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Média de Datagran

Démo de Datagran - Pipelines
Build data workflows with the power of AI in seconds.
Démo de Datagran - Natural Language Operator
With Natural Language, ask any anlytical question. Jedi will output a table than can be used to send the data anywhere.
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Avis Datagran (4)

Avis

Avis Datagran (4)

4.6
Avis 4

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Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
Nishan A.
NA
System Engineer
Petite entreprise (50 employés ou moins)
"Automatisation des flux de travail"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Datagran?

Aide à créer des modèles et à automatiser mon flux de travail sans aucun effort. Tâche rendue facile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Datagran?

Parfois, cela devient assez complexe/difficile de s'intégrer avec d'autres outils, mais c'est bien. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Alimentation et boissons
AA
Marché intermédiaire (51-1000 employés)
"DataGram l'analyseur de cloud"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Datagran?

Datagran permet aux entreprises de connecter et d'analyser des données provenant de diverses sources, y compris des bases de données, des plateformes de médias sociaux et des API. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Datagran?

La personnalisation de datagran est un peu complexe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Santiago D.
SD
Petite entreprise (50 employés ou moins)
"Ce que nous pouvons accomplir avec les Pipelines"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Datagran?

C'est vraiment utile d'avoir un outil qui a la flexibilité d'intégrer différentes sources de données et la capacité d'agir avec d'autres sources différentes grâce à leur outil API facile à utiliser et aux webhooks. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Datagran?

Les outils de visualisation de données pourraient être bien meilleurs dans ce qu'ils sont, ils ne sont pas aussi flexibles que certaines personnes le souhaiteraient. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Utilisateur vérifié à Électronique grand public
Petite entreprise (50 employés ou moins)
"Super impressionné par l'optimiseur de publicités"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Datagran?

Nous avons principalement utilisé Datagran pour les inscriptions à la page de pré-lancement de notre produit. Notre produit était dans une catégorie très compétitive. Ni nous ni notre agence de publicité n'avons pu obtenir un CPL inférieur à 3,8 $ après 3-4 semaines de tests AB. Nous avons convaincu l'agence de publicité d'essayer Datagran et nous avons pu obtenir un CPL inférieur à 2,5 $, voire 2 $ immédiatement. L'agence de publicité a mis en pause toutes les publicités qu'elle diffusait pour nous et est passée complètement à Datagran. Nous avons économisé beaucoup d'argent en publicité en utilisant Datagran. En plus de la robustesse de l'algorithme, l'équipe de Datagran était également très réactive et serviable. J'ai recommandé Datagran à de nombreuses autres startups depuis. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Datagran?

Ils sous-estiment l'optimiseur de publicités. Je vois beaucoup de gens s'inscrire à Datagran juste pour leur optimiseur de publicités. De plus, bien qu'ils aient une session de démonstration très conviviale et utile une fois que vous vous inscrivez pour vous guider sur l'utilisation de la plateforme, j'aimerais qu'il y ait plus de formation éducative au départ sur la meilleure façon de tirer parti de leur algorithme - par exemple, il est le plus efficace lorsqu'il y a une implication humaine, l'algorithme sera plus efficace s'il dure plus longtemps, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas assez d'avis sur Datagran pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :

1
Logo de Altair AI Studio
Altair AI Studio
4.6
(509)
RapidMiner est une interface utilisateur graphique puissante, facile à utiliser et intuitive pour la conception de processus analytiques. Que la sagesse des foules et les recommandations de la communauté RapidMiner vous guident. Et vous pouvez facilement réutiliser votre code R et Python.
2
Logo de Alteryx
Alteryx
4.6
(665)
Alteryx génère des résultats commerciaux transformationnels grâce à l'analytique unifiée, à la science des données et à l'automatisation des processus.
3
Logo de Domo
Domo
4.3
(939)
Domo est une plateforme d'expérience de données native du cloud qui permet aux organisations de connecter, visualiser et analyser des données provenant de sources diverses en temps réel. Conçu pour les utilisateurs techniques et non techniques, Domo facilite la prise de décision basée sur les données à tous les niveaux d'une organisation en fournissant des tableaux de bord intuitifs, des insights alimentés par l'IA et des visualisations personnalisables. Son architecture évolutive assure une intégration transparente avec les systèmes cloud et sur site existants, permettant aux entreprises d'optimiser les processus et de générer des résultats exploitables efficacement. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Intégration de données : Se connecte à plus de 1 000 connecteurs préconstruits, permettant un accès transparent à divers systèmes de données, y compris CRM, ERP et bases de données cloud. - Intelligence d'affaires et analytique : Offre des outils intuitifs pour créer des tableaux de bord dynamiques, des rapports et des visualisations, rendant l'analytique complexe accessible à toutes les équipes. - IA et insights prédictifs : Exploite les capacités d'apprentissage automatique pour fournir des analyses prédictives et des recommandations exploitables basées sur des données en temps réel. - Création d'applications : Permet le développement d'applications métier personnalisées, à faible code et à code professionnel, qui automatisent les processus et rationalisent la prise de décision. - Sécurité et gouvernance : Fournit des outils robustes de gouvernance des données, y compris des autorisations de données personnalisées, des rôles d'utilisateur personnalisés et la conformité à des normes telles que le RGPD et la HIPAA. Valeur principale et solutions : Domo répond au défi des données fragmentées en unifiant les informations provenant de multiples sources en une seule plateforme, permettant aux organisations d'obtenir des insights complets et de prendre des décisions éclairées rapidement. Son interface conviviale démocratise l'accès aux données, permettant aux équipes de collaborer efficacement en utilisant des informations en temps réel. En intégrant des analyses alimentées par l'IA et des applications personnalisables, Domo aide les entreprises à optimiser leurs opérations, identifier les tendances et stimuler la croissance, tout en maintenant des normes strictes de sécurité et de gouvernance.
4
Logo de MATLAB
MATLAB
4.5
(760)
MATLAB est un outil de programmation, de modélisation et de simulation développé par MathWorks.
5
Logo de Snowflake
Snowflake
4.6
(667)
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.
6
Logo de Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(635)
Grandes données simples
7
Logo de SAS Viya
SAS Viya
4.3
(617)
En tant que plateforme d'IA, d'analytique et de gestion des données native du cloud, SAS Viya vous permet de passer à l'échelle de manière rentable, d'augmenter la productivité et d'innover plus rapidement, soutenu par la confiance et la transparence. SAS Viya rend possible l'intégration des équipes et de la technologie, permettant à tous les utilisateurs de travailler ensemble avec succès pour transformer des questions critiques en décisions précises.
8
Logo de Vertex AI
Vertex AI
4.3
(592)
Vertex AI est une plateforme de machine learning (ML) gérée qui vous aide à construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement. Elle inclut une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML, ainsi qu'une variété d'outils et de services pour vous aider à chaque étape du processus. Vertex AI Workbench est un IDE basé sur le cloud qui est inclus avec Vertex AI. Il facilite le développement et le débogage du code ML. Il offre une variété de fonctionnalités pour vous aider dans votre flux de travail ML, telles que la complétion de code, le linting et le débogage. Vertex AI et Vertex AI Workbench sont une combinaison puissante qui peut vous aider à accélérer votre développement ML. Avec Vertex AI, vous pouvez vous concentrer sur la construction et l'entraînement de vos modèles, tandis que Vertex AI Workbench s'occupe du reste. Cela vous libère pour être plus productif et créatif, et cela vous aide à mettre vos modèles en production plus rapidement. Si vous recherchez une plateforme ML puissante et facile à utiliser, alors Vertex AI est une excellente option. Avec Vertex AI, vous pouvez construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement que jamais auparavant.
9
Logo de SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
4.3
(570)
SAP HANA Cloud est la fondation de données native du cloud de la plateforme technologique SAP Business, elle stocke, traite et analyse les données en temps réel à l'échelle du pétaoctet et converge plusieurs types de données dans un système unique tout en les gérant plus efficacement avec un stockage multitier intégré.
10
Logo de Posit
Posit
4.5
(562)
En plus de notre logiciel de science des données open-source, RStudio produit RStudio Team, une plateforme modulaire unique de produits logiciels professionnels prêts pour l'entreprise qui permettent aux équipes d'adopter R, Python et d'autres logiciels de science des données open-source à grande échelle.
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