de terabytes de datos que anteriormente tomaban horas en procesarse. Esto ha acelerado nuestro proceso de toma de decisiones, reducido los costos de infraestructura al eliminar la necesidad de almacenes de datos locales, y ha capacitado a nuestro equipo para ejecutar consultas analíticas complejas sin esperar el soporte de TI. El modelo sin servidor ha transformado cómo manejamos los datos a gran escala. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente, una cosa que puede ser un poco molesta es la gestión de costos de Snowflake; puede volverse complicado optimizar los costos, especialmente con consultas complejas o grandes volúmenes de datos. Y a veces, la curva de aprendizaje para las funciones avanzadas puede ser un poco empinada, especialmente para los nuevos usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Snowflake optimiza nuestros análisis de datos con su escalabilidad y rendimiento. Maneja grandes volúmenes de datos, se integra perfectamente con herramientas como Tableau y Power BI, y características como el escalado automático y el intercambio de datos mejoran la colaboración. Sin embargo, la gestión de costos puede ser complicada, y hay una curva de aprendizaje para las funciones avanzadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno de los principales desafíos que enfrentamos al trabajar con la plataforma de inteligencia de datos de Databricks es que no se puede usar esta herramienta con un solo científico de datos; tendrás que mantener un equipo de profesionales que puedan manejar grandes volúmenes de datos y crear múltiples gráficos y análisis según la información disponible, y toda esta actividad completa implica una gran inversión financiera. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Este software nos ayuda a asegurarnos de que todos los datos de los diferentes departamentos estén acomodados en un mismo software para que el acceso sea más fácil y las decisiones se puedan tomar mucho más rápido. Con la ayuda de esta herramienta, los datos de todos los departamentos como finanzas, operaciones, ventas y marketing se revisan al mismo tiempo y también se interverifican a fondo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que no me gusta de Atera es que algunas funciones avanzadas se sienten limitadas en comparación con plataformas RMM más complejas. Ocasionalmente, la interfaz puede sentirse un poco lenta al gestionar un gran número de dispositivos. Sin embargo, en general, la plataforma sigue ofreciendo un gran valor por el precio y continúa mejorando con las actualizaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Atera me ayuda a resolver el desafío de gestionar múltiples clientes y dispositivos de manera eficiente desde una plataforma centralizada. Con ella, puedo monitorear sistemas en tiempo real, automatizar la gestión de parches y proporcionar soporte remoto rápidamente sin tener que manejar múltiples herramientas. Como resultado, el tiempo de inactividad para mis clientes se reduce, mis tiempos de respuesta mejoran y mi productividad general aumenta. También facilita escalar mis servicios de TI de una manera más controlada mientras mantengo los costos predecibles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz puede parecer un poco desordenada, y algunas opciones avanzadas están ocultas bajo múltiples menús, por lo que los nuevos administradores pueden necesitar tiempo para sentirse cómodos. El despliegue inicial de agentes y la configuración para nuevos sitios también pueden ser complicados, especialmente en redes restringidas. Los informes son potentes, pero no siempre son intuitivos, y crear informes o paneles personalizados puede requerir algo de prueba y error. También noto ralentizaciones ocasionales en el rendimiento al ejecutar trabajos grandes de parches o inventario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Endpoint Central aborda el desafío de gestionar manualmente parches, software y configuraciones en una gran cantidad de puntos finales distribuidos. Nos permite mantener tanto los servidores como las máquinas de los usuarios actualizados con las actualizaciones de seguridad, implementar de manera consistente compilaciones de software estándar y solucionar problemas de forma remota sin tener que visitar cada escritorio. Como resultado, hemos reducido el tiempo de inactividad de los usuarios, fortalecido el cumplimiento de la seguridad y ahorrado a nuestro pequeño equipo de TI muchas horas de trabajo de mantenimiento rutinario cada mes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es bueno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

DQLabs simplifica la gestión de la calidad de los datos con su plataforma fácil de usar, capacidades avanzadas y características ricas como la detección de anomalías en tiempo real y la integración perfecta con varias aplicaciones, haciendo que la navegación y el análisis de datos sean más eficientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Disfruto mucho usando Data8 y no tengo ninguna objeción al respecto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las soluciones de calidad de datos de Data8 nos ayudan a mantener una fuerte integridad de datos al identificar con precisión registros de personas que se han mudado o fallecido. Esto es crucial para nosotros, ya que garantiza que nuestras comunicaciones sean apropiadas, actualizadas y respetuosas. Al prevenir el envío de mensajes a destinatarios incorrectos, podemos proteger y mantener nuestra reputación con nuestras comunidades de exalumnos y donantes. La confianza resultante en nuestros datos nos permite involucrarnos de manera más efectiva y mantener los altos estándares que se esperan de nuestra institución. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una de las cosas que no me gustan de Tines es que cuando trabajo con eventos de ejecución de scripts, realmente echo de menos tener un entorno de desarrollo integrado (IDE) más avanzado. Entiendo que Tines no está diseñado para funcionar como una herramienta de desarrollo tradicional, pero tener un editor de scripts más robusto sería muy útil al construir flujos de trabajo más complejos. Características como autocompletar, resaltado de sintaxis más avanzado o mejor manejo de errores podrían mejorar significativamente la experiencia de escribir y depurar código directamente dentro de la plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tines nos ayuda a resolver el desafío de integrar varias herramientas y plataformas en un flujo de trabajo sin interrupciones. Usamos Tines para conectar nuestra plataforma de mensajería con otras herramientas, lo que nos permite centralizar comunicaciones y acciones. Por ejemplo, podemos crear comentarios en herramientas externas directamente desde nuestra plataforma de mensajería, asegurando que todo permanezca en un solo lugar. Además, automatizamos la creación de tareas para nuestros equipos, asignando tareas a través de Tines simplemente completando un formulario. Uno de los mayores beneficios es la capacidad de generar informes en PDF de nuestras herramientas automáticamente, eliminando la necesidad de crear informes manualmente.

Tines también nos ha permitido integrar y automatizar flujos de trabajo entre herramientas que no tienen integraciones nativas. Esta flexibilidad ha mejorado significativamente nuestra eficiencia en múltiples áreas de nuestro trabajo, permitiéndonos agilizar procesos, reducir tareas manuales y mejorar la productividad general. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque SAS Viya es potente, la transición desde el SAS 9.4 tradicional puede a veces parecer desafiante, especialmente cuando ciertos procedimientos o flujos de trabajo no se comportan exactamente de la misma manera. Algunas características avanzadas requieren configuración o licencias adicionales, lo que puede limitar el acceso dependiendo de la configuración. Además, para los nuevos usuarios, la interfaz y el ecosistema pueden parecer un poco abrumadores al principio, particularmente al navegar entre diferentes aplicaciones (por ejemplo, Visual Analytics, Model Studio, programación). Una curva de aprendizaje más suave y una orientación más clara para los usuarios que migran desde versiones anteriores de SAS serían útiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SAS Viya ayuda a resolver el desafío de analizar grandes y complejos conjuntos de datos de manera eficiente, manteniendo al mismo tiempo la reproducibilidad y la transparencia. Proporciona potencia de cálculo escalable, lo cual es especialmente valioso al trabajar con modelos mixtos, datos de alta dimensión o proyectos de investigación colaborativa. La integración de herramientas visuales con la programación también agiliza el flujo de trabajo desde la gestión de datos hasta la modelización y la elaboración de informes. Para mí, esto mejora la eficiencia tanto en la investigación como en la enseñanza, permitiéndome demostrar métodos avanzados de manera clara mientras manejo conjuntos de datos del mundo real de manera más efectiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Red Hat Smart Management exhibe una fuerte integración con los productos de Red Hat, lo que puede plantear desafíos si se considera una transición a proveedores alternativos en el futuro. Además, aparte de estas preocupaciones generales, varios usuarios han expresado críticas sobre aspectos específicos de Red Hat Smart Management:

1. Navegar y utilizar el sistema de informes puede ser algo desafiante. 2. Aunque es capaz, las características de monitoreo de rendimiento pueden no igualar la robustez encontrada en algunos productos competidores. 3. El soporte para sistemas que no son de Red Hat es algo limitado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Seguridad mejorada: Red Hat Smart Management puede ayudar a las organizaciones a mejorar su postura de seguridad al proporcionar una vista centralizada de todos los sistemas RHEL y al automatizar la gestión de parches.

Mayor cumplimiento: Red Hat Smart Management puede ayudar a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de la industria al proporcionar capacidades de informes de cumplimiento.

Mejor rendimiento y fiabilidad: Red Hat Smart Management puede ayudar a las organizaciones a mejorar el rendimiento y la fiabilidad de sus entornos RHEL al proporcionar capacidades de monitoreo de rendimiento y resolución de problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El límite de registros es una de las restricciones que siempre es una preocupación para mantener nuestra suscripción de licencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Está ayudando al proporcionarnos datos más limpios al reducir duplicados, garantizar la consistencia de los datos, la verificación y la integridad de la información. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario de DQE One nos pareció un poco anticuada, pero eso no nos molestó demasiado y no tuvo un impacto notable en nuestro uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

DQE One responde principalmente a tres cuestiones críticas que teníamos.

La primera se refiere a la normalización de direcciones. Nuestras bases de datos (especialmente las de los POIs) a menudo contienen direcciones mal formateadas, incompletas o incoherentes, lo que complica su explotación diaria, por ejemplo, para la geolocalización, las entregas o los análisis territoriales. Con DQE One, la API estandariza las direcciones en tiempo real, con una precisión que hemos considerado superior a la de herramientas competidoras.

El segundo problema es la integración en nuestros flujos de trabajo existentes. Las soluciones de normalización son frecuentemente difíciles de implementar, especialmente en entornos técnicos restringidos (por ejemplo, flujos de trabajo diarios, arquitecturas de microservicios). Aquí, la API está diseñada para una integración rápida, con una documentación clara y endpoints simples. Esto se ajusta bien a un enfoque "lean": al final, hemos ahorrado tiempo en el lado de los equipos técnicos y reducido las fricciones.

Finalmente, DQE One nos ayuda a reducir los riesgos operativos. Las direcciones erróneas pueden llevar a entregas fallidas, análisis sesgados o incumplimientos (por ejemplo, RGPD para los datos de clientes). La precisión de la herramienta limita estos riesgos, lo cual era esencial para nosotros, siendo la fiabilidad de los datos un pilar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muy poco confiable. Es fácil hacer que la interfaz de usuario se rompa realizando flujos bastante básicos. El servidor a menudo da errores, ya sea de manera silenciosa o con errores crípticos, lo que refleja mal en nuestro producto ya que nos deja asumir la culpa de la inestabilidad de Flatfile. Su página de estado profesa una tasa de tiempo de actividad muy alta, pero anecdóticamente, después de interactuar con su API casi a diario durante los últimos meses, tomaría sus afirmaciones de tiempo de actividad con pinzas; ¿de qué sirve que el servidor esté en línea si responde con errores 500 de todos modos en lo que debería ser una solicitud de red válida? Carece de personalización adecuada. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se supone que debe resolver el problema de ingerir archivos CSV, pero es más un dolor de cabeza de lo que vale. Preferiría mucho más escribir la funcionalidad yo mismo. No hay nada que Flatfile haga que realmente los haga únicos o les dé una ventaja competitiva en mi opinión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El inconveniente es que, en general, en vista del cumplimiento, a veces la PII cargada en s3 puede ser identificada con Macie. Pero cuando es una imagen o un pdf que contiene fotocopias de dicha información personal sensible, es difícil de identificar. Podría estar almacenado en el ec2 o s3. Pero averiguarlo es complejo. Tenemos técnicas de OCR en algunos servicios, que pueden activar playbooks de ec2. Sí, se puede lograr con la técnica adecuada de resolución de problemas y utilizando los servicios requeridos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Parches de seguridad, acciones basadas en disparadores en la infraestructura. Registro para identificaciones de IOC. Muchos más. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando Demand Tools durante más de un año, pero recientemente, como desarrollador/administrador de Salesforce, noté una gran brecha al compararlo con Salesforce Inspector. En Salesforce Inspector, podemos realizar todas las operaciones DML directamente, y detecta automáticamente la clave primaria al mapear datos. También muestra errores detallados junto a cada registro individual durante las operaciones, lo que facilita la resolución de problemas. En contraste, Demand Tools todavía solo muestra un resumen general de errores, sin detalles de errores a nivel de registro, una característica que creo que aún falta. No me gusta esta implementación que falta en Demand Tools. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Demand Tools hace que el trabajo con datos masivos en Salesforce sea mucho más fácil. Lo uso para actualizaciones, cargas y limpieza de duplicados, y me ha ahorrado mucho tiempo en comparación con otras herramientas como el cargador de datos. Es más rápido, menos propenso a errores y elimina gran parte de las molestias de gestionar grandes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

que apenas acabamos de empezar a usarlo, ¡jaja! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ayudándonos a alejarnos de los clientes potenciales fríos hacia los clientes potenciales CALIENTES Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Rendimiento lento en los paneles al recuperar datos para entornos más grandes. Para organizaciones más pequeñas, el precio puede ser alto en comparación con otras alternativas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gestión Unificada de Infraestructura de TI

Gestión Automatizada de Incidentes

Monitoreo en la Nube e Híbrido

AIOPS Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si tuviera que ser quisquilloso, la interfaz inicial para las cosas realmente profundas de ingeniería puede ser un poco abrumadora para los nuevos usuarios, pero una vez que superas la configuración inicial (que está bien cubierta por el Soporte al Cliente y la capacitación), el uso diario es muy intuitivo. La función de Sesiones Interactivas también es increíble para reducir el tiempo de inicio de los trabajos de Spark, haciendo mi trabajo diario mucho más eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

ILUM resuelve algunos de los principales dolores de cabeza que eran comunes en el mundo del big data. El problema principal es la fragmentación: intentar unir lagos de datos y almacenes de datos separados y costosos, lo que lleva a silos de datos desordenados, resultados inconsistentes y mucho trabajo innecesario. Los sistemas propietarios más antiguos como Cloudera o Databricks son costosos y te atan. ILUM elimina esos problemas. Es una plataforma de Data Lakehouse basada en código abierto que unifica todo.

Para mí como usuario, esto se traduce en beneficios tangibles. Primero, es mucho más rápido. Las sesiones interactivas de Spark eliminan esos tiempos de inicio de trabajo de 20-40 segundos, y el procesamiento puede ser hasta el doble de rápido en general. Esto significa que no estoy esperando a la infraestructura; realmente estoy haciendo mi trabajo. Segundo, es más barato y eficiente. La plataforma no tiene licencias, es nativa de Kubernetes y funciona en cualquier lugar (nube, local, híbrido), lo que reduce drásticamente los costos de infraestructura; hablamos de un ahorro del 60% para los clientes. Ese presupuesto puede destinarse al desarrollo real, no solo a tarifas de licencias. Tercero, proporciona claridad y gobernanza con características como el Linaje de Datos automatizado y un Catálogo de Datos central, por lo que puedo confiar en la calidad de los datos y saber exactamente dónde han estado. En resumen, me permite centrarme en el trabajo desafiante y valioso de la ciencia de datos y el análisis en lugar de luchar con herramientas complejas, lentas y costosas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.