Top 10 Alternatives et concurrents de Data Warehouse Models

Explorez les meilleures alternatives à Data Warehouse Models pour les utilisateurs qui ont besoin de nouvelles fonctionnalités logicielles ou qui souhaitent essayer différentes solutions. Solutions de stockage de données est une technologie largement utilisée, et de nombreuses personnes recherchent des solutions logicielles gain de temps, Facile à utiliser avec intégration ia / mletintégration du lac de donnéesetanalyse de données intégrée. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Data Warehouse Models comprennent fiabilitéetfacilité d'utilisation. La meilleure alternative globale à Data Warehouse Models est Google Cloud BigQuery. D'autres applications similaires à Data Warehouse Models sont IBM Db2etSnowflakeetDatabricks Data Intelligence PlatformetAmazon Redshift. Les alternatives à Data Warehouse Models peuvent être trouvées dans Solutions de stockage de données mais peuvent également être présentes dans Outils ETL ou Bases de données relationnelles.

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Meilleures alternatives payantes et gratuites à Data Warehouse Models

Google Cloud BigQuery
IBM Db2
Snowflake
Databricks Data Intelligence Platform
Amazon Redshift
Teradata Vantage
OpenText Vertica
Keboola

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Top 10 Alternatives à Data Warehouse Models récemment évaluées par la communauté G2

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

Google Cloud BigQuery

Par Google

4.5/5

(1,203)

Description du produit

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

Par IBM

Description du produit

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

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.

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

Entrepôt de données

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Amazon Redshift

Par Amazon Web Services (AWS)

4.3/5

(397)

Description du produit

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

Par Teradata

Description du produit

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

Par OpenText

Description du produit

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

Par Keboola

Description du produit

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

Par Lyftron

Description du produit

Le hub de données moderne de Lyftrondata combine un hub de données sans effort avec un accès agile aux sources de données. Lyftron élimine les goulets d'étranglement traditionnels de l'ETL/ELT avec un pipeline de données automatique et rend les données instantanément accessibles à l'utilisateur BI grâce au calcul en nuage moderne de Spark et Snowflake. Les connecteurs Lyftron convertissent automatiquement toute source en un format relationnel normalisé, prêt à être interrogé, et offrent une capacité de recherche sur votre catalogue de données d'entreprise.

Catégories en commun avec Data Warehouse Models :

Entrepôt de données