Top 10 Alternatives et concurrents de EXASOL

Top 10 Alternatives à EXASOL récemment évaluées par la communauté G2

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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.
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Catégories en commun avec EXASOL :
Analyse des Big Data
Entrepôt de données

Google Cloud BigQuery
Par Google
4.5/5
(1,210)
Description du produit
Analysez les Big Data dans le cloud avec BigQuery. Exécutez des requêtes rapides, similaires à SQL, sur des ensembles de données de plusieurs téraoctets en quelques secondes. Évolutif et facile à utiliser, BigQuery vous offre des insights en temps réel sur vos données.
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Catégories en commun avec EXASOL :
Analyse des Big Data
Entrepôt de données

Azure Databricks
Par Microsoft
4.5/5
(228)
Description du produit
Azure Databricks est une plateforme analytique unifiée et ouverte développée en collaboration par Microsoft et Databricks. Construite sur l'architecture lakehouse, elle intègre de manière transparente l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique au sein de l'écosystème Azure. Cette plateforme simplifie le développement et le déploiement d'applications basées sur les données en fournissant un espace de travail collaboratif qui prend en charge plusieurs langages de programmation, y compris SQL, Python, R et Scala. En tirant parti d'Azure Databricks, les organisations peuvent traiter efficacement des données à grande échelle, effectuer des analyses avancées et construire des solutions d'IA, tout en bénéficiant de l'évolutivité et de la sécurité d'Azure. Principales caractéristiques et fonctionnalités : - Architecture Lakehouse : Combine les meilleurs éléments des lacs de données et des entrepôts de données, permettant un stockage et une analyse de données unifiés. - Carnets collaboratifs : Espaces de travail interactifs qui prennent en charge plusieurs langages, facilitant le travail d'équipe entre les ingénieurs de données, les scientifiques de données et les analystes. - Moteur Apache Spark optimisé : Améliore les performances pour les tâches de traitement de grandes données, garantissant des analyses plus rapides et plus fiables. - Intégration Delta Lake : Fournit des transactions ACID et une gestion évolutive des métadonnées, améliorant la fiabilité et la cohérence des données. - Intégration transparente avec Azure : Offre une connectivité native aux services Azure tels que Power BI, Azure Data Lake Storage et Azure Synapse Analytics, rationalisant les flux de travail de données. - Support avancé pour l'apprentissage automatique : Inclut des environnements préconfigurés pour le développement de l'apprentissage automatique et de l'IA, avec prise en charge des frameworks et bibliothèques populaires. Valeur principale et solutions fournies : Azure Databricks répond aux défis de la gestion et de l'analyse de vastes quantités de données en offrant une plateforme évolutive et collaborative qui unifie l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique. Elle simplifie les flux de travail complexes de données, accélère le temps d'accès aux informations et permet le développement de solutions pilotées par l'IA. En s'intégrant de manière transparente aux services Azure, elle assure un traitement des données sécurisé et efficace, aidant les organisations à prendre des décisions basées sur les données et à innover rapidement.
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Catégories en commun avec EXASOL :
Analyse des Big Data
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Teradata Vantage
Par Teradata
4.3/5
(360)
Description du produit
La base de données Teradata gère facilement et efficacement des exigences de données complexes et simplifie la gestion de l'environnement d'entrepôt de données.
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Analyse des Big Data
Entrepôt de données

Databricks Data Intelligence Platform
Par Databricks Inc.
4.6/5
(658)
Description du produit
Grandes données simples
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Catégories en commun avec EXASOL :
Analyse des Big Data
Entrepôt de données

Alteryx
Par Alteryx
4.6/5
(669)
Description du produit
Alteryx génère des résultats commerciaux transformationnels grâce à l'analytique unifiée, à la science des données et à l'automatisation des processus.
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Catégories en commun avec EXASOL :
Analyse des Big Data

MATLAB
Par MathWorks
4.5/5
(764)
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.
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Catégories en commun avec EXASOL :
Analyse des Big Data

IBM Db2
Par IBM
4.1/5
(680)
Description du produit
IBM® Db2® est la base de données qui offre des solutions à l'échelle de l'entreprise pour gérer des charges de travail à haut volume. Elle est optimisée pour offrir des performances de pointe tout en réduisant les coûts.
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Catégories en commun avec EXASOL :
Entrepôt de données

Dremio
Par Dremio
4.6/5
(69)
Description du produit
Dremio est un logiciel d'analyse de données. C'est une plateforme de données en libre-service qui permet aux utilisateurs de découvrir, d'accélérer et de partager des données à tout moment.
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Analyse des Big Data
Entrepôt de données

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