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La facilité d'utilisation pour les tâches de préparation des données, telles que l'exploration, le profilage, l'analyse syntaxique, la validation, le nettoyage, l'amélioration et des techniques similaires de qualité des données. Il existe également des fonctionnalités très avancées, telles que l'analyse des dépendances et la résolution d'entités.
Aperture accélère considérablement l'analyse ad hoc, la préparation des données et des tâches similaires par rapport à l'embauche d'un ingénieur de données pour effectuer la tâche. Plus important encore, les ingénieurs de données ne savent souvent pas quoi chercher et ont besoin de spécifications détaillées. Par conséquent, Aperture met les données à la disposition des utilisateurs professionnels, des analystes et des architectes qui connaissent l'entreprise et les objectifs, réduisant ainsi le besoin de projets de résolution de problèmes longs, de sprints et d'épopées. Les tâches qui prendraient plusieurs sprints ou même des épopées dans le développement traditionnel basé sur le code, ont été réalisées en quelques jours. Aperture peut être utilisé pour surveiller les CRM, nettoyer les fichiers de transfert, valider la conformité, analyser les anomalies de données nouvellement découvertes concernant les utilisateurs professionnels et bien plus encore. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
La tarification a été un problème sans remises significatives. En même temps, si une entreprise doit embaucher continuellement des consultants externes, elle économisera une somme importante en investissant dans un outil comme celui-ci et en faisant les choses par elle-même ou en transformant des missions de consultant typiques de mois en jours. Cela m'est arrivé aussi, donc les cabinets de conseil pourraient ne pas l'apprécier. Les clients peuvent faire beaucoup après avoir vu quelques premiers projets et ensuite simplement commander du travail supplémentaire de temps en temps pour des besoins plus larges ou vraiment complexes.
Un autre inconvénient est que cela ne s'adapte pas à des cas d'utilisation comme le véritable big data et le streaming de données IoT avec des pratiques DevOps complètes. Par conséquent, les départements ICT pourraient préférer d'autres outils tandis que les bureaux de gouvernance et de gestion des données travaillant avec les entreprises pourraient préférer Aperture. Des dizaines de millions d'enregistrements sont tout à fait corrects, mais le véritable big data a des exigences de scalabilité massive. Pourtant, choisir un outil destiné aux ingénieurs de données travaillant avec le big data ne fournit pas d'avantages comme Aperture. Vous finissez par travailler avec des sprints lents, des tours de communication sans fin, et des projets ICT coûteux.
Choisissez un outil et des experts pour vos besoins et testez-les au préalable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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