Top 10 Alternatives et concurrents de Stackable Data Platform

Top 10 Alternatives à Stackable Data Platform 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 Stackable Data Platform :
Traitement et distribution des grandes données

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 Stackable Data Platform :
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 Stackable Data Platform :
Traitement et distribution des grandes données
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Posit
Par Posit
4.5/5
(568)
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 Stackable Data Platform :
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 Stackable Data Platform :
Traitement et distribution des grandes données

Kyvos Semantic Layer
Par Kyvos Insights
4.8/5
(260)
Description du produit
Kyvos est une couche sémantique pour l'IA et la BI. Il offre aux entreprises une vue unique, cohérente et conviviale de leurs données pour une IA et une BI fiables — éliminant la dérive des métriques à travers les outils de BI, et ancrant l'IA dans un contexte sémantique gouverné pour une plus grande précision. Kyvos fournit des analyses ultra-rapides à grande échelle et à haute concurrence, y compris des analyses multidimensionnelles plus riches sur le cloud, tout en aidant les organisations à contrôler les coûts sans compromis sur les performances.
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Catégories en commun avec Stackable Data Platform :
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 Stackable Data Platform :
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 Stackable Data Platform :
Traitement et distribution des grandes données

IBM watsonx.data
Par IBM
4.4/5
(149)
Description du produit
IBM watsonx.data est une plateforme de data lakehouse hybride et ouverte conçue pour unifier et gérer les données d'entreprise à travers des environnements diversifiés—cloud, sur site ou hybride—pour soutenir les charges de travail d'IA et d'analytique. Elle combine l'évolutivité des data lakes avec la performance des entrepôts de données, offrant une solution centralisée pour les organisations cherchant à exploiter leurs données pour des insights pilotés par l'IA. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Accès unifié aux données : Fournit un point d'entrée unique pour accéder et gérer les données structurées et non structurées à travers divers environnements, y compris le cloud public, le cloud privé, le cloud hybride et sur site. - Conçu pour l'IA générative : Intègre et enrichit les données pour améliorer la précision et la performance des applications d'IA générative. - Déploiement flexible : Prend en charge le déploiement sur plusieurs infrastructures, y compris des plateformes cloud comme AWS, Azure, IBM Cloud, et des environnements sur site, offrant une flexibilité pour répondre aux besoins organisationnels. - Optimisation des coûts : Dispose d'une architecture multi-moteur qui optimise les charges de travail, réduisant potentiellement les coûts des entrepôts de données jusqu'à 50 % grâce à une gestion efficace des charges de travail. - Compatibilité avec les standards ouverts : Utilise des formats de données ouverts comme Apache Iceberg et s'intègre avec Hive Metastore, facilitant l'interopérabilité avec les outils et plateformes de données existants. - Gouvernance et sécurité intégrées : Offre des outils de gouvernance des données intégrés, des fonctionnalités de sécurité et d'automatisation pour assurer la qualité des données, la conformité et un accès sécurisé. Valeur principale et problème résolu : IBM watsonx.data répond aux défis de la gestion et de l'analyse de vastes quantités de données d'entreprise réparties sur des sources et environnements disparates. En fournissant un data lakehouse unifié, ouvert et gouverné, il permet aux organisations de : - Améliorer les initiatives d'IA et d'analytique : En unifiant les données structurées et non structurées, les organisations peuvent améliorer la précision et la performance des modèles d'IA et des applications analytiques. - Réduire les coûts opérationnels : L'optimisation des charges de travail à travers divers moteurs de requête et niveaux de stockage aide à réduire considérablement les dépenses de gestion des données. - Assurer la conformité et la sécurité des données : Les fonctionnalités intégrées de gouvernance et de sécurité aident à maintenir l'intégrité des données, la conformité aux réglementations et un accès sécurisé aux données à travers l'organisation. En résumé, IBM watsonx.data permet aux entreprises de gérer efficacement leur cycle de vie des données, offrant des solutions d'IA et d'analytique évolutives et rentables tout en assurant la gouvernance et la sécurité des données.
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Traitement et distribution des grandes données

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