Top 10 Alternatives et concurrents de BlueData

Si vous envisagez BlueData, vous voudrez peut-être également examiner des alternatives ou des concurrents similaires pour trouver la meilleure solution. Traitement et distribution des mégadonnées est une technologie largement utilisée, et de nombreuses personnes recherchent des solutions logicielles très bien noté, De haute qualité avec intégration hadoopetmise à l’échelle de la machineettraitement dans le cloud. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à BlueData comprennent fiabilitéetfacilité d'utilisation. La meilleure alternative globale à BlueData est Snowflake. D'autres applications similaires à BlueData sont Databricks Data Intelligence PlatformetMicrosoft SQL ServeretGoogle Cloud BigQueryetPosit. Les alternatives à BlueData peuvent être trouvées dans Traitement et distribution des mégadonnées mais peuvent également être présentes dans Solutions de stockage de données ou Bases de données relationnelles.

Afficher plus

Afficher moins

Meilleures alternatives payantes et gratuites à BlueData

Snowflake
Databricks Data Intelligence Platform
Microsoft SQL Server
Google Cloud BigQuery
Posit
Teradata Vantage
Qubole
Kyvos Semantic Layer

Afficher plus

Top 10 Alternatives à BlueData récemment évaluées par la communauté G2

Parcourez les options ci-dessous. Basé sur les données des évaluateurs, vous pouvez voir comment BlueData se compare à la concurrence et trouver le meilleur produit pour votre entreprise.

Snowflake

Par Snowflake, Inc.

4.6/5

(678)

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.

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

Databricks Data Intelligence Platform

Par Databricks Inc.

4.6/5

(658)

Description du produit

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

Microsoft SQL Server

Par Microsoft

4.4/5

(2,260)

Description du produit

SQL Server 2017 apporte la puissance de SQL Server à Windows, Linux et aux conteneurs Docker pour la première fois, permettant aux développeurs de créer des applications intelligentes en utilisant leur langage et environnement préférés. Découvrez des performances de pointe, soyez rassuré avec des fonctionnalités de sécurité innovantes, transformez votre entreprise avec l'IA intégrée, et fournissez des insights où que soient vos utilisateurs avec la BI mobile.

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

Vous voyez une partie de l'histoireConnectez-vous ou créez un compte pour accéder à l'ensemble complet des alternatives.

Créer un compte gratuit

Posit

Par Posit

4.5/5

(565)

Description du produit

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

Teradata Vantage

Par Teradata

4.3/5

(360)

Description du produit

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

Qubole

Par Qubole

4/5

(259)

Description du produit

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

Kyvos Semantic Layer

Par Kyvos Insights

4.8/5

(247)

Description du produit

La couche d'intelligence sémantique de Kyvos alimente et accélère chaque initiative d'IA et de BI. Elle permet des analyses ultra-rapides à grande échelle sur tous les outils de BI et des économies inégalées sur n'importe quelle plateforme de données. La couche de performance sémantique de Kyvos offre une expérience d'analyse conversationnelle entièrement fonctionnelle, un accès gouverné aux données unifiées et des modèles de données ultra-larges et profonds. Les grandes entreprises font confiance à Kyvos comme source universelle évolutive et indépendante de l'infrastructure pour des insights rapides et un accès aux données prêt pour l'IA.

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

OpenText Vertica

Par OpenText

4.3/5

(216)

Description du produit

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données

Hadoop HDFS

Par The Apache Software Foundation

4.4/5

(141)

Description du produit

Le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) est un système de fichiers évolutif et tolérant aux pannes conçu pour gérer de grands ensembles de données à travers des clusters de matériel standard. En tant que composant central de l'écosystème Apache Hadoop, HDFS permet le stockage et la récupération efficaces de vastes quantités de données, ce qui le rend idéal pour les applications de big data. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Tolérance aux pannes : HDFS réplique les blocs de données sur plusieurs nœuds, garantissant la disponibilité des données et la résilience face aux pannes matérielles. - Haut débit : Optimisé pour l'accès aux données en streaming, HDFS offre une bande passante de données agrégée élevée, facilitant le traitement rapide des données. - Évolutivité : Capable de s'étendre horizontalement en ajoutant plus de nœuds, HDFS peut accueillir des pétaoctets de données, soutenant la croissance des applications intensives en données. - Localité des données : En traitant les données sur les nœuds où elles sont stockées, HDFS minimise la congestion du réseau et améliore la vitesse de traitement. - Portabilité : Conçu pour être compatible avec divers matériels et systèmes d'exploitation, HDFS offre une flexibilité dans les environnements de déploiement. Valeur principale et problème résolu : HDFS répond aux défis du stockage et du traitement de vastes ensembles de données en fournissant une solution fiable, évolutive et rentable. Son architecture assure l'intégrité et la disponibilité des données, même face aux pannes matérielles, tandis que sa conception permet un traitement efficace des données en tirant parti de la localité des données. Cela rend HDFS particulièrement précieux pour les organisations traitant de big data, leur permettant de tirer des insights et de la valeur de leurs actifs de données de manière efficace.

Catégories en commun avec BlueData :

Traitement et distribution des grandes données