Top 10 Alternatives et concurrents de IBM Analytics Engine

Top 10 Alternatives à IBM Analytics Engine récemment évaluées par la communauté G2

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Google Cloud BigQuery
Par Google
4.5/5
(1,208)
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 IBM Analytics Engine :
Traitement et distribution des grandes 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 IBM Analytics Engine :
Traitement et distribution des grandes données

Microsoft SQL Server
Par Microsoft
4.4/5
(2,262)
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.
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Catégories en commun avec IBM Analytics Engine :
Traitement et distribution des grandes données
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Posit
Par Posit
4.5/5
(566)
Description du produit
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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Catégories en commun avec IBM Analytics Engine :
Traitement et distribution des grandes données

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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Catégories en commun avec IBM Analytics Engine :
Traitement et distribution des grandes données

Qubole
Par Qubole
4/5
(259)
Description du produit
Qubole offre une plateforme en libre-service pour l'analyse des Big Data construite sur les clouds d'Amazon, Microsoft et Google.
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Catégories en commun avec IBM Analytics Engine :
Traitement et distribution des grandes données

Kyvos Semantic Layer
Par Kyvos Insights
4.8/5
(252)
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.
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Catégories en commun avec IBM Analytics Engine :
Traitement et distribution des grandes données

OpenText Vertica
Par OpenText
4.3/5
(216)
Description du produit
Vertica propose une plateforme d'analyse basée sur un logiciel conçue pour aider les organisations de toutes tailles à monétiser les données en temps réel et à grande échelle.
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Catégories en commun avec IBM Analytics Engine :
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.
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Traitement et distribution des grandes données

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