# Migliori Piattaforme di Integrazione dei Big Data

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   Le piattaforme di integrazione dei big data facilitano l'integrazione e l'analisi di dati su larga scala attraverso applicazioni cloud e database, aiutando le aziende a gestire e utilizzare enormi volumi di dati raccolti da endpoint IoT, applicazioni e comunicazioni creando pipeline strutturate che collegano gli output di elaborazione dei big data ai sistemi a valle.

### Capacità principali delle piattaforme di integrazione dei big data

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di Integrazione dei Big Data, un prodotto deve:

- Integrare i dati di elaborazione dei big data con fonti esterne
- Acquisire e distribuire grandi set di dati omogenei ed eterogenei
- Creare una pipeline strutturata per i processi di gestione dei big data

### Casi d'uso comuni per le piattaforme di integrazione dei big data

I team di ingegneria dei dati e IT utilizzano le piattaforme di integrazione dei big data per connettere ambienti di dati su larga scala con applicazioni aziendali e sistemi di analisi. I casi d'uso comuni includono:

- Integrare cluster di big data elaborati con applicazioni cloud e database per l'uso a valle
- Semplificare la gestione di dati IoT e applicativi ad alto volume in ambienti distribuiti
- Costruire pipeline di dati strutturate che consentano un accesso coerente e affidabile agli insight dei big data in tutta l'organizzazione

### Come le piattaforme di integrazione dei big data differiscono da altri strumenti

Le piattaforme di integrazione dei big data richiedono tipicamente che i big data siano stati elaborati prima dell'integrazione, lavorando in congiunzione con [software di elaborazione e distribuzione dei big data](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) piuttosto che sostituirlo. Mentre alcune piattaforme forniscono capacità di [stream analytics](https://www.g2.com/categories/stream-analytics), il loro focus principale è sulla gestione dei dati e sulle pipeline di integrazione piuttosto che sull'elaborazione analitica in tempo reale.

### Approfondimenti da G2 sulle piattaforme di integrazione dei big data

Basato sulle tendenze di categoria su G2, la flessibilità delle pipeline e il supporto ampio dei connettori per applicazioni cloud e database come capacità distintive. Migliorata accessibilità dei dati attraverso i sistemi e ridotta complessità di integrazione si distinguono come risultati principali dell'adozione.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 130


## Trust & Credibility Stats

**Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:**

- 30 Analisti ed Esperti di Dati
- 9,000+ Recensioni autentiche
- 130+ Prodotti
- Classifiche Imparziali

Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria.


## Best Piattaforme di Integrazione dei Big Data At A Glance

- **Leader:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Miglior performer:** [5X](https://www.g2.com/it/products/5x/reviews)
- **Più facile da usare:** [5X](https://www.g2.com/it/products/5x/reviews)
- **Più in voga:** [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/it/products/astro-by-astronomer/reviews)
- **Miglior software gratuito:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews)


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### Alteryx

Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. Alteryx è fidato da oltre la metà delle Global 2000 e da 19 delle prime 20 banche globali. Con automazione, governance e sicurezza integrate, i tuoi flussi di lavoro possono scalare e mantenere la conformità mentre forniscono risultati coerenti. E non importa se i tuoi sistemi sono on-premises, ibridi o nel cloud; Alteryx si adatta senza sforzo alla tua infrastruttura. Facile da Usare. Profondamente Connesso. Ciò che distingue veramente Alteryx è il nostro focus sull'efficienza e la facilità d'uso per gli analisti e la nostra comunità attiva di 700.000 utenti Alteryx per supportarti in ogni fase del tuo percorso. Con un'integrazione senza soluzione di continuità ai dati ovunque, inclusi piattaforme come Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, la nostra piattaforma aiuta a unificare i dati isolati e accelerare l'accesso alle intuizioni. Visita Alteryx.com per ulteriori informazioni e per iniziare la tua prova gratuita.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery è una piattaforma di analisi dei dati completamente gestita e pronta per l'IA che ti aiuta a massimizzare il valore dei tuoi dati ed è progettata per essere multi-motore, multi-formato e multi-cloud. Archivia 10 GiB di dati ed esegui fino a 1 TiB di query gratuitamente al mese.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,157

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google)
- **Anno di Fondazione:** 1998
- **Sede centrale:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 37% Enterprise, 35% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (156 reviews)
- Speed (143 reviews)
- Fast Querying (120 reviews)
- Integrations (118 reviews)
- Query Efficiency (114 reviews)

**Cons:**

- Expensive (127 reviews)
- Query Issues (78 reviews)
- Cost Issues (63 reviews)
- Cost Management (60 reviews)
- Learning Curve (54 reviews)

  ### 2. [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews)
  Snowflake rende l'IA aziendale facile, efficiente e affidabile. Migliaia di aziende in tutto il mondo, comprese centinaia delle più grandi al mondo, utilizzano l'AI Data Cloud di Snowflake per condividere dati, creare applicazioni e alimentare il loro business con l'IA. L'era dell'IA aziendale è qui. Scopri di più su snowflake.com (NYSE: SNOW).


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 666

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/snowflake-inc)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.snowflake.com
- **Anno di Fondazione:** 2012
- **Sede centrale:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (240 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 44% Mid-Market, 43% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (89 reviews)
- Scalability (68 reviews)
- Data Management (67 reviews)
- Features (66 reviews)
- Integrations (61 reviews)

**Cons:**

- Expensive (53 reviews)
- Cost (36 reviews)
- Cost Management (32 reviews)
- Learning Curve (25 reviews)
- Feature Limitations (21 reviews)

  ### 3. [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews)
  Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. Alteryx è fidato da oltre la metà delle Global 2000 e da 19 delle prime 20 banche globali. Con automazione, governance e sicurezza integrate, i tuoi flussi di lavoro possono scalare e mantenere la conformità mentre forniscono risultati coerenti. E non importa se i tuoi sistemi sono on-premises, ibridi o nel cloud; Alteryx si adatta senza sforzo alla tua infrastruttura. Facile da Usare. Profondamente Connesso. Ciò che distingue veramente Alteryx è il nostro focus sull'efficienza e la facilità d'uso per gli analisti e la nostra comunità attiva di 700.000 utenti Alteryx per supportarti in ogni fase del tuo percorso. Con un'integrazione senza soluzione di continuità ai dati ovunque, inclusi piattaforme come Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, la nostra piattaforma aiuta a unificare i dati isolati e accelerare l'accesso alle intuizioni. Visita Alteryx.com per ulteriori informazioni e per iniziare la tua prova gratuita.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 648

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Alteryx](https://www.g2.com/it/sellers/alteryx)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.alteryx.com
- **Anno di Fondazione:** 1997
- **Sede centrale:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,220 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst
  - **Top Industries:** Servizi finanziari, Contabilità
  - **Company Size:** 62% Enterprise, 22% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (333 reviews)
- Automation (148 reviews)
- Intuitive (132 reviews)
- Easy Learning (102 reviews)
- Efficiency (102 reviews)

**Cons:**

- Expensive (88 reviews)
- Learning Curve (80 reviews)
- Missing Features (62 reviews)
- Learning Difficulty (55 reviews)
- Slow Performance (41 reviews)

  ### 4. [Workato](https://www.g2.com/it/products/workato/reviews)
  Workato è il iPaaS valutato come numero 1 e il leader nell'Enterprise MCP — la piattaforma di cui le imprese si fidano per unificare integrazione, automazione e AI in un runtime sicuro e nativo del cloud. Affidato da oltre 12.000 clienti, inclusa metà delle aziende Fortune 500, Workato connette ogni sistema, processo e fonte di dati con oltre 14.000 connettori pre-costruiti. Ciò che distingue Workato: Enterprise MCP trasforma processi aziendali comprovati in competenze governate e pronte per gli agenti che qualsiasi agente AI — Claude, ChatGPT, Cursor o costruito su misura — può eseguire in modo sicuro e prevedibile. Non è necessario sostituire e rimuovere. Che si tratti di modernizzare integrazioni legacy o di distribuire AI agentica su larga scala, Workato offre l'orchestrazione, la governance e la fiducia necessarie nell'impresa.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 725

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Workato](https://www.g2.com/it/sellers/workato)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.workato.com
- **Anno di Fondazione:** 2013
- **Sede centrale:** Mountain View, California
- **Twitter:** @Workato (3,599 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,348 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 43% Mid-Market, 33% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (366 reviews)
- Integrations (245 reviews)
- Easy Integrations (232 reviews)
- Automation (198 reviews)
- Features (195 reviews)

**Cons:**

- Complexity (83 reviews)
- Learning Curve (77 reviews)
- Missing Features (77 reviews)
- Data Limitations (76 reviews)
- Expensive (71 reviews)

  ### 5. [Azure Data Factory](https://www.g2.com/it/products/azure-data-factory/reviews)
  Azure Data Factory (ADF) è un servizio di integrazione dati completamente gestito e senza server progettato per semplificare il processo di acquisizione, preparazione e trasformazione dei dati da fonti diverse. Consente alle organizzazioni di costruire e orchestrare flussi di lavoro di Estrazione, Trasformazione, Caricamento (ETL) e Estrazione, Caricamento, Trasformazione (ELT) in un ambiente senza codice, facilitando il movimento e la trasformazione dei dati tra sistemi locali e basati su cloud. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Connettività Estesa: ADF offre oltre 90 connettori integrati, consentendo l'integrazione con una vasta gamma di fonti di dati, inclusi database relazionali, sistemi NoSQL, applicazioni SaaS, API e servizi di archiviazione cloud. - Trasformazione Dati Senza Codice: Utilizzando flussi di dati di mapping alimentati da Apache Spark™, ADF consente agli utenti di eseguire trasformazioni dati complesse senza scrivere codice, semplificando il processo di preparazione dei dati. - Rehosting di Pacchetti SSIS: Le organizzazioni possono facilmente migrare ed estendere i loro pacchetti SQL Server Integration Services (SSIS) esistenti al cloud, ottenendo significativi risparmi sui costi e una scalabilità migliorata. - Scalabile ed Economico: Come servizio senza server, ADF si scala automaticamente per soddisfare le esigenze di integrazione dei dati, offrendo un modello di prezzo pay-as-you-go che elimina la necessità di investimenti infrastrutturali anticipati. - Monitoraggio e Gestione Completi: ADF fornisce strumenti di monitoraggio robusti, consentendo agli utenti di tracciare le prestazioni delle pipeline, impostare avvisi e garantire un funzionamento efficiente dei flussi di lavoro dei dati. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Azure Data Factory affronta le complessità dell'integrazione dati moderna fornendo una piattaforma unificata che connette fonti di dati disparate, automatizza i flussi di lavoro dei dati e facilita trasformazioni dati avanzate. Questo consente alle organizzazioni di derivare intuizioni azionabili dai loro dati, migliorare i processi decisionali e accelerare le iniziative di trasformazione digitale. Offrendo un ambiente scalabile, economico e senza codice, ADF riduce il carico operativo sui team IT e consente agli ingegneri dei dati e agli analisti aziendali di concentrarsi sulla fornitura di valore attraverso strategie basate sui dati.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 91

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft)
- **Anno di Fondazione:** 1975
- **Sede centrale:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 61% Enterprise, 29% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Data Integration (7 reviews)
- Ease of Use (7 reviews)
- Connectors (6 reviews)
- Integrations (6 reviews)
- Scalability (5 reviews)

**Cons:**

- Debugging Difficulty (5 reviews)
- Difficult Debugging (4 reviews)
- Expensive (4 reviews)
- Feature Limitations (4 reviews)
- Complexity (3 reviews)

  ### 6. [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/it/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews)
  SnapLogic è il leader nell'integrazione generativa. Come pioniere nell'integrazione guidata dall'IA, la piattaforma SnapLogic accelera la trasformazione digitale in tutta l'azienda e consente a tutti di integrare più velocemente e facilmente. Che tu stia automatizzando processi aziendali, democratizzando i dati o fornendo prodotti e servizi digitali, SnapLogic ti permette di semplificare il tuo stack tecnologico e portare la tua azienda oltre. Migliaia di aziende in tutto il mondo si affidano a SnapLogic per integrare, automatizzare e orchestrare il flusso di dati all'interno della loro attività. Unisciti al movimento dell'integrazione generativa su snaplogic.com.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 371

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [SnapLogic](https://www.g2.com/it/sellers/snaplogic)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.snaplogic.com
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnapLogic (7,354 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/210766/ (327 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Consultant
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 46% Enterprise, 36% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (85 reviews)
- Easy Integrations (70 reviews)
- Integrations (54 reviews)
- User Interface (50 reviews)
- Automation (43 reviews)

**Cons:**

- Performance Issues (31 reviews)
- Poor Performance (25 reviews)
- Technical Difficulties (25 reviews)
- Complexity (22 reviews)
- Error Reporting (22 reviews)

  ### 7. [Amazon Redshift](https://www.g2.com/it/products/amazon-redshift/reviews)
  Decine di migliaia di clienti utilizzano Amazon Redshift, un servizio di data warehouse veloce, completamente gestito e su scala petabyte che rende semplice ed economico analizzare in modo efficiente tutti i tuoi dati utilizzando i tuoi strumenti di business intelligence esistenti. È ottimizzato per set di dati che vanno da poche centinaia di gigabyte a un petabyte o più e costa meno di $1,000 per terabyte all'anno, un decimo del costo della maggior parte delle soluzioni di data warehousing tradizionali.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 367

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 40% Enterprise, 39% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (7 reviews)
- Integrations (7 reviews)
- Easy Integrations (5 reviews)
- Fast Querying (5 reviews)
- Scalability (5 reviews)

**Cons:**

- Complexity (5 reviews)
- Feature Limitations (5 reviews)
- Software Limitations (5 reviews)
- Query Issues (4 reviews)
- Query Optimization (4 reviews)

  ### 8. [5X](https://www.g2.com/it/products/5x/reviews)
  5X è una piattaforma end-to-end per dati e AI. La piattaforma organizza i tuoi dati indipendentemente dalla fonte o dal formato. Che tu abbia o meno un team dedicato ai dati, la nostra piattaforma trasforma dati frammentati in approfondimenti e applicazioni azionabili. Il feedback che riceviamo più spesso dai clienti è: "È autoesplicativo" e "È super facile da usare". Ed è esattamente questo il nostro obiettivo: creare una piattaforma potente e tutto-in-uno che sia incredibilmente facile da usare. Lo stack moderno dei dati si è evoluto. Non si tratta più di mettere insieme fornitori. La prossima generazione dello stack moderno dei dati è una piattaforma tutto-in-uno che offre velocità, semplicità e riduzione dei costi di proprietà. Ed è esattamente ciò che abbiamo creato in 5X. Le aziende utilizzano 5X per molteplici ragioni: 1) Velocità e produttività. Le piattaforme dati tutto-in-uno sono incredibilmente efficienti. Abbiamo visto aziende costruire casi d'uso già dal primo giorno. Contattaci per vedere se ti qualifichi per un avvio rapido gratuito di 48 ore! 🚀 2) Riduci il tuo costo totale di proprietà del 30% rispetto alla costruzione della tua piattaforma. Questo non tiene conto delle ore di lavoro necessarie per supportare la costruzione di una piattaforma 🤯 3) Usa la nostra consulenza completa sui dati per supporto su ingegneria dei dati e analisi 👨‍💻 5X è stata fondata nel 2020 con presenza negli USA, Singapore, Regno Unito e India. Il nostro team globale è composto da oltre 70 persone ed è in rapida crescita. Abbiamo recentemente raccolto il nostro round seed da Flybridge Capital e siamo supportati dai migliori fondatori di aziende come Datadog, Preset, Astronomer, Mode, Rudderstack e altri importanti investitori angel. Per maggiori informazioni, visita 5X.co Non parliamo solo di velocità e semplicità; lo dimostriamo con i fatti. Parla con noi del nostro avvio rapido di 48 ore in cui possiamo costruire un caso d'uso end-to-end per te in 48 ore gratuitamente.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 81

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [5X](https://www.g2.com/it/sellers/5x)
- **Sito web dell'azienda:** https://5x.co
- **Anno di Fondazione:** 2020
- **Sede centrale:** San Francisco
- **Twitter:** @DataWith5x (49 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datawith5x/ (128 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer, Servizi finanziari
  - **Company Size:** 56% Mid-Market, 40% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (28 reviews)
- Customer Support (18 reviews)
- Features (14 reviews)
- Integrations (13 reviews)
- Data Integration (10 reviews)

**Cons:**

- Steep Learning Curve (5 reviews)
- Complex Setup (4 reviews)
- Feature Limitations (4 reviews)
- Learning Curve (4 reviews)
- Difficult Setup (3 reviews)

  ### 9. [IBM StreamSets](https://www.g2.com/it/products/ibm-streamsets/reviews)
  IBM StreamSets è uno strumento robusto per l'integrazione dei dati in streaming per ambienti ibridi e multi-cloud che consente decisioni in tempo reale. Permette l'ingestione e la trasformazione in volo di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati da fonti di streaming, e consegna in modo affidabile dati fidati in destinazioni diverse. Opzioni di distribuzione flessibili promuovono sicurezza, economicità e prestazioni. Con diversi connettori pre-costruiti, un'interfaccia intuitiva senza codice/a basso codice, e un'adattabilità automatica alle variazioni dei dati, StreamSets accelera l'operazionalizzazione delle pipeline di dati. Si integra con le capacità di integrazione dei dati più ampie di IBM, consentendo pipeline affidabili che unificano diversi modelli di integrazione dei dati, supportati da capacità di osservabilità dei dati per il monitoraggio continuo della qualità dei dati e la loro correzione. Ecco perché le più grandi aziende del mondo si affidano a StreamSets per alimentare milioni di pipeline di dati per analisi moderne, data science, applicazioni intelligenti e integrazione ibrida.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 115

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm)
- **Anno di Fondazione:** 1911
- **Sede centrale:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 42% Enterprise, 33% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (30 reviews)
- User Interface (16 reviews)
- Data Management (15 reviews)
- Data Pipelining (15 reviews)
- Integrations (14 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (13 reviews)
- Expensive (10 reviews)
- Learning Difficulty (8 reviews)
- Slow Performance (8 reviews)
- Steep Learning Curve (8 reviews)

  ### 10. [IBM webMethods B2B](https://www.g2.com/it/products/ibm-webmethods-b2b/reviews)
  Semplifica la complessità di come gestisci il B2B con IBM webMethods B2B. L'integrazione B2B ti consente di condividere documenti—ordini di acquisto, fatture, avvisi di spedizione, contratti e altro—nel cloud e mantenere tutto sincronizzato con le API.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 56

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm)
- **Anno di Fondazione:** 1911
- **Sede centrale:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Personale e reclutamento, Software per computer
  - **Company Size:** 42% Mid-Market, 35% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (16 reviews)
- Features (9 reviews)
- Security (7 reviews)
- Automation (5 reviews)
- Integration Capabilities (5 reviews)

**Cons:**

- Complexity (10 reviews)
- Expensive (8 reviews)
- Difficult Learning (5 reviews)
- Pricing Issues (5 reviews)
- Learning Curve (4 reviews)

  ### 11. [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/it/products/astro-by-astronomer/reviews)
  Per i team di dati che cercano di aumentare la disponibilità di dati affidabili, Astronomer fornisce Astro, la moderna piattaforma di orchestrazione dei dati, alimentata da Airflow. Astro consente agli ingegneri dei dati, agli scienziati dei dati e agli analisti dei dati di costruire, eseguire e osservare pipeline-as-code. Astronomer è la forza trainante dietro Apache Airflow™, lo standard de facto per esprimere i flussi di dati come codice. Airflow viene scaricato più di 31 milioni di volte ogni mese ed è utilizzato da centinaia di migliaia di team in tutto il mondo.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 135

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Astronomer](https://www.g2.com/it/sellers/astronomer)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.astronomer.io/
- **Anno di Fondazione:** 2018
- **Sede centrale:** New York, US
- **Twitter:** @astronomerio (19,776 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,630 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Senior Data Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari
  - **Company Size:** 47% Mid-Market, 38% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (25 reviews)
- Efficiency Improvement (14 reviews)
- User Interface (13 reviews)
- Automation (11 reviews)
- Deployment Ease (10 reviews)

**Cons:**

- Expensive (8 reviews)
- Learning Difficulty (8 reviews)
- Learning Curve (6 reviews)
- Difficult Learning (5 reviews)
- Feature Limitations (5 reviews)

  ### 12. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/it/products/azure-synapse-analytics/reviews)
  Azure Synapse Analytics è un Enterprise Data Warehouse (EDW) basato su cloud che sfrutta l'elaborazione massivamente parallela (MPP) per eseguire rapidamente query complesse su petabyte di dati.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 37

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft)
- **Anno di Fondazione:** 1975
- **Sede centrale:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 45% Mid-Market, 32% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytics (1 reviews)
- Automation (1 reviews)
- Cloud Integration (1 reviews)
- Cost-Effective (1 reviews)
- Data Integration (1 reviews)

**Cons:**

- Cost Estimation (1 reviews)
- Cost Management (1 reviews)
- Debugging Issues (1 reviews)
- Difficult Debugging (1 reviews)
- Expensive (1 reviews)

  ### 13. [dbt](https://www.g2.com/it/products/dbt/reviews)
  dbt è un flusso di lavoro di trasformazione che consente ai team di dati di distribuire rapidamente e in modo collaborativo codice analitico seguendo le migliori pratiche di ingegneria del software come modularità, portabilità, CI/CD e documentazione. Ora chiunque conosca SQL può costruire pipeline di dati di livello produttivo.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 199

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Fivetran](https://www.g2.com/it/sellers/fivetran)
- **Anno di Fondazione:** 2012
- **Sede centrale:** Oakland, CA
- **Twitter:** @fivetran (5,735 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Analytics Engineer, Data Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 57% Mid-Market, 28% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (38 reviews)
- Features (22 reviews)
- Automation (19 reviews)
- Transformation (17 reviews)
- Integrations (15 reviews)

**Cons:**

- Limited Functionality (14 reviews)
- Dependency Issues (12 reviews)
- Steep Learning Curve (10 reviews)
- Error Handling (9 reviews)
- Error Reporting (9 reviews)

  ### 14. [Control-M](https://www.g2.com/it/products/control-m/reviews)
  Control-M di BMC Software è una piattaforma di orchestrazione delle operazioni digitali progettata per aiutare le organizzazioni a connettere applicazioni, pipeline di dati e processi infrastrutturali all'interno di un ecosistema unificato. Questa soluzione è specificamente adattata per gestire ambienti ibridi complessi, fornendo un quadro robusto per progettare, automatizzare e governare i flussi di lavoro che si estendono sia su tecnologie on-premises che cloud. Semplificando la gestione delle dipendenze operative, Control-M consente ai team IT e aziendali di mantenere resilienza, conformità ed efficienza su larga scala. La piattaforma è particolarmente vantaggiosa per le organizzazioni che richiedono operazioni continue, poiché favorisce la collaborazione tra i team di sviluppo, dati e operazioni attraverso un ambiente condiviso. Questo approccio collaborativo migliora la trasparenza e riduce significativamente lo sforzo manuale, permettendo ai team di concentrarsi su iniziative strategiche piuttosto che su compiti di routine. Le capacità di orchestrazione di Control-M facilitano il coordinamento dei carichi di lavoro tra sistemi tradizionali, applicazioni cloud moderne e tecnologie emergenti dei dati, garantendo che tutti i componenti funzionino insieme senza problemi. La visibilità e il controllo centralizzati consentono ai team di identificare potenziali interruzioni in anticipo, garantendo così un'esecuzione fluida dei processi end-to-end. Control-M incorpora analisi predittive e automazione basata su eventi, essenziali per anticipare problemi di prestazioni e adattarsi a condizioni aziendali o di sistema in evoluzione. Questo approccio proattivo consente ai team operativi di mantenere i livelli di servizio e accelerare la risoluzione degli incidenti senza l'onere di una supervisione manuale costante. Inoltre, l'integrazione della piattaforma con i flussi di lavoro DevOps e DataOps garantisce che gli sforzi di automazione siano allineati con gli obiettivi organizzativi, supportando così sia l'innovazione che la governance. Industrie come finanza, sanità, manifattura e telecomunicazioni utilizzano ampiamente Control-M, dove affidabilità, conformità e continuità operativa sono fondamentali. Collegando persone, sistemi e dati, Control-M trasforma ambienti operativi frammentati in sistemi coesi e guidati dai dati per l'esecuzione. Con l'ampia esperienza di BMC nell'automazione intelligente, Control-M consente alle imprese di ridurre la complessità, migliorare l'agilità e fornire continuamente valore aziendale in un panorama digitale in continua evoluzione. La piattaforma si distingue fornendo una soluzione completa che non solo affronta le sfide operative attuali, ma prepara anche le organizzazioni alle esigenze future.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 151

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [BMC Software](https://www.g2.com/it/sellers/bmc-software)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.bmc.com
- **Anno di Fondazione:** 1980
- **Sede centrale:** Houston, TX
- **Twitter:** @BMCSoftware (48,048 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (9,008 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Bancario
  - **Company Size:** 52% Enterprise, 22% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (50 reviews)
- Automation (33 reviews)
- Features (32 reviews)
- Time-saving (31 reviews)
- Task Automation (27 reviews)

**Cons:**

- Complexity (35 reviews)
- Learning Curve (24 reviews)
- Complex UI (19 reviews)
- Difficult Learning (19 reviews)
- Expensive (19 reviews)

  ### 15. [Skyvia](https://www.g2.com/it/products/skyvia/reviews)
  Skyvia è una piattaforma di integrazione dati cloud senza codice e pipeline di dati che consente ETL, ELT, Reverse ETL, migrazione dei dati, sincronizzazione dati unidirezionale e bidirezionale, automazione dei flussi di lavoro, connettività in tempo reale e molto altro. Vantaggi dell'uso di Skyvia: • Efficienza dei costi: Con piani tariffari flessibili e convenienti per ciascun prodotto, Skyvia si adatta a imprese di qualsiasi dimensione. • Facilità d'uso: Basata su un ampio feedback dei clienti, la facilità d'uso è la qualità più forte di Skyvia. • Flessibilità: Skyvia offre strumenti di integrazione adattabili e senza codice per scenari aziendali sia di base che avanzati. • Fiducia: Skyvia è affidata da migliaia di organizzazioni orientate ai dati in tutto il mondo. Con una vasta libreria di oltre 200 connettori, Skyvia offre un'integrazione senza soluzione di continuità tra varie applicazioni cloud, database e data warehouse, inclusi Salesforce, Dynamics CRM, QuickBooks Online, SQL Server, Amazon Redshift, Google BigQuery e altri.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 314

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Devart](https://www.g2.com/it/sellers/devart)
- **Anno di Fondazione:** 1997
- **Sede centrale:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,738 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (254 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** CEO, CTO
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 51% Piccola impresa, 39% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (50 reviews)
- Easy Integrations (34 reviews)
- Easy Setup (33 reviews)
- Setup Ease (31 reviews)
- Data Management (27 reviews)

**Cons:**

- Information Deficiency (8 reviews)
- Difficult Setup (7 reviews)
- Feature Limitations (7 reviews)
- Learning Curve (7 reviews)
- Poor Documentation (7 reviews)

  ### 16. [Elastic Stack](https://www.g2.com/it/products/elastic-stack/reviews)
  Lo Stack Elastic, comunemente noto come ELK Stack, è una suite completa di strumenti open-source progettata per l'ingestione, l'archiviazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati in tempo reale. Comprende Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash, consentendo agli utenti di gestire dati da qualsiasi fonte e in qualsiasi formato in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Elasticsearch: Un motore di ricerca e analisi distribuito basato su JSON che consente l'archiviazione, la ricerca e l'analisi rapida di grandi volumi di dati. - Kibana: Un'interfaccia utente estensibile che fornisce potenti visualizzazioni, dashboard e strumenti di gestione per interpretare e presentare i dati in modo efficace. - Beats e Logstash: Strumenti di ingestione dati che raccolgono e elaborano dati da varie fonti, trasformandoli e inoltrandoli a Elasticsearch per l'indicizzazione. - Integrazioni: Una moltitudine di integrazioni pre-costruite che facilitano la raccolta e la connessione dei dati con lo Stack Elastic, consentendo di ottenere rapidamente informazioni. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Lo Stack Elastic consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati fornendo una piattaforma scalabile e resiliente per la ricerca e l'analisi in tempo reale. Affronta sfide come la gestione di grandi set di dati, garantendo alta disponibilità e fornendo rapidamente risultati di ricerca pertinenti. Offrendo una soluzione unificata per l'ingestione, l'archiviazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati, lo Stack Elastic permette agli utenti di ottenere informazioni utili, migliorare l'efficienza operativa e prendere decisioni informate basate sui loro dati.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 95

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Elastic](https://www.g2.com/it/sellers/elastic)
- **Anno di Fondazione:** 2012
- **Sede centrale:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @elastic (64,541 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (4,986 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NYSE: ESTC

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 44% Mid-Market, 35% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (3 reviews)
- Flexibility (3 reviews)
- Log Management (3 reviews)
- Search Efficiency (3 reviews)
- Versatility (3 reviews)

**Cons:**

- Resource Management (3 reviews)
- Complexity Issues (2 reviews)
- Expensive (2 reviews)
- High Memory Usage (2 reviews)
- Learning Curve (2 reviews)

  ### 17. [ILUM](https://www.g2.com/it/products/ilum-ilum/reviews)
  Ilum: Una Piattaforma Dati Creata da Ingegneri Dati, per Ingegneri Dati Ilum è una piattaforma Data Lakehouse che unifica la gestione dei dati, l'elaborazione distribuita, l'analisi e i flussi di lavoro AI per ingegneri AI, ingegneri dati, data scientist e analisti. Appartiene alle categorie di software Piattaforma Dati, Data Lakehouse e Ingegneria Dati e supporta un'implementazione flessibile su cloud, on-premise e ambienti ibridi. Ilum consente ai team tecnici di costruire, operare e scalare infrastrutture dati moderne utilizzando standard aperti. Integra strumenti per l'elaborazione batch, l'elaborazione in streaming, l'esplorazione basata su notebook, l'orchestrazione dei flussi di lavoro e l'intelligenza aziendale, tutto in un'unica piattaforma. Ilum supporta formati di tabelle aperti moderni come Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi e Apache Paimon. Offre anche un'integrazione nativa con Apache Spark e Trino per il calcolo, con il supporto per Apache Flink attualmente in sviluppo. Caratteristiche principali includono: - Editor SQL: Interroga Delta, Iceberg, Hudi o Spark SQL con completamento automatico, anteprime dei risultati e ispezione dei metadati. - Lineage & Catalogo Dati: Visualizza il flusso dei dati utilizzando OpenLineage ed esplora i dataset attraverso un catalogo dati ricercabile. - Integrazione Notebook: Usa notebook Jupyter integrati preconfigurati per Spark, metadati e il tuo ambiente dati per esplorazione o modellazione. - Gestione Job Spark: Invia, monitora e esegui il debug dei job Spark con log integrati, metriche, pianificazione e un server di cronologia Spark integrato. - Supporto Trino: Esegui query federate su più fonti di dati utilizzando Trino direttamente all'interno di Ilum. - Pipeline Dichiarative: Definisci pipeline ETL e di analisi ripetibili, con tracciamento delle dipendenze e logica di recupero. - Diagrammi ERD Automatici: Genera istantaneamente diagrammi ER da schemi per aiutare nella comprensione e onboarding dei dati. - Sperimentazione & Tracciamento ML: Include MLflow per gestire esperimenti, tracciare parametri, metriche e artefatti, completamente integrato con notebook e pipeline dati per semplificare i flussi di lavoro di sviluppo dei modelli. - Integrazione & Distribuzione AI: Supporta sia casi d'uso ML classici che AI moderni, inclusi flussi di lavoro GenAI, ricerca vettoriale e applicazioni basate su embedding. I modelli possono essere registrati, versionati e distribuiti per inferenza all'interno di pipeline dichiarative. - Interfaccia Agente AI Integrata: Ilum integra, fornendo un'interfaccia in stile GPT per interagire con i tuoi dati, attivare pipeline, generare SQL o esplorare metadati usando il linguaggio naturale, portando le capacità GenAI direttamente nella tua piattaforma dati. - Dashboard BI: Supporto nativo per Apache Superset, con integrazione JDBC per Tableau, Power BI e altri strumenti BI. Ulteriori punti salienti: - Gestione Multi-Cluster: Connetti più cluster Spark o Kubernetes per scalare e isolare i carichi di lavoro. - Controllo Accesso Granulare: Integrazione LDAP, OAuth2 e Hydra per un accesso sicuro basato su ruoli. - Pronto per l'Ibrido: Progettato per sostituire Databricks o Cloudera in ambienti dove l'adozione del cloud è parziale, regolamentata o non possibile.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 23

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Ilum](https://www.g2.com/it/sellers/ilum)
- **Sito web dell'azienda:** https://ilum.cloud/
- **Anno di Fondazione:** 2019
- **Sede centrale:** Santa Fe, US
- **Twitter:** @IlumCloud (19 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Telecomunicazioni
  - **Company Size:** 52% Enterprise, 35% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (17 reviews)
- Features (17 reviews)
- Integrations (17 reviews)
- Setup Ease (16 reviews)
- Easy Integrations (15 reviews)

**Cons:**

- Complex Setup (9 reviews)
- Difficult Setup (9 reviews)
- Learning Curve (9 reviews)
- UX Improvement (8 reviews)
- Complexity (7 reviews)

  ### 18. [Gathr.ai](https://www.g2.com/it/products/gathr-ai/reviews)
  Gathr.ai alimenta l'IA con un contesto dati completo per un'intelligenza di qualità superiore. Con un discorso dati ad alta fedeltà dal giorno zero, gli utenti possono ottenere risposte supportate dai dati alle domande 'perché', 'cosa succede se' e 'come faccio a' che spingono avanti gli indicatori chiave di prestazione aziendali. Questa intelligenza viene fornita nativamente sopra il patrimonio dati esistente dell'organizzazione — inclusi data warehouse, database, motori SQL federati e sistemi operativi. Le aziende leader in vari settori si affidano anche a Gathr.ai per costruire pipeline di dati ad alte prestazioni, soluzioni personalizzate Data+AI e esperienze analitiche orientate all'azione. Progettato per i costruttori, Gathr.ai offre agilità, prestazioni e controllo. Si integra perfettamente nello stack esistente — integrando sistemi a monte e a valle senza necessità di ulteriori interventi. Offre agli sviluppatori velocità di avvio e piena libertà di estensione.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 33

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Gathr.ai](https://www.g2.com/it/sellers/gathr-ai)
- **Anno di Fondazione:** 2022
- **Sede centrale:** Los Gatos, CA, US
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gathr-one (73 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Associate Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 79% Mid-Market, 21% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Integrations (9 reviews)
- Data Management (7 reviews)
- Drag (6 reviews)
- Ease of Use (6 reviews)
- Easy Integrations (6 reviews)

**Cons:**

- Access Issues (1 reviews)
- Connection Issues (1 reviews)
- Difficult Setup (1 reviews)
- Lack of Real-Time Data (1 reviews)
- Performance Optimization (1 reviews)

  ### 19. [AWS Glue](https://www.g2.com/it/products/aws-glue/reviews)
  AWS Glue è un servizio di integrazione dati senza server che facilita agli utenti di analisi la scoperta, la preparazione, lo spostamento e l'integrazione dei dati da più fonti per l'analisi, l'apprendimento automatico e lo sviluppo di applicazioni. Puoi scoprire e connetterti a oltre 70 fonti di dati diverse, gestire i tuoi dati in un catalogo dati centralizzato e creare, eseguire e monitorare visivamente pipeline ETL per caricare dati nei tuoi data lake. Puoi immediatamente cercare e interrogare i dati catalogati utilizzando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 191

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 48% Enterprise, 29% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (6 reviews)
- Data Integration (3 reviews)
- ETL Solutions (3 reviews)
- Features (3 reviews)
- Simple (3 reviews)

**Cons:**

- Slow Performance (3 reviews)
- Debugging Difficulty (2 reviews)
- Difficult Debugging (2 reviews)
- Performance Issues (2 reviews)
- Time-Consuming (2 reviews)

  ### 20. [Peliqan](https://www.g2.com/it/products/peliqan/reviews)
  Peliqan.io è una piattaforma di integrazione e automazione dei dati all-in-one, progettata per team aziendali, scale-up e consulenti, con un approccio AI-first. A differenza degli strumenti tradizionali per la gestione dei dati che richiedono un grande sforzo ingegneristico, Peliqan consente sia agli utenti aziendali che ai team tecnici di connettere, gestire e attivare i loro dati in un ambiente collaborativo - senza la necessità di un ingegnere dei dati dedicato. Con oltre 250 connettori integrati, Peliqan si connette a database, applicazioni aziendali SaaS (ERP, CRM, Contabilità, HRM/ATS ecc.), archiviazione cloud, file e API, così come a fonti di dati on-premise. Nuovi connettori sono disponibili su richiesta entro 5 giorni lavorativi. Peliqan offre pipeline ELT con un solo clic verso il data warehouse integrato, oppure puoi utilizzare il tuo data warehouse. Peliqan supporta tutti i principali data warehouse. Grazie al componente aggiuntivo di Excel di Peliqan, gli utenti aziendali e i consulenti possono lavorare con dati in tempo reale in Excel. Gli analisti e gli utenti esperti possono utilizzare l'editor SQL avanzato di Peliqan con il supporto di un assistente AI per trasformare i dati e preparare set di dati pronti per il business, che possono essere utilizzati in qualsiasi strumento BI come Microsoft Power BI, Metabase, Tableau, Qlik, Looker ecc. Gli utenti possono anche impostare flussi di Reverse ETL. Gli sviluppatori possono andare ancora oltre con l'ambiente low-code di Peliqan, con un ingegnere dati AI virtuale integrato, dove possono: - Costruire e pubblicare app di dati interattive - Automatizzare i writeback nei sistemi di origine - Pubblicare endpoint API per la condivisione dei dati - Implementare pipeline personalizzate - Sviluppare agenti AI interni Empowerando utenti aziendali, analisti, consulenti e sviluppatori, Peliqan riduce drasticamente la dipendenza dal supporto IT e accelera il processo decisionale. Peliqan non è solo uno strumento di pipeline dati ELT, è una soluzione completa per l'orchestrazione, l'automazione e l'attivazione dei dati. Peliqan funge anche da fondamento dati per Agentic AI, garantendo che gli agenti AI lavorino con viste affidabili e aggiornate a 360° di clienti, prodotti, ordini e altro - alla velocità di un data warehouse cloud. Il data warehouse di Peliqan fornisce uno strato di dati pronto per l'AI out-of-the-box, includendo: - Vettorizzazione automatica di dati strutturati e non strutturati per RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Text-to-SQL - MCP Gateway Nel panorama odierno, un data warehouse non è più solo per la BI - è il fondamento sia per la BI che per l'AI. Con Peliqan.io, le organizzazioni possono integrare, analizzare e attivare i loro dati senza soluzione di continuità, permettendo sia agli esseri umani che agli agenti AI di prendere decisioni più intelligenti e rapide.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 71

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Peliqan](https://www.g2.com/it/sellers/peliqan)
- **Sito web dell'azienda:** https://peliqan.io
- **Anno di Fondazione:** 2022
- **Sede centrale:** Gent
- **Twitter:** @Peliqan_io (8 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peliqan-data (27 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 47% Mid-Market, 42% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (45 reviews)
- Integrations (43 reviews)
- Easy Integrations (37 reviews)
- Connectors (36 reviews)
- Data Management (36 reviews)

**Cons:**

- Learning Difficulty (18 reviews)
- Required Technical Skills (12 reviews)
- Feature Limitations (10 reviews)
- Learning Curve (10 reviews)
- Steep Learning Curve (9 reviews)

  ### 21. [Coefficient](https://www.g2.com/it/products/coefficient/reviews)
  Coefficient è un nuovo modo per lavorare con i dati della tua azienda in modo migliore, più veloce e più accurato senza mai lasciare il tuo foglio di calcolo, integrandosi con gli strumenti che già utilizzi. Installa l'estensione Coefficient per Excel o Google Sheets e usala in un foglio nuovo o esistente in pochi secondi. Una volta installato, Coefficient vive come un compagno nella barra laterale, così i dati della tua azienda sono sempre a pochi clic di distanza. Qualsiasi fonte di dati con cui lavori è disponibile direttamente nella tua barra laterale di Coefficient – come Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL e Looker – con la possibilità di consolidare i tuoi dati da più sistemi in un unico foglio di calcolo. Usa i filtri di Coefficient per personalizzare facilmente le tue importazioni per lavorare solo con i dati di cui hai bisogno, mantenendo i tuoi fogli di calcolo performanti. Torna rapidamente in qualsiasi momento per aggiungere più dati nello stesso report. Non ricostruire mai due volte la stessa analisi mantenendo i tuoi dati aggiornati con aggiornamenti programmati. E usa gli avvisi di Coefficient per attivare messaggi su Slack o email ogni volta che il tuo foglio di calcolo si aggiorna. Ora, puoi trasformare il tuo foglio di calcolo nel sistema di monitoraggio più flessibile e potente per tutti i dati della tua azienda. Dì “addio” ai flussi di lavoro manuali dei dati e “ciao” ai fogli di calcolo connessi.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 176

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Coefficient](https://www.g2.com/it/sellers/coefficient)
- **Sito web dell'azienda:** https://coefficient.io/
- **Anno di Fondazione:** 2020
- **Sede centrale:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @coefficient_io (351 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (70 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 49% Mid-Market, 35% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (72 reviews)
- Automation (42 reviews)
- Integrations (42 reviews)
- Time-saving (36 reviews)
- Easy Integrations (31 reviews)

**Cons:**

- Limited Features (18 reviews)
- Feature Limitations (17 reviews)
- Limitations (13 reviews)
- Missing Features (12 reviews)
- Integration Issues (11 reviews)

  ### 22. [Weld](https://www.g2.com/it/products/weld-weld/reviews)
  Weld offre un modo ultra-veloce, sicuro e affidabile per trasferire i dati da tutti i tuoi strumenti, applicazioni e database nei data warehouse cloud, come Snowflake, BigQuery e Databricks. Distribuisci pipeline di dati in pochi minuti con connettori che si adattano ai cambiamenti di schema, rilevano duplicati, si auto-riparano in caso di errore e funzionano senza manutenzione, così il tuo team di dati può concentrarsi sugli insight, non sull'infrastruttura.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 101

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Weld](https://www.g2.com/it/sellers/weld-733aad41-2e36-4f42-9349-7d847f41d873)
- **Anno di Fondazione:** 2021
- **Sede centrale:** Copenhagen, DK
- **Twitter:** @WeldHQ (98 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/weldhq/ (97 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** CEO
  - **Top Industries:** Software per computer, Vendita al dettaglio
  - **Company Size:** 58% Piccola impresa, 41% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (16 reviews)
- Customer Support (13 reviews)
- Features (12 reviews)
- Automation (11 reviews)
- Data Integration (9 reviews)

**Cons:**

- Limited Connectors (8 reviews)
- Feature Limitations (6 reviews)
- Missing Features (5 reviews)
- Limited Integrations (4 reviews)
- Connectivity Issues (3 reviews)

  ### 23. [Keboola](https://www.g2.com/it/products/keboola/reviews)
  Keboola è la piattaforma unificata di orchestrazione AI e dati che consente alle organizzazioni di trasformare i dati in valore aziendale più rapidamente e in modo più sicuro che mai. Agisce come il tuo co-pilota AI agentico per i flussi di lavoro dei dati, automatizzando tutto, dall'integrazione all'intuizione. Con Keboola, i team di ingegneria, i nativi digitali, i CTO delle startup e i leader dell'innovazione possono costruire e gestire rapidamente prodotti di dati, applicazioni, agenti AI e team autonomi senza soluzione di continuità, senza sacrificare la conformità o la sicurezza. Costruito per ogni persona dei dati: Che tu sia un ingegnere dei dati esperto o un analista aziendale, Keboola è costruito per farti avere successo. Gli ingegneri dei dati amano l'estensibilità aperta: programmare in SQL, Python, R, o utilizzare la nostra API/CLI per personalizzare qualsiasi passaggio. Gli analisti e i non programmatori amano l'interfaccia utente self-service: assemblaggio di pipeline di dati con punta e clicca, trasformazioni drag-and-drop con testo in SQL su livello semantico e distribuzione con un clic di flussi di lavoro pre-costruiti. La collaborazione è senza soluzione di continuità, con spazi di lavoro condivisi e sandbox che consentono ai team di costruire e condividere prodotti di dati liberamente senza influire sulla produzione. Cosa ci distingue? Con Keboola, puoi costruire e gestire prodotti di dati, applicazioni, agenti AI e team autonomi senza soluzione di continuità, senza sacrificare la conformità o la sicurezza. 🔗 Connettività Unificata: Connettiti senza sforzo a oltre 700 fonti di dati (database, app SaaS e API). Flussi in tempo reale, Change Data Capture o batch. 🤖 Orchestrazione AI Agentica: Il motore guidato dall'AI di Keboola orchestra automaticamente pipeline di dati e flussi di lavoro ML. Può attivare i passaggi successivi in base agli eventi dei dati o ai controlli di qualità e allocare dinamicamente le risorse. Pensalo come un pilota automatico per i tuoi dati e AI, assicurando che le pipeline funzionino in modo ottimale e si riprendano da sole dagli intoppi. 🛡️ Governance e Sicurezza Integrate: Ogni set di dati e processo in Keboola è governato. Controlli di accesso granulari, tracciamento della provenienza e registri di audit sono nativi della piattaforma. La conformità è semplificata: SOC 2, GDPR e standard di settore sono supportati out-of-the-box. 🚀 Sviluppo e Prototipazione Rapida: Innova senza vincoli. Avvia sandbox di sviluppo/test isolate in pochi secondi per prototipare nuovi prodotti di dati o modelli AI. 🌎 Scalabilità Multi-Cloud: Costruito su un'architettura cloud-native, Keboola si adatta alle tue esigenze. Distribuisci sul tuo cloud preferito (AWS, Azure, GCP) e lascia che Keboola gestisca il lavoro pesante: calcolo elastico, elaborazione parallela e ottimizzazione del carico di lavoro. Inizia in piccolo e scala fino a carichi di lavoro aziendali a livello globale, senza dover ristrutturare. 💡 Attivazione dell'Insight End-to-End: Poiché Keboola unifica le tue pipeline di dati, analisi e ML, puoi passare dai dati grezzi a intuizioni guidate dall'AI in tempi record. Perché Keboola: Invece di mettere insieme più strumenti per integrazione, ETL/ELT, cataloghi di dati, automazione e AI, Keboola offre una piattaforma unica che fa tutto, con una facilità e un'intelligenza senza precedenti. I nostri clienti hanno sostituito 5-10 strumenti disparati con la soluzione unificata di Keboola, accelerando drasticamente la consegna. Unisciti a oltre 30.000 aziende e leader del settore che utilizzano Keboola per potenziare i loro team di dati. Che tu abbia bisogno di fornire dati agli agenti AI, semplificare un complesso patrimonio di dati o costruire e condividere prodotti di dati con l'azienda, la piattaforma di orchestrazione AI di Keboola si adatta alle tue esigenze, liberandoti per concentrarti sull'innovazione e la crescita aziendale.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 134

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Keboola](https://www.g2.com/it/sellers/keboola)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.keboola.com
- **Anno di Fondazione:** 2008
- **Sede centrale:** Prague
- **Twitter:** @keboola (2,007 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keboola/ (113 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Data Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Marketing e pubblicità
  - **Company Size:** 64% Mid-Market, 21% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (35 reviews)
- Features (27 reviews)
- Data Management (26 reviews)
- Integrations (26 reviews)
- Customer Support (25 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (14 reviews)
- Complexity (13 reviews)
- Steep Learning Curve (11 reviews)
- Data Management (9 reviews)
- UX Improvement (9 reviews)

  ### 24. [AWS Lake Formation](https://www.g2.com/it/products/aws-lake-formation/reviews)
  AWS Lake Formation è un servizio completamente gestito per costruire, gestire, proteggere e condividere dati nei data lake in pochi giorni. Puoi centralizzare la sicurezza e la governance e abilitare la condivisione dei dati in tutta l'organizzazione.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 31

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 33% Enterprise


  ### 25. [CData Connectors](https://www.g2.com/it/products/cdata-connectors/reviews)
  CData Drivers & Connectors è una piattaforma di connettività dati che fornisce driver e connettori basati su standard per l'accesso in tempo reale a oltre 300 applicazioni SaaS, database, API e fonti di big data. La soluzione consente alle organizzazioni di integrare dati live da qualsiasi fonte nei loro strumenti di BI esistenti, piattaforme di analisi, processi ETL e applicazioni personalizzate utilizzando interfacce familiari come ODBC, JDBC, ADO.NET e Python senza richiedere la replica dei dati o una complessa codifica personalizzata. Questo software di integrazione dati serve imprese, aziende di mercato medio e team di sviluppo che hanno bisogno di connettere fonti di dati disparate per iniziative di business intelligence, reporting, analisi, sviluppo di applicazioni e data warehousing. Gli utenti possono accedere a dati live da piattaforme popolari tra cui Salesforce, SharePoint, QuickBooks, SAP, NetSuite, Snowflake, Amazon Redshift e MongoDB attraverso un'interfaccia SQL unificata che elimina la complessità tecnica dell'integrazione API. Caratteristiche e Vantaggi Chiave: • Connettività Dati Universale: Accedi a oltre 300 fonti di dati attraverso una singola piattaforma con supporto per i principali sistemi di database, applicazioni cloud, database NoSQL e API web, riducendo la complessità dell'integrazione e il tempo di sviluppo • Integrazione Basata su Standard: Supporto nativo per ODBC, JDBC, ADO.NET, Python, Excel, SSIS e PowerShell che consente un'integrazione senza soluzione di continuità con strumenti e applicazioni esistenti senza richiedere competenze tecniche specializzate • Accesso ai Dati Live: La connettività in tempo reale garantisce che gli utenti lavorino sempre con informazioni aggiornate senza movimento, replica o ritardi di sincronizzazione dei dati, mantenendo l'accuratezza dei dati e riducendo i costi di archiviazione • Architettura ad Alte Prestazioni: I driver ottimizzati presentano scoperta dinamica dei metadati, caching intelligente, ottimizzazione del pushdown delle query e capacità di elaborazione parallela che offrono prestazioni di livello enterprise per operazioni di dati su larga scala La piattaforma elabora oltre 2,7 miliardi di query mensili per più di 7.000 clienti aziendali ed è stata riconosciuta nel 2024 nel Magic Quadrant di Gartner per gli Strumenti di Integrazione Dati, dimostrando scalabilità comprovata e validazione di mercato per requisiti di connettività dati mission-critical.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 16

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [CData](https://www.g2.com/it/sellers/cdata)
- **Sito web dell'azienda:** https://cdata.com
- **Anno di Fondazione:** 2014
- **Sede centrale:** Chapel Hill, NC
- **Twitter:** @cdatasoftware (2,003 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cdatasoftware/ (496 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 31% Enterprise, 31% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (9 reviews)
- Connectors (6 reviews)
- Easy Setup (5 reviews)
- Implementation Ease (3 reviews)
- Integrations (3 reviews)

**Cons:**

- Expensive (5 reviews)
- Connection Issues (3 reviews)
- Poor Performance (3 reviews)
- Data Inaccuracy (2 reviews)
- Large Datasets Management (2 reviews)



## Parent Category

[Integrazione dei Dati nel Cloud Software](https://www.g2.com/it/categories/cloud-data-integration)



## Related Categories

- [Strumenti ETL](https://www.g2.com/it/categories/etl-tools)
- [Software iPaaS](https://www.g2.com/it/categories/ipaas)
- [Strumenti di estrazione dati](https://www.g2.com/it/categories/data-extraction-tools)



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## Buyer Guide

### Cosa Dovresti Sapere Sulle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

### Cosa sono le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

L'integrazione dei big data è definita come un processo all'interno del ciclo di vita dei dati che comporta l'estrazione di dati da fonti eterogenee e la loro combinazione per ottenere informazioni unificate e approfondite che possono aiutare a prendere decisioni migliori.

Le piattaforme di integrazione dei big data sono gli strumenti che consentono di estrarre dati da varie fonti e poi ordinarli e processarli. Ogni giorno viene generato un enorme volume di dati da varie fonti. Le organizzazioni stanno cercando di trarre valore da questi dati. La maggior parte dei dati è in formato non strutturato. I dati richiesti sono spesso distribuiti su varie fonti come endpoint IoT, applicazioni, comunicazioni o forniti da terze parti.

#### Quali Tipi di Piattaforme di Integrazione dei Big Data Esistono?

L'obiettivo finale di una piattaforma di integrazione dei big data è trasferire e unificare i dati da fonti disparate. I responsabili dei dati possono ottenere una migliore comprensione dei vari metodi per raggiungere questo obiettivo comprendendo i diversi tipi di software di integrazione dei dati. Possono decidere quale tipo di piattaforma si adatta meglio a loro:

**Integrazione dei dati middleware**

Il middleware è un software che funge da materiale di collegamento per due sistemi diversi. Connette varie applicazioni e trasferisce dati dall'applicazione al database. Il middleware è ampiamente utilizzato per l'integrazione delle applicazioni e la gestione dei dati. Quando un'organizzazione integra sistemi legacy con quelli moderni, viene utilizzato il middleware.

**Consolidamento dei dati**

Questo termine è usato in modo intercambiabile con l'integrazione dei dati. Il consolidamento dei dati significa combinare dati da tutte le fonti disparate. Rimuove anche eventuali errori prima di memorizzarli in un data warehouse o data lake. Il consolidamento dei dati migliora la qualità dei dati.

**Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL)**

L'ETL costituisce il nucleo degli strumenti di integrazione dei dati anche oggi. L'ETL è il processo di consolidamento dei dati in un data warehouse. Comporta l'estrazione dei dati dai sistemi sorgente, la loro trasformazione nel formato richiesto e il caricamento nel sistema di destinazione.

**Integrazione dei dati aziendali**

Mentre l'integrazione dei big data è un termine più ampio, l'integrazione dei dati aziendali si riferisce alla centralizzazione dei dati tra più organizzazioni. Questo viene solitamente fatto quando le organizzazioni attraversano fusioni e acquisizioni.

### Quali sono le Caratteristiche Comuni delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Il software di integrazione dei big data è un modo per qualsiasi organizzazione di prendere decisioni informate. Di seguito sono riportate le caratteristiche chiave delle piattaforme di integrazione dei big data:

**Connettori per big data:** Molte applicazioni oggi utilizzano più di un database. I connettori di dati rendono possibile spostare i dati da un database a un altro. Le organizzazioni utilizzano i connettori per big data per filtrare e trasformare i dati in una struttura adeguata per scopi di interrogazione e analisi. Le organizzazioni possono beneficiare della scalabilità e delle trasmissioni di dati in tempo reale, a differenza dei tradizionali batch. Con le aziende basate su cloud e guidate dai dati che guadagnano popolarità, l'integrazione avanzata dei dati in qualsiasi piattaforma di integrazione dei big data aiuta con integrazioni più agili, senza cambiamenti costanti dello schema. IPaaS fornisce connettori per big data pre-costruiti, regole aziendali e mappe, che aiutano a organizzare i flussi di integrazione.

**Trasformazione dei dati:** La trasformazione dei dati è il processo di cambiamento dei dati da una struttura di formato a un'altra. Le organizzazioni utilizzano questo strumento per organizzare meglio i dati rendendoli compatibili con altri dati, unendo dati, e così via. I processi come l'integrazione dei dati, la migrazione dei dati, il data warehousing/archiviazione dei dati e il data wrangling possono tutti coinvolgere la trasformazione dei dati.

**Sfruttare i dati da fonti non convenzionali di big data:** Questa è una delle caratteristiche chiave di qualsiasi piattaforma di integrazione dei big data efficiente. I formati di file comuni come i PDF sono solitamente supportati dagli strumenti di integrazione dei dati. La caratteristica avanzata di sfruttare i dati da fonti non convenzionali supporta formati di file come COBOL, fonti email e file XML/JSON. Le organizzazioni utilizzano questa caratteristica per ottenere un'analisi dei dati semplificata.

**Virtualizzazione dei dati:** Le organizzazioni beneficiano di questa caratteristica ottenendo accesso a una vista unificata di vari sistemi disparati. Non c'è movimento fisico di dati da e verso i database. La caratteristica offre alle organizzazioni accesso in tempo reale ai loro dati senza esporre i dettagli tecnici dei sistemi sorgente.

**Qualità dei dati:** Questa caratteristica è centrale per tutte le piattaforme di integrazione dei big data. Quando i dati sono di eccellente qualità, è più facile processarli e analizzarli, aiutando infine le organizzazioni a prendere decisioni migliori.

**Integrazione del database:** La tecnologia del database aiuta nell'archiviazione dei dati e si è evoluta nel corso degli anni. Relazionale, NoSQL, gerarchico e molti altri sono tipi di database. Il database NoSQL è anche conosciuto come database non relazionale. L'integrazione del database viene solitamente effettuata in caso di fusioni e acquisizioni. Due database individuali vengono integrati per una migliore comprensione del nuovo business.

**Gestione dei big data:** È l'organizzazione, l'amministrazione e la governance di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati. La governance dei dati è una parte importante della gestione dei dati. Una strategia di governance dei big data gioca un ruolo chiave nel determinare come l'azienda trarrà vantaggio dalle risorse disponibili. Le organizzazioni sfruttano questa caratteristica per garantire un alto livello di qualità dei dati.

**Elaborazione dei dati:** La caratteristica manipola i dati raccogliendoli e combinandoli per ottenere informazioni utilizzabili. Con i big data che migrano al cloud, i benefici dell'elaborazione dei dati nel cloud possono essere sfruttati da organizzazioni piccole e grandi allo stesso modo.

**Interfaccia di programmazione delle applicazioni (API):** Questa caratteristica connette un sistema a un altro tramite API, consentendo lo scambio di dati tra quei due sistemi. Facilita la connettività senza soluzione di continuità tra dispositivi e programmi.

**Data warehouse:** Questa è una parte del processo di integrazione dei dati che si occupa della pulizia, formattazione e archiviazione dei dati. Una delle implementazioni importanti dell'integrazione dei big data è la costruzione di un data warehouse. Viene fatto unendo sistemi per unificare i dati da fonti disparate. Tecnicamente i data warehouse eseguono interrogazioni e analisi.

### Quali sono i Benefici delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Le aziende oggi sono guidate dai dati. Pertanto, è importante pulire, processare e organizzare questi dati per prendere decisioni migliori. Di seguito sono riportati i benefici dell'implementazione delle piattaforme di integrazione dei big data nelle organizzazioni:

**Riduzione della complessità dei big data:** In qualsiasi organizzazione, più sono le applicazioni, più sono le interfacce. I big data possono essere difficili da gestire a volte. Tuttavia, il software di integrazione dei big data aiuta a gestire la complessità, facilitando la consegna dei dati a qualsiasi sistema e semplificando le connessioni. Inizia con la definizione dei dati critici per il business; dati relativi a clienti, prodotti, siti e fornitori. L'intero processo potrebbe comportare l'aggiornamento, la raccolta e il raffinamento dei dati per formare una comprensione uniforme degli stessi.

**Scalabilità:** I big data sono principalmente non strutturati e richiedono un'analisi in tempo reale. Gli strumenti avanzati per i big data in associazione con il cloud computing aiutano a collegare i dati con eventi in tempo reale e automatizzare l'allocazione delle risorse in base alle attività di integrazione. Quando le organizzazioni hanno piattaforme di dati scalabili, sono anche preparate per una potenziale crescita delle loro esigenze di dati.

**Miglioramento delle decisioni:** Le organizzazioni spesso si occupano di una varietà di dati provenienti da fonti disparate. L'integrazione dei dati aiuta i manager a comprendere le dinamiche del loro business e anticipare i cambiamenti del mercato. I dati inseriti manualmente possono spesso avere difetti e quindi fornire scarse intuizioni andando avanti. Le piattaforme di integrazione aiutano a ottenere dati aggiornati, facilitando così decisioni più rapide e di qualità superiore. Quando i dati sono unificati, sono accessibili a tutti nell'organizzazione. Questo aumenta la trasparenza, la collaborazione e, infine, massimizza il valore dei dati.

**Ottimizzazione dei costi:** Le piattaforme di integrazione creano un'architettura software centralizzata che si connette al sistema e al software e consente di trasportare i dati senza problemi. Questo si concentra sull'eliminazione delle inefficienze causate dall'uso di più software all'interno di un'organizzazione. Questo riduce il costo richiesto per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi di grandi quantità di dati.

**Governance dei dati:** Questo sistema aiuta a comprendere i dirigenti responsabili delle risorse di dati in un'organizzazione.

### Chi Utilizza le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

**Analisti di dati e data scientist:** Questi dipendenti sono generalmente i principali utenti degli strumenti di integrazione dei big data. Utilizzano il software per ottenere una comprensione più profonda dei dati critici per il business. Questi team possono essere incaricati della preparazione dei dati, della pulizia e dell'elaborazione dei dati per ulteriori analisi.

**Team di marketing:** I team di marketing spesso conducono diversi tipi di campagne, tra cui email marketing, pubblicità digitale o anche campagne pubblicitarie tradizionali. I dati privi di errori e approfonditi aiutano il team di marketing a eseguire campagne e strategie di successo. L'integrazione dei big data aiuta i team di marketing a promuovere l'azienda o il suo prodotto al pubblico target.

**Team finanziari:** I team finanziari sfruttano le piattaforme di integrazione dei dati per ottenere informazioni e comprensione dei fattori che influenzano il business di un'organizzazione. I team finanziari richiedono dati in tempo reale per ottenere intuizioni azionabili, il che è possibile utilizzando software avanzati di integrazione dei dati. Integrando i dati finanziari con altri dati operativi, i team di contabilità e finanza ottengono intuizioni azionabili che potrebbero non essere state scoperte attraverso l'uso di strumenti tradizionali.

#### Software Correlato alle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme all'integrazione dei dati includono:

**Software di integrazione dei dati basato su metadati:** Il software di integrazione dei big data può gestire una varietà di dati. Tuttavia, quando utilizzato con potenti metadati, può semplificare la creazione e la gestione dei report di BI. Il repository di metadati fornisce una vista e analizza il movimento dei dati all'interno dell'organizzazione.

[Piattaforme di gestione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-management-platforms) **:** Questa categoria di software è utilizzata per raccogliere, analizzare e archiviare big data. Le piattaforme di gestione dei dati aiutano le organizzazioni a sfruttare i big data da varie fonti in tempo reale, portando a un coinvolgimento efficace dei clienti.

[Software di replica dei dati](https://www.g2.com/categories/data-replication) **:** La replica dei dati può essere un processo una tantum o continuo. Questo software mira a mantenere tutti i membri dell'organizzazione sulla stessa pagina. La replica dei dati comporta la copia dei dati da un server a un database su un altro server.

[Software di analisi dei big data](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** Le piattaforme di analisi dei dati sono un grande aiuto per qualsiasi organizzazione con la necessità di visualizzazione tempestiva dei dati di analisi di alto livello. Molte industrie mirano ai loro clienti utilizzando l'analisi dei dati, che aiuta le aziende a fornire un'esperienza personalizzata e a soddisfare le aspettative dei clienti.

**Software di integrazione delle applicazioni:** L'integrazione delle applicazioni, come l'integrazione dei dati, funziona in batch; questo lascia lacune nel prendere azioni rapide. Le organizzazioni possono beneficiare dello spostamento dei dati in tempo reale con l'integrazione delle applicazioni per un accesso facile e azioni più rapide.

### Sfide con le Piattaforme di Integrazione dei Big Data

**Gestione di grandi volumi di dati:** La crescita esponenziale dei dati da varie fonti è una delle sfide più grandi dell'integrazione dei big data. Questo crea ulteriori problemi con la conservazione di questi dati. A volte i dati funzionano su più piattaforme, una combinazione di hosting on-premises e cloud. Questo dà origine a complessità e la gestione può diventare difficile.

**Compiti di integrazione dei dati manuali:** In molte organizzazioni, i data scientist sono i dipendenti che trovano e preparano i dati, il che lascia l'equivalente di solo una settimana di tempo per i veri compiti di data science e lavoro analitico. Questo ha spinto le imprese a cercare strumenti per automatizzare l'ingestione e l'integrazione.

**Crescita dei dati eterogenei:** I dati eterogenei sono un gruppo di dati con tipi di dati non simili. I dati vengono raccolti in formati diversi: strutturati, non strutturati e semi-strutturati. Integrare tutti questi tipi di dati disparati è un processo tedioso e richiederebbe un adeguato strumento ETL. I dati sono per lo più gestiti da vari sistemi di gestione dei dati e potrebbero non essere nello stesso formato.

**Problemi con la qualità dei dati:** Dati incompatibili o non validi possono essere presenti nei dati ottenuti da fonti disparate. Le aziende potrebbero non esserne consapevoli, e le analisi potrebbero mostrare intuizioni con questi dati incompatibili che potrebbero avere gravi ripercussioni. Le intuizioni fornite dall'analisi dei dati potrebbero potenzialmente essere fuorvianti. La qualità dei dati raccolti viene tenuta sotto controllo nominando un dirigente per la gestione dei dati. Questo lavoro manuale può richiedere tempo per grandi volumi di dati.

### Quali Aziende Dovrebbero Acquistare Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

**Retail:** Questo settore è il più comune a utilizzare il software per i big data. Vogliono attrarre più clienti al loro business. Per questo, devono anticipare correttamente ciò che i clienti vogliono. Intuizioni accurate possono aiutare le aziende a identificare i loro clienti target e a costruire il loro vantaggio competitivo.

**Logistica:** L'integrazione dei dati unisce diversi sistemi combinando dati e funzioni. I dati nel settore dei trasporti e della logistica sono archiviati in sistemi ERP on-premises e CRM basati su cloud. Le soluzioni di integrazione dei big data aiutano le organizzazioni a superare sfide come la congestione del traffico e la cattiva gestione della capacità utilizzando la gestione automatizzata della flotta e l'analisi basata su cloud. I processi aziendali sono ottimizzati e gli errori di trascrizione sono anche ridotti.

**Istruzione:** La privacy e la sicurezza dei dati sono di fondamentale importanza nel settore dell'istruzione. Gli strumenti per i big data stanno cambiando completamente lo scenario educativo. La tecnologia all'avanguardia può aiutare a fare valutazioni educative migliori.

**Bancario e finanziario:** L'integrazione dei dati aiuta le banche a fornire una migliore esperienza al cliente, cross-selling, fidelizzazione dei clienti e redditività complessiva. L'integrazione dei big data aiuta nella rilevazione delle frodi e nella conformità.

**Costruzioni:** I grandi progetti infrastrutturali sono enormi in volume. Mentre le costruzioni sono uno dei settori meno digitalizzati, le organizzazioni stanno ora realizzando l'importanza dei dati generati e che dovrebbero essere sfruttati per ottenere risultati migliori. Utilizzando le piattaforme di integrazione dei big data, le aziende possono combinare i dati di progettazione e costruzione in modo che ogni dipartimento rimanga sulla stessa pagina. Questo porta a un migliore tracciamento dei dati di progettazione del progetto utilizzati sul sito di costruzione.

**Sanità:** Le piattaforme di big data sono fondamentali per il settore sanitario. I dati nella sanità sono non strutturati e l'integrazione dei dati può risultare utile per ottenere intuizioni preziose. L'obiettivo finale delle soluzioni di integrazione dei dati in questo settore è migliorare la qualità e il costo dell'assistenza sanitaria per pazienti e ricercatori.

### Come Acquistare Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

#### Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per le Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare la prima piattaforma di integrazione dei big data, o forse un'organizzazione ha bisogno di aggiornare un sistema legacy, ovunque si trovi un'azienda nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di integrazione dei big data per l'azienda.

I particolari punti dolenti del business potrebbero essere legati a tutto il lavoro manuale che deve essere completato. Se l'azienda ha accumulato molti dati, la necessità è di cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti dolenti e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare lo strumento di integrazione dei big data, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno.

Prendere una visione olistica del business e identificare i punti dolenti può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia le caratteristiche necessarie che quelle desiderabili, comprese le caratteristiche di budget, il numero di utenti, le integrazioni, i requisiti di sicurezza, le soluzioni cloud o on-premises e altro ancora.

A seconda dell'ambito della distribuzione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di integrazione dei big data.

#### Confrontare i Prodotti delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

**Creare un elenco lungo**

Dal soddisfare le esigenze funzionali del business all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto dopo che tutte le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.

**Creare un elenco breve**

Dall'elenco lungo dei fornitori, è utile restringere l'elenco dei fornitori e creare un elenco più breve di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questo elenco in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le caratteristiche e i prezzi delle varie soluzioni di integrazione dei big data.

**Condurre demo**

Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ogni soluzione nell'elenco breve con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza.

#### Selezione delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

**Scegliere un team di selezione**

Prima di iniziare, è fondamentale creare un team che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che hanno il giusto interesse, le competenze e il tempo per partecipare a questo processo. Un team di tre o cinque persone con ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un responsabile tecnico, amministratore IT sarebbe sufficiente. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori potrebbe essere più piccolo, con meno partecipanti che multitasking e assumono più responsabilità.

**Negoziazione**

Poiché le piattaforme di integrazione dei dati riguardano tutti i dati, l'utente deve assicurarsi che il processo di selezione sia guidato dai dati. Il team di selezione dovrebbe confrontare dati importanti come le metriche di prezzo di un particolare fornitore, la fase in cui si trova l'organizzazione acquirente e anche i termini e le condizioni dell'organizzazione.

**Decisione finale**

È imperativo aprire una conversazione riguardante i prezzi e le licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a offrire uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.

### Quanto Costano le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Il software di integrazione dei dati è disponibile sia on-premises che su cloud. Il costo per tipo cambia dato che ci sono certi fattori per ciascun tipo da considerare. Le organizzazioni che considerano di distribuire software on-premises sono responsabili dei costi associati all'hardware del server, al consumo di energia e allo spazio. Mentre il software che utilizza il cloud può essere addebitato per le risorse che utilizza e i prezzi aumentano o diminuiscono a seconda di quanto del software viene consumato.

#### Ritorno sull'Investimento (ROI)

Le organizzazioni acquistano piattaforme di integrazione dei big data con l'aspettativa di un certo ROI. Sebbene ci siano modi per calcolare direttamente i ROI, potrebbe essere un po' scoraggiante usarli qui. Dipende interamente dalla complessità del progetto e infine dal software stesso. Il ROI può essere ulteriormente esaminato da una prospettiva IT e da una prospettiva aziendale. Il ROI sull'infrastruttura IT, il personale, la costruzione di competenze e il costo dei servizi viene calcolato. Mentre, per il business, gli investimenti di tempo, gli investimenti esterni (il costo relativo ai partner esterni coinvolti nel progetto) e i costi di opportunità sono considerati importanti.

### Implementazione delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

**Come vengono Implementate le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?**

È necessario definire gli obiettivi da raggiungere utilizzando una piattaforma di integrazione dei big data. Questo aiuterà a misurare il successo dei progetti target per i quali verrà utilizzato il software di integrazione dei big data. Le grandi organizzazioni hanno dati in grandi volumi da fonti di dati eterogenee, quindi è meglio assumere una parte esterna per implementare il software. La connettività tra i sistemi è garantita durante il processo. Con una ricca esperienza nel corso degli anni, gli specialisti di queste società di consulenza possono guidare le aziende nel connettere e consolidare i loro dati in modo efficace aiutando l'azienda a identificare i migliori fornitori nello spazio che si adatterebbero alle loro esigenze e obiettivi aziendali.

**Chi è Responsabile dell'Implementazione delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data?**

L'implementazione dell'integrazione dei dati può essere un processo tedioso. In tali momenti, è consigliabile avere il supporto del fornitore durante l'implementazione. La dimensione del team potrebbe variare da moderata a grande a seconda della complessità del software da implementare. Con team interfunzionali, è possibile semplificare il processo di implementazione. Prima dell'uso effettivo, è sempre una buona pratica testare dati di esempio.

**Come si Presenta il Processo di Implementazione per le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?**

Il processo di implementazione complessivo può essere eseguito nei seguenti passaggi:

- Identificare e definire il progetto è un passaggio in cui le organizzazioni possono capire il formato in cui i dati consolidati devono essere in modo che possano risultare di massima utilità per l'organizzazione.
- Rivedere i sistemi diventa cruciale a questo punto. A seconda della connettività, gli specialisti di consulenza possono consigliare connettori di dati e/o porte SFTP per facilitare lo scambio di dati.
- Definire il framework di integrazione dei dati.
- Definire come verranno elaborati i dati.

**Quando Dovresti Implementare le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?**

Il software di integrazione dei big data è solitamente richiesto quando l'organizzazione si occupa di grandi quantità di dati provenienti da fonti disparate.

### Tendenze delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

**Piattaforme di integrazione ibride**

Queste piattaforme aiutano gli utenti aziendali a gestire dati altamente complessi. Le piattaforme di integrazione ibride integrano dati on-premises e basati su cloud. Queste piattaforme aiutano a ridurre i costi e i rischi.

**Integrazione utilizzando intelligenza artificiale e apprendimento automatico**

La natura dirompente della trasformazione digitale odierna ha aperto la strada a molti nuovi sviluppi nelle piattaforme di integrazione. Con l'intelligenza artificiale, è possibile ottenere intuizioni accurate sui dati dei clienti e quindi soddisfare le loro aspettative. L'apprendimento automatico aiuta a fornire la trasparenza per prendere decisioni migliori.

**Adozione del software come servizio (SaaS) e del cloud**

Il SaaS sta aiutando il software tradizionale on-premises a migrare al cloud. La facilità d'uso del cloud e del SaaS consente alle organizzazioni di utilizzare i dati da qualsiasi luogo, in qualsiasi momento, e pagare per quanto viene utilizzato. Elimina anche l'uso dell'hardware rendendo l'infrastruttura flessibile.

**Blockchain per dati e analisi**

La tecnologia blockchain può aiutare in più di un modo:

- Aumenta la sicurezza
- Fornisce trasparenza
- Semplifica il processo di integrazione
- Semplifica le comunicazioni
- Elimina la necessità di intermediari riducendo così i costi.