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Comparer Azure Data FactoryetIBM Cloud Pak for Integration 
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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (63.0% des avis)
Marché intermédiaire (36.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Azure Data Factory
Note
(87)4.6 sur 5
Segments de marché
Entreprise (63.0% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Azure Data FactoryIBM Cloud Pak for Integration
Note
(49)4.2 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (36.8% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur IBM Cloud Pak for IntegrationRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Azure Data Factory excelle dans ses capacités d'intégration en temps réel, obtenant un score remarquable de 9,6, tandis qu'IBM Cloud Pak for Integration est à la traîne avec 7,9. Les critiques mentionnent que la capacité d'Azure à gérer les flux de données en temps réel est un avantage significatif pour les entreprises ayant besoin d'informations immédiates.
- Les critiques mentionnent que les processus d'extraction, transformation et chargement (ETL) d'Azure Data Factory sont très bien notés, avec des scores de 9,1, 9,3 et 9,4 respectivement. En revanche, IBM Cloud Pak for Integration n'atteint pas ces scores, indiquant qu'Azure offre une expérience ETL plus robuste, ce qui est crucial pour la prise de décision basée sur les données.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent les capacités d'intégration supérieures d'Azure Data Factory avec un score de 9,2, comparé à 8,6 pour IBM. Les critiques disent que la vaste bibliothèque de connecteurs préconstruits d'Azure simplifie le processus d'intégration, facilitant la connexion de diverses sources de données.
- Les utilisateurs de G2 rapportent qu'Azure Data Factory offre une expérience plus conviviale, avec un score de facilité d'utilisation de 9,0, tandis qu'IBM Cloud Pak for Integration n'obtient que 7,5. Les critiques mentionnent que l'interface intuitive d'Azure et le processus d'installation simplifié réduisent considérablement la courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs.
- Les critiques mentionnent que les fonctionnalités d'automatisation d'Azure Data Factory sont très efficaces, avec un score de 9,2, ce qui permet des flux de données sans faille. En comparaison, les capacités d'automatisation d'IBM Cloud Pak for Integration sont moins robustes, entraînant des inefficacités potentielles dans la gestion des données.
- Les utilisateurs disent que la qualité du support d'Azure Data Factory est louable, avec un score de 8,8, tandis que le support d'IBM Cloud Pak for Integration est noté plus bas à 7,8. Les critiques rapportent que le service client réactif d'Azure et sa documentation complète améliorent l'expérience utilisateur globale.
Azure Data Factory vs IBM Cloud Pak for Integration
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Data Factory plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Azure Data Factory dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Azure Data Factory répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM Cloud Pak for Integration.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Azure Data Factory est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Azure Data Factory à IBM Cloud Pak for Integration.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Data Factory
Aucun tarif disponibleIBM Cloud Pak for Integration
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Data Factory
Aucune information sur l'essai disponibleIBM Cloud Pak for Integration
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.2
65
8.2
26
Facilité d’utilisation
8.9
66
7.4
26
Facilité d’installation
9.2
31
6.8
15
Facilité d’administration
8.6
23
7.1
14
Qualité du service client
8.8
60
7.7
25
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
9.3
22
7.3
14
Orientation du produit (% positif)
9.8
61
8.1
24
Fonctionnalités
Traitement de flux d'événementsMasquer 5 fonctionnalitésAfficher 5 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
11
Données
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
9.2
6
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Analytics
Pas assez de données disponibles
8.3
7
File d'attente de messages (MQ)Masquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
8.3
11
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
7.9
7
Pas assez de données disponibles
7.9
7
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Intégration
Pas assez de données disponibles
8.6
6
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Pas assez de données disponibles
7.8
6
management
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
7.5
6
Agentic AI - File d'attente de messages (MQ)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
management
8.4
45
Pas assez de données disponibles
8.4
44
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité
9.1
47
Pas assez de données disponibles
9.1
47
Pas assez de données disponibles
9.3
44
Pas assez de données disponibles
9.1
47
Pas assez de données disponibles
9.1
45
Pas assez de données disponibles
Développement
Pas assez de données disponibles
7.9
7
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Gestion
Pas assez de données disponibles
7.7
5
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Sécurité
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
9.0
5
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
9.3
5
|
Fonctionnalité vérifiée
Options d’intégration
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Déploiement
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Construction d’API
Pas assez de données disponibles
7.8
15
Pas assez de données disponibles
8.2
14
Pas assez de données disponibles
7.6
15
Pas assez de données disponibles
7.8
13
Gestion des API
Pas assez de données disponibles
7.7
14
Pas assez de données disponibles
7.6
14
Pas assez de données disponibles
8.2
15
Pas assez de données disponibles
7.3
14
Pas assez de données disponibles
7.7
13
Intégration des données
Pas assez de données disponibles
8.6
13
Pas assez de données disponibles
9.0
13
Pas assez de données disponibles
7.8
12
Pas assez de données
Pas assez de données
Rapports de construction
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Azure Data FactoryetIBM Cloud Pak for Integration est catégorisé comme Outils ETL
Catégories uniques
Azure Data Factory est catégorisé comme Plateformes d'intégration de Big Data
IBM Cloud Pak for Integration est catégorisé comme File d'attente de messages (MQ)etTraitement de flux d'événementsetBus de service d'entreprise (ESB)etiPaaSetGestion des API
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Data Factory
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
IBM Cloud Pak for Integration
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
32.9%
Logiciels informatiques
12.2%
Services financiers
6.1%
vente au détail
4.9%
Compagnies aériennes/Aviation
4.9%
Autre
39.0%
Technologies et services d’information
18.4%
Logiciels informatiques
15.8%
Assurance
13.2%
Bancaire
13.2%
Gestion de l’éducation
10.5%
Autre
28.9%
Meilleures alternatives
Discussions
Is Azure data Factory an ETL tool?
2 commentaires
AG
yesLire la suite
Azure Data Factory n'a plus de discussions avec des réponses
combien de temps faut-il pour devenir un expert dans cette technologie
1 commentaire
DJ
Surtout un mois ou deux si vous avez des connaissances sur les API Rest, les files d'attente, etc. en tant que concept.Lire la suite
IBM Cloud Pak for Integration n'a plus de discussions avec des réponses
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