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Top 10 Alternatives et concurrents de Azure Data Lake Analytics

(37)4.2 sur 5

Bien que Azure Data Lake Analytics soit une solution leader dans Logiciel d'analyse des mégadonnées, il est souvent comparé à des outils similaires qui offrent différentes forces. Logiciel d'analyse des mégadonnées est utilisé par des équipes recherchant des plateformes Facile à administrer, Rapide avec des fonctionnalités comme cahiersetanalyse intégréeetintégration de spark, selon les avis G2. Lors de la comparaison de Azure Data Lake Analytics avec d'autres outils, les évaluateurs évaluent le plus souvent featuresetstorage comme des différenciateurs clés.
La meilleure alternative globale à Azure Data Lake Analytics est Google Cloud BigQuery, notée ~4.5 étoiles sur G2 par plus de 1155 évaluateurs. Elle est souvent louée pour facilité d'utilisation et vitesse. D'autres alternatives bien connues à Azure Data Lake Analytics sont :

Splunk Enterprise – connu pour facilité d'utilisation et gestion des journaux (note étoile G2 ~4.3)
Snowflake – très bien noté pour facilité d'utilisation et évolutivité (note G2 ~4.6)
Databricks – offre caractéristiques et facilité d'utilisation (note G2 ~4.6)
MATLAB – idéal pour les équipes qui ont besoin de facilité d'utilisation et caractéristiques (note G2 ~4.5)

Parcourez les meilleures options ci-dessous. Basé sur les données d'évaluation de G2, Azure Data Lake Analytics est le plus couramment utilisé dans des industries comme Logiciel d'analyse des mégadonnées, Solutions de stockage de données, Logiciel de surveillance d'entreprise. Comparez les évaluations des utilisateurs par secteur pour trouver le meilleur choix.

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Meilleures alternatives payantes et gratuites à Azure Data Lake Analytics

Google Cloud BigQuery
Splunk Enterprise
Snowflake
Databricks
MATLAB
Teradata Vantage
Alteryx
Kyvos Semantic Layer

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Top 10 Alternatives à Azure Data Lake Analytics récemment évaluées par la communauté G2

Parcourez les options ci-dessous. Basé sur les données des évaluateurs, vous pouvez voir comment Azure Data Lake Analytics se compare à la concurrence, consulter les avis des utilisateurs actuels et précédents dans des secteurs comme Logiciels informatiquesetTechnologie de l'information et servicesetAutomobile, et trouver le meilleur produit pour votre entreprise.

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Google Cloud BigQuery

Par Google

4.5/5

(1,235)

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, Google Cloud BigQuery est :

Plus facile à configurer

Plus utilisable

Meilleur pour répondre aux exigences

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Par Cisco

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, Splunk Enterprise est :

Plus cher

Meilleur pour répondre aux exigences

Plus facile de faire des affaires avec

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Par Snowflake, Inc.

Description du produit

La plateforme de Snowflake élimine les silos de données et simplifie les architectures, permettant ainsi aux organisations de tirer plus de valeur de leurs données. La plateforme est conçue comme un produit unique et unifié avec des automatisations qui réduisent la complexité et aident à garantir que tout fonctionne parfaitement. Pour prendre en charge une large gamme de charges de travail, elle est optimisée pour des performances à grande échelle, que l'on travaille avec SQL, Python ou d'autres langages. Et elle est connectée à l'échelle mondiale, permettant aux organisations d'accéder en toute sécurité au contenu le plus pertinent à travers les nuages et les régions, avec une expérience cohérente.

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, Snowflake est :

Plus facile à configurer

Plus utilisable

Meilleur pour répondre aux exigences

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Analyse des Big Data

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MATLAB

Par MathWorks

4.5/5

(770)

Description du produit

MATLAB est un environnement de programmation de haut niveau et de calcul numérique largement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques pour l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la modélisation de systèmes. Il offre un environnement de bureau optimisé pour les processus d'analyse et de conception itératifs, associé à un langage de programmation qui exprime directement les mathématiques des matrices et des tableaux. La fonctionnalité Live Editor permet aux utilisateurs de créer des scripts qui intègrent du code, des résultats et du texte formaté dans un carnet exécutable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données : Outils pour explorer, modéliser et analyser des données. - Graphiques : Fonctions pour visualiser et explorer des données à travers divers graphiques et diagrammes. - Programmation : Capacités pour créer des scripts, des fonctions et des classes pour des flux de travail personnalisés. - Création d'applications : Installations pour développer des applications de bureau et web. - Interfaces de langages externes : Intégration avec des langages tels que Python, C/C++, Fortran et Java. - Connectivité matérielle : Support pour connecter MATLAB à diverses plateformes matérielles. - Calcul parallèle : Capacité à effectuer des calculs à grande échelle et à paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs de bureau multicœurs, des GPU, des clusters et des ressources cloud. - Déploiement : Options pour partager des programmes MATLAB et les déployer sur des applications d'entreprise, des dispositifs embarqués et des environnements cloud. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : MATLAB simplifie les calculs mathématiques complexes et les tâches d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de développer des algorithmes et des modèles efficacement. Ses boîtes à outils complètes et ses applications interactives facilitent le prototypage rapide et la conception itérative, réduisant le temps de développement. La scalabilité de la plateforme permet une transition fluide de la recherche à la production, supportant le déploiement sur divers systèmes sans modifications de code importantes. En s'intégrant à plusieurs langages de programmation et plateformes matérielles, MATLAB offre un environnement polyvalent qui répond aux besoins divers des ingénieurs et des scientifiques à travers les industries.

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, MATLAB est :

Plus cher

Meilleur pour répondre aux exigences

Plus facile à configurer

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Par Teradata

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, Teradata Vantage est :

Plus cher

Meilleur pour répondre aux exigences

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Par Alteryx

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, Alteryx est :

Plus cher

Plus utilisable

Plus facile de faire des affaires avec

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Par Kyvos Insights

Description du produit

Kyvos est une couche sémantique pour l'IA et la BI. Il offre aux entreprises une vue unique, cohérente et conviviale de leurs données pour une IA et une BI fiables — éliminant la dérive des métriques à travers les outils de BI, et ancrant l'IA dans un contexte sémantique gouverné pour une plus grande précision. Kyvos offre des analyses ultra-rapides à grande échelle et à haute concurrence, y compris des analyses multidimensionnelles à haute granularité sur le cloud, tout en réduisant les dépenses cloud.

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, Kyvos Semantic Layer est :

Meilleur en soutien

Plus facile à configurer

Plus utilisable

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Par Qubole

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, Qubole est :

Plus cher

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Par Fivetran

Description du produit

dbt est un flux de travail de transformation qui permet aux équipes de déployer rapidement et de manière collaborative du code analytique en suivant les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle telles que la modularité, la portabilité, l'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) et la documentation. Désormais, toute personne connaissant SQL peut construire des pipelines de données de qualité production.

Les commentateurs disent que par rapport à Azure Data Lake Analytics, dbt est :

Plus utilisable

Meilleur pour répondre aux exigences

Meilleur en soutien

Catégories en commun avec Azure Data Lake Analytics :

Analyse des Big Data