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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (49.5% des avis)
Petite entreprise (34.9% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Azure Databricks
Note
(227)4.5 sur 5
Segments de marché
Entreprise (49.5% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Azure DatabricksConfluent
Note
(112)4.4 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (34.9% des avis)
Pros & Cons
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En savoir plus sur ConfluentRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Confluent excelle dans la collecte de données en temps réel avec un score de 9,0, ce que les critiques mentionnent comme crucial pour les applications nécessitant un traitement immédiat des données. En revanche, Azure Databricks fonctionne également bien mais légèrement en dessous avec un score de 8,8.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Databricks brille dans l'interrogation des données, atteignant un score de 9,3, ce que les utilisateurs disent améliorer leur capacité à extraire rapidement des informations. Confluent, bien que fort, obtient un score de 8,4 dans ce domaine, indiquant un écart dans l'expérience utilisateur pour les requêtes complexes.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que les capacités d'intégration de Confluent sont robustes, en particulier avec le traitement en temps réel, obtenant un score de 9,0. Cependant, les utilisateurs d'Azure Databricks rapportent une intégration Spark supérieure à 9,0, ce qui est essentiel pour ceux qui exploitent l'analyse de big data.
- Les utilisateurs sur G2 mentionnent qu'Azure Databricks offre de meilleures fonctionnalités de transformation des données, obtenant un score de 9,0 par rapport à 8,1 pour Confluent. Cette différence est significative pour les équipes axées sur la préparation des données pour l'analyse.
- Les critiques disent que la qualité du support de Confluent est évaluée à 8,3, ce qui est louable, mais Azure Databricks devance légèrement avec un score de 8,4, indiquant une expérience utilisateur légèrement meilleure lors de la recherche d'assistance.
- Les utilisateurs rapportent que les deux plateformes ont des capacités de personnalisation similaires, chacune obtenant un score de 8,3, mais Azure Databricks est noté pour son interface conviviale, ce qui facilite la personnalisation du logiciel par les équipes selon leurs besoins.
Azure Databricks vs Confluent
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Databricks plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Azure Databricks dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Azure Databricks répond mieux aux besoins de leur entreprise que Confluent.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Azure Databricks est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Azure Databricks à Confluent.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Databricks
Aucun tarif disponibleConfluent
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Databricks
Aucune information sur l'essai disponibleConfluent
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.8
160
8.7
87
Facilité d’utilisation
8.7
161
8.4
88
Facilité d’installation
8.6
75
8.2
38
Facilité d’administration
8.5
61
8.1
38
Qualité du service client
8.5
147
8.3
81
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.8
60
8.5
35
Orientation du produit (% positif)
9.5
152
8.9
88
Fonctionnalités
Traitement de flux d'événementsMasquer 5 fonctionnalitésAfficher 5 fonctionnalités
Pas assez de données
8.7
67
Données
Pas assez de données disponibles
8.8
63
Pas assez de données disponibles
8.8
59
Pas assez de données disponibles
8.8
63
Pas assez de données disponibles
9.0
63
Analytics
Pas assez de données disponibles
8.3
57
Traitement et distribution des grandes donnéesMasquer 10 fonctionnalitésAfficher 10 fonctionnalités
Pas assez de données
8.3
23
base de données
Pas assez de données disponibles
9.0
18
Pas assez de données disponibles
8.7
17
Pas assez de données disponibles
8.3
15
Intégrations
Pas assez de données disponibles
8.3
12
Pas assez de données disponibles
8.2
14
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
8.2
17
Pas assez de données disponibles
7.8
16
Pas assez de données disponibles
8.2
14
Traitement
Pas assez de données disponibles
8.2
16
Pas assez de données disponibles
8.3
17
Transformation des données
8.8
130
|
Fonctionnalité vérifiée
8.9
22
|
Fonctionnalité vérifiée
9.3
83
|
Fonctionnalité vérifiée
8.4
20
|
Fonctionnalité vérifiée
Connectivité
8.4
120
|
Fonctionnalité vérifiée
8.2
17
|
Fonctionnalité vérifiée
9.0
133
|
Fonctionnalité vérifiée
8.6
19
|
Fonctionnalité vérifiée
9.0
129
|
Fonctionnalité vérifiée
8.3
22
|
Fonctionnalité vérifiée
9.1
132
|
Fonctionnalité vérifiée
8.1
19
|
Fonctionnalité vérifiée
Opérations
8.3
127
|
Fonctionnalité vérifiée
8.3
22
|
Fonctionnalité vérifiée
8.6
127
|
Fonctionnalité vérifiée
7.9
21
|
Fonctionnalité vérifiée
8.5
117
|
Fonctionnalité vérifiée
8.2
18
|
Fonctionnalité vérifiée
8.5
111
|
Fonctionnalité vérifiée
Fonction non disponible
9.3
77
|
Fonctionnalité vérifiée
Fonction non disponible
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 DatabricksetConfluent est catégorisé comme Analyse des Big Data
Catégories uniques
Azure Databricks n'a aucune catégorie unique
Confluent est catégorisé comme Traitement de flux d'événementsetAnalyse de fluxetTraitement et distribution des grandes données
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Databricks
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Confluent
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
23.0%
Logiciels informatiques
12.0%
vente au détail
5.0%
Services financiers
4.5%
Hôpital et soins de santé
4.0%
Autre
51.5%
Logiciels informatiques
22.0%
Technologies et services d’information
15.6%
Services financiers
13.8%
vente au détail
5.5%
Bancaire
5.5%
Autre
37.6%
Meilleures alternatives
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