# Migliori Piattaforme di Integrazione dei Big Data per le imprese

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


   I prodotti classificati nella categoria generale Piattaforme di Integrazione dei Big Data sono simili sotto molti aspetti e aiutano le aziende di tutte le dimensioni a risolvere i loro problemi aziendali. Tuttavia, le caratteristiche, i prezzi, l'installazione e la configurazione per le grandi imprese differiscono da quelle di altre dimensioni aziendali, motivo per cui abbiniamo gli acquirenti al giusto Enterprise Business Piattaforme di Integrazione dei Big Data per soddisfare le loro esigenze. Confronta le valutazioni dei prodotti basate sulle recensioni degli utenti aziendali o connettiti con uno dei consulenti di acquisto di G2 per trovare le soluzioni giuste nella categoria Enterprise Business Piattaforme di Integrazione dei Big Data.

Oltre a qualificarsi per l'inclusione nella categoria Piattaforme di Integrazione dei Big Data, per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Enterprise Business Piattaforme di Integrazione dei Big Data, un prodotto deve avere almeno 10 recensioni lasciate da un revisore di un'azienda di grandi dimensioni.




  
## Top Piattaforme di Integrazione dei Big Data at a Glance
| # | Product | Rating | Best For | What Users Say |
|---|---------|--------|----------|----------------|
| 1 | [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) | 4.5/5.0 (1,147 reviews) | Analisi SQL senza server attraverso pipeline di dati native di Google | "[Strumento cloud facile da usare con query salvate e condivisibili](https://www.g2.com/it/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12958418)" |
| 2 | [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (805 reviews) | ETL senza codice e fusione di dati da più fonti | "[Analisi intuitive con trascinamento che accelerano la preparazione dei dati e le intuizioni](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-12983224)" |
| 3 | [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) | 4.5/5.0 (707 reviews) | Analisi multi-carico di lavoro con separazione calcolo-archiviazione | "[Easy, Efficient Data Extraction with Clear Database Insights](https://www.g2.com/it/survey_responses/snowflake-review-12884116)" |
| 4 | [Workato](https://www.g2.com/it/products/workato/reviews) | 4.7/5.0 (747 reviews) | Orchestrazione dei dati tra applicazioni con ricette a basso codice | "[Workato ci aiuta a costruire integrazioni complesse a una velocità fulminea.](https://www.g2.com/it/survey_responses/workato-review-10305521)" |
| 5 | [Azure Data Factory](https://www.g2.com/it/products/azure-data-factory/reviews) | 4.6/5.0 (95 reviews) | Orchestrazione ETL nativa di Azure attraverso fonti di dati ibride | "[Integrazione Intuitiva e Scalabile dei Dati con Azure Data Factory](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-data-factory-review-12454264)" |
| 6 | [Amazon Redshift](https://www.g2.com/it/products/amazon-redshift/reviews) | 4.3/5.0 (369 reviews) | Data warehousing analitico nativo AWS su scala petabyte | "[Piattaforma Dati Cloud Scalabile ed Efficiente](https://www.g2.com/it/survey_responses/amazon-redshift-review-12872150)" |
| 7 | [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/it/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews) | 4.4/5.0 (371 reviews) | Creazione di pipeline ETL a basso codice in ambienti ibridi | "[Pipeline intuitivi con trascinamento e rilascio e sincronizzazione affidabile in tempo reale](https://www.g2.com/it/survey_responses/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip-review-12873225)" |
| 8 | [5X](https://www.g2.com/it/products/5x/reviews) | 4.9/5.0 (81 reviews) | Consolidamento completo dello stack di dati con orchestrazione gestita di dbt | "[Un partner di dati affidabile e scalabile](https://www.g2.com/it/survey_responses/5x-review-11889175)" |
| 9 | [Maia](https://www.g2.com/it/products/matillion-maia/reviews) | 4.5/5.0 (119 reviews) | — | "[Maia ha scalato oltre 800 migrazioni di pipeline senza ulteriore sovraccarico](https://www.g2.com/it/survey_responses/maia-review-12920298)" |
| 10 | [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/it/products/astro-by-astronomer/reviews) | 4.5/5.0 (135 reviews) | Orchestrazione di Airflow gestita con consegna di pipeline senza infrastruttura | "[Eccellente esperienza per sviluppatori e clienti](https://www.g2.com/it/survey_responses/astro-by-astronomer-review-8428848)" |

  
## How Many Piattaforme di Integrazione dei Big Data Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 128

### Category Stats (Jun 2026)
- **Average Rating**: 4.52/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **Top Trending Product**: EazyDI (+9.58%) - Among all products in this category, EazyDI recorded the largest rating increase compared to last month
*Last updated: June 19, 2026*

  
## How Does G2 Rank Piattaforme di Integrazione dei Big Data Products?

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

- 30 Analisti ed Esperti di Dati
- 9,400+ Recensioni autentiche
- 128+ 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.

  
  
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La piattaforma di prodotti AI e dati di Domo consente alle organizzazioni di trasformare i dati in informazioni e soluzioni attuabili. Permette agli utenti di connettere senza problemi diverse fonti di dati, preparare i dati per l'uso e generare report e visualizzazioni dinamiche, tutto all'interno di un'unica interfaccia. Con funzionalità di AI e automazione integrate, i team possono facilmente costruire e utilizzare agenti AI, ottimizzare i flussi di lavoro e creare soluzioni su misura.



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  ## What Are the Top-Rated Piattaforme di Integrazione dei Big Data Products in 2026?
### 1. [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:** 805
**How Do G2 Users Rate Alteryx?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **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 (26,149 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst
  - **Top Industries:** Servizi finanziari, Contabilità
  - **Company Size:** 63% Enterprise, 21% Mid-Market


#### What Are Alteryx's Pros and 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)

### 2. [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:** 1,147
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?**

- **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google)
- **Anno di Fondazione:** 1998
- **Sede centrale:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,899,995 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 38% Enterprise, 35% Mid-Market


#### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons?

**Pros:**

- Speed (143 reviews)
- Ease of Use (129 reviews)
- Integrations (110 reviews)
- Fast Querying (105 reviews)
- Query Efficiency (100 reviews)

**Cons:**

- Expensive (127 reviews)
- Query Issues (65 reviews)
- Learning Curve (54 reviews)
- Cost Management (52 reviews)
- Cost Issues (51 reviews)

### 3. [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:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 707
**How Do G2 Users Rate Snowflake?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Snowflake?**

- **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 (278 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (11,308 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 45% Mid-Market, 42% Enterprise


#### What Are Snowflake's Pros and 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)

### 4. [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:** 95
**How Do G2 Users Rate Azure Data Factory?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Data Factory?**

- **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft)
- **Anno di Fondazione:** 1975
- **Sede centrale:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,091,739 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 60% Enterprise, 30% Mid-Market


#### What Are Azure Data Factory's Pros and 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)

### 5. [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:** 747
**How Do G2 Users Rate Workato?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Workato?**

- **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 (3,641 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,401 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **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


#### What Are Workato's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (240 reviews)
- Easy Integrations (173 reviews)
- Integrations (171 reviews)
- Features (156 reviews)
- Automation (149 reviews)

**Cons:**

- Complexity (70 reviews)
- Learning Curve (58 reviews)
- Data Limitations (55 reviews)
- Missing Features (55 reviews)
- Steep Learning Curve (48 reviews)

### 6. [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:** 369
**How Do G2 Users Rate Amazon Redshift?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Amazon Redshift?**

- **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 (2,232,483 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **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


#### What Are Amazon Redshift's Pros and 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)

### 7. [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:** 194
**How Do G2 Users Rate AWS Glue?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind AWS Glue?**

- **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 (2,232,483 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 49% Enterprise, 29% Mid-Market


#### What Are AWS Glue's Pros and 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)

### 8. [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
**How Do G2 Users Rate Astro by Astronomer?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Astro by Astronomer?**

- **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 (19,697 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,595 dipendenti su LinkedIn®)

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


#### What Are Astro by Astronomer's Pros and 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)

### 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
**How Do G2 Users Rate IBM StreamSets?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM StreamSets?**

- **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm)
- **Anno di Fondazione:** 1911
- **Sede centrale:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** SWX:IBM

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


#### What Are IBM StreamSets's Pros and 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. [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
**How Do G2 Users Rate ILUM?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind ILUM?**

- **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®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Telecomunicazioni
  - **Company Size:** 52% Enterprise, 35% Mid-Market


#### What Are ILUM's Pros and 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)

### 11. [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/it/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews)
  La piattaforma SnapLogic è una soluzione di integrazione e automazione agentica che aiuta i team aziendali a connettere applicazioni, fonti di dati e API, e orchestrare flussi di lavoro potenziati dall'IA in ambienti cloud e on-premises. SnapLogic ha sede a San Mateo, California. Fondata nel 2006, l'azienda serve clienti in diversi settori, tra cui servizi finanziari, farmaceutica, manifatturiero, software e istruzione superiore, con uffici in Nord America, Europa e Asia Pacifico. La piattaforma è progettata per team IT, ingegneri dei dati e specialisti dell'integrazione che necessitano di spostare dati tra sistemi, automatizzare processi aziendali e governare l'attività degli agenti IA su larga scala. Supporta casi d'uso tra cui integrazione di applicazioni, gestione di pipeline di dati, gestione del ciclo di vita delle API, modernizzazione di sistemi legacy e orchestrazione di IA aziendale. \*\*Caratteristiche e capacità chiave della piattaforma SnapLogic includono:\*\* - Costruttore di pipeline visivo e low-code: Un designer drag-and-drop che consente ai team di costruire, testare e distribuire integrazioni senza scrivere codice personalizzato, riducendo la dipendenza dalle risorse degli sviluppatori. - Libreria di connettori Snaps pre-costruiti: Più di 1.000 connettori riutilizzabili per applicazioni aziendali, database, servizi cloud e piattaforme di dati, configurabili per modelli di integrazione sia semplici che complessi. - SnapGPT: Un co-pilota IA integrato nella piattaforma che genera pipeline di integrazione, suggerisce mappature dei dati e assiste nella risoluzione dei problemi delle pipeline utilizzando input in linguaggio naturale. - Gestione delle API: Strumenti per creare, pubblicare, proteggere e monitorare le API, consentendo alle organizzazioni di esporre e consumare servizi dati attraverso sistemi interni ed esterni. - Automazione dei flussi di lavoro agentici: Capacità di progettare e orchestrare agenti IA che eseguono processi aziendali multi-step, con supporto nativo per il Model Context Protocol (MCP) per gestire le interazioni degli agenti attraverso modelli e strumenti. - Integrazione e trasformazione dei dati: Supporto per pipeline di dati batch, in tempo reale e in streaming con capacità di trasformazione, mappatura e arricchimento integrate per dati strutturati e non strutturati. - Monitoraggio e governance centralizzati: Un dashboard unificato per tracciare le prestazioni delle pipeline, gestire i controlli di accesso e mantenere l'auditabilità di tutte le attività di integrazione e automazione. La piattaforma SnapLogic affronta le sfide comuni che le organizzazioni incontrano quando scalano le loro operazioni tecnologiche: dati frammentati attraverso sistemi disconnessi, alti costi di sviluppo dell'integrazione e la complessità di distribuire l'IA in ambienti regolamentati o critici per la missione. Fornendo una piattaforma unificata sia per l'integrazione tradizionale che per l'automazione agentica, riduce la dipendenza da connettori codificati su misura e consente ai team di costruire e gestire integrazioni senza richiedere una profonda competenza in ingegneria del software.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 371
**How Do G2 Users Rate SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?**

- **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 (7,348 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/210766/ (317 dipendenti su LinkedIn®)

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


#### What Are SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)'s Pros and 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)

### 12. [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:** 157
**How Do G2 Users Rate Control-M?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Control-M?**

- **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 (47,946 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,877 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** System Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Bancario
  - **Company Size:** 51% Enterprise, 15% Piccola impresa


#### What Are Control-M's Pros and 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)

### 13. [Maia](https://www.g2.com/it/products/matillion-maia/reviews)
  Maia è una piattaforma di automazione dei dati AI alimentata da agenti AI autonomi che costruiscono, mantengono ed evolvono prodotti di dati, eliminando così il lavoro manuale sui dati. Maia consente ai CDAOs e ai team di dati aziendali di fornire prodotti di dati su scala macchina mantenendo la governance. La sua piattaforma integrata combina agenti specializzati in Maia Team, basati sull'intelligenza dei dati organizzativi del Maia Context Engine ed eseguiti attraverso gli strumenti di dati governati di Maia Foundation. Organizzazioni come EDF, St. James’ Place e Nature’s Touch utilizzano Maia per automatizzare il lavoro sui dati su larga scala, modernizzare le piattaforme e accelerare le roadmap AI senza aumentare il personale. Guarda Maia di persona.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 119
**How Do G2 Users Rate Maia?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Maia?**

- **Venditore:** [Matillion](https://www.g2.com/it/sellers/matillion)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.matillion.com
- **Anno di Fondazione:** 2011
- **Sede centrale:** Salford, GB
- **Twitter:** @matillion (7,362 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2360297/ (459 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 47% Mid-Market, 31% Enterprise


#### What Are Maia's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (10 reviews)
- Automation (5 reviews)
- Simple (5 reviews)
- User Interface (5 reviews)
- ETL Efficiency (4 reviews)

**Cons:**

- Feature Limitations (9 reviews)
- Expensive (4 reviews)
- Limitations (4 reviews)
- Cloud Dependency (3 reviews)
- API Issues (2 reviews)

### 14. [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:** 104
**How Do G2 Users Rate Elastic Stack?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Elastic Stack?**

- **Venditore:** [Elastic](https://www.g2.com/it/sellers/elastic)
- **Anno di Fondazione:** 2012
- **Sede centrale:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @elastic (65,200 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (5,079 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NYSE: ESTC

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 46% Mid-Market, 34% Enterprise


#### What Are Elastic Stack's Pros and 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)

### 15. [Riva](https://www.g2.com/it/products/riva/reviews)
  Potenziare le Relazioni Fidate nei Servizi Finanziari Riva è il partner fidato per le organizzazioni che cercano di costruire relazioni più forti con i clienti mentre semplificano le operazioni. Le nostre soluzioni innovative consentono ai consulenti di offrire esperienze personalizzate e conformi su larga scala. Con un'integrazione CRM senza soluzione di continuità, approfondimenti sui clienti in tempo reale e una governance avanzata dei dati, Riva assicura che ogni interazione conti. Servendo i servizi finanziari e altre industrie sensibili ai dati da oltre 15 anni, aiutiamo le aziende a proteggere i loro clienti, coltivare relazioni durature e recuperare tempo prezioso. Unisciti alle oltre 650 imprese in tutto il mondo che si affidano a Riva per trasformare il modo in cui interagiscono con i loro clienti. https://rivaengine.com/


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 106
**How Do G2 Users Rate Riva?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Riva?**

- **Venditore:** [Omni Technology Solutions](https://www.g2.com/it/sellers/omni-technology-solutions)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.rivacrmintegration.com
- **Anno di Fondazione:** 2008
- **Sede centrale:** Edmonton, Alberta
- **Twitter:** @crm_integration (6 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/278719/ (125 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Servizi finanziari, Bancario
  - **Company Size:** 41% Mid-Market, 31% Piccola impresa


#### What Are Riva's Pros and Cons?

**Pros:**

- Accuracy (3 reviews)
- Time-saving (3 reviews)
- Automation (2 reviews)
- CRM Integration (2 reviews)
- Customer Support (2 reviews)

**Cons:**

- AI Integration (1 reviews)
- AI Limitations (1 reviews)
- Automation Difficulty (1 reviews)
- Automation Issues (1 reviews)
- Complexity (1 reviews)

### 16. [Apache Sqoop](https://www.g2.com/it/products/apache-sqoop/reviews)
  Apache Sqoop è uno strumento progettato per trasferire in modo efficiente grandi quantità di dati tra Apache Hadoop e archivi di dati strutturati come i database relazionali.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 29
**How Do G2 Users Rate Apache Sqoop?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Apache Sqoop?**

- **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Anno di Fondazione:** 1999
- **Sede centrale:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,168 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 55% Enterprise, 23% Mid-Market


### 17. [Adverity](https://www.g2.com/it/products/adverity/reviews)
  Gestione Centralizzata dei Dati per il Marketer Moderno Adverity è la piattaforma di intelligenza di marketing che consente ad agenzie e imprese di trasformare dati complessi in decisioni sicure, potenziate dall'IA. Attraverso la connettività automatizzata a oltre 600 fonti e destinazioni di dati, capacità di trasformazione dei dati senza pari, potente governance dei dati e IA agentica e conversazionale integrata per un accesso ai dati semplificato e un'attivazione delle intuizioni, Adverity consente decisioni più intelligenti e rapide. Adverity è utilizzato da marchi e agenzie leader tra cui Unilever, Bosch, IKEA, Barilla, Forbes, GroupM, Publicis, Dentsu e altri.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 307
**How Do G2 Users Rate Adverity?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Adverity?**

- **Venditore:** [Adverity GmbH](https://www.g2.com/it/sellers/adverity-gmbh)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.adverity.com
- **Anno di Fondazione:** 2015
- **Sede centrale:** Vienna, Austria
- **Twitter:** @myadverity (1,757 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5340622/ (312 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Data Engineer
  - **Top Industries:** Marketing e pubblicità, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 43% Mid-Market, 38% Piccola impresa


#### What Are Adverity's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (16 reviews)
- Integrations (11 reviews)
- Data Management (10 reviews)
- Easy Integrations (10 reviews)
- User Interface (10 reviews)

**Cons:**

- Time-Consuming (7 reviews)
- Complex Setup (4 reviews)
- Data Management (4 reviews)
- Difficult Learning (4 reviews)
- Limited Customization (4 reviews)

### 18. [Qlik Replicate](https://www.g2.com/it/products/qlik-replicate/reviews)
  Qlik Replicate (precedentemente Attunity Replicate) consente alle organizzazioni di accelerare la replica, l'ingestione e lo streaming dei dati su una vasta gamma di database eterogenei, data warehouse e piattaforme di big data. Utilizzato da centinaia di imprese in tutto il mondo, Qlik Replicate sposta i tuoi dati in modo semplice, sicuro ed efficiente con un impatto operativo minimo. Qlik Replicate fornisce un'integrazione dati automatizzata, in tempo reale e universale su tutti i principali endpoint di origine come database, sistemi come SAP, mainframe e Salesforce e consegna i dati a sistemi di streaming, data warehouse e data lake. On-premises e nel cloud. Qlik Replicate è diverso e pronto per l'impresa. Sposta i dati ad alta velocità dalla sorgente alla destinazione, in modo semplice e facile, e offre un monitoraggio unificato delle tue pipeline di dati in tutta l'impresa, tutto gestito attraverso un'interfaccia grafica che automatizza completamente la replica end-to-end. Con la nostra configurazione semplificata e senza agenti, i tuoi amministratori e architetti dei dati possono configurare rapidamente, controllare e monitorare carichi di massa e aggiornamenti in tempo reale con la cattura automatizzata dei dati di modifica (CDC) su larga scala.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 95
**How Do G2 Users Rate Qlik Replicate?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Qlik Replicate?**

- **Venditore:** [Qlik](https://www.g2.com/it/sellers/qlik)
- **Anno di Fondazione:** 1993
- **Sede centrale:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,130 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,551 dipendenti su LinkedIn®)
- **Telefono:** 1 (888) 994-9854

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Bancario
  - **Company Size:** 42% Enterprise, 35% Mid-Market


#### What Are Qlik Replicate's Pros and Cons?

**Pros:**

- Features (3 reviews)
- Database Management (2 reviews)
- Easy Integrations (2 reviews)
- Scalability (2 reviews)
- Automation (1 reviews)

**Cons:**

- Complex Setup (2 reviews)
- Learning Difficulty (2 reviews)
- Difficult Setup (1 reviews)
- Expensive (1 reviews)
- Inadequate Security (1 reviews)

### 19. [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:** 188
**How Do G2 Users Rate Coefficient?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 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: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Coefficient?**

- **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 (346 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (71 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 47% Mid-Market, 36% Piccola impresa


#### What Are Coefficient's Pros and 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)

### 20. [Cloudera](https://www.g2.com/it/products/cloudera/reviews)
  Cloudera è l'unica azienda di piattaforme dati e AI ibride che le grandi organizzazioni si fidano per portare l'AI ai loro dati ovunque essi si trovino. A differenza di altri fornitori, Cloudera offre un'esperienza cloud coerente che converge cloud pubblici, data center on-premise e l'edge, sfruttando una solida base open-source. Come pioniere nel big data, Cloudera consente alle aziende di applicare l'AI e di avere il controllo su 100% dei loro dati, in tutte le forme, migliorando la sicurezza, la governance e gli insight in tempo reale e predittivi. I più grandi marchi del mondo in tutti i settori si affidano a Cloudera per trasformare il processo decisionale e, in ultima analisi, aumentare i profitti, proteggere dalle minacce e salvare vite. La piattaforma dati e AI di Cloudera include: Cloudera AI: Distribuisci e scala qualsiasi modello AI, ovunque. Cloudera porta il calcolo ai dati governati dove essi si trovano per un'AI privata ovunque per design. Controllo completo, sicurezza e governance dei dati, modelli, agenti e inferenze critici per la missione assicurano implementazioni AI sovrane più rapide. Cloudera Data-in-Motion: Prendi decisioni rapide dai dati in tempo reale ovunque. Sposta i dati con qualsiasi struttura da qualsiasi fonte a qualsiasi destinazione senza soluzione di continuità attraverso ambienti ibridi, consentendo decisioni aziendali critiche nel momento elaborando e analizzando dati in tempo reale ovunque, dall'edge all'AI, mentre il business accade. Cloudera Open Data Lakehouse: Elabora qualsiasi dato, ovunque, per insight azionabili. Prendi decisioni intelligenti con un data lakehouse aperto alimentato da Apache Iceberg che fornisce dati affidabili, sicuri e unificati per alimentare agenti, applicazioni AI e analisi, migliorando la collaborazione, rompendo i silos e semplificando la condivisione. Cloudera Unified Data Fabric: Unifica sicurezza e governance in tutto il patrimonio dati. Vai oltre la gestione dati frammentata: abbatti i silos e collega fonti di dati disparate in modo intelligente e sicuro per fornire una visione unificata di tutti i dati organizzativi e un controllo centralizzato end-to-end attraverso ambienti dati ibridi complessi.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 131
**How Do G2 Users Rate Cloudera?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Cloudera?**

- **Venditore:** [Cloudera](https://www.g2.com/it/sellers/cloudera)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.cloudera.com
- **Anno di Fondazione:** 2008
- **Sede centrale:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,442 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,446 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 42% Enterprise, 32% Piccola impresa


#### What Are Cloudera's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (22 reviews)
- Scalability (17 reviews)
- Security (9 reviews)
- Data Management (8 reviews)
- Features (8 reviews)

**Cons:**

- Expensive (16 reviews)
- Complexity (7 reviews)
- Difficult Learning (5 reviews)
- Poor Documentation (4 reviews)
- Access Issues (3 reviews)

### 21. [IBM DataStage](https://www.g2.com/it/products/ibm-datastage/reviews)
  IBM® InfoSphere® DataStage® è una piattaforma ETL leader che integra dati attraverso molteplici sistemi aziendali. Sfrutta un framework parallelo ad alte prestazioni, disponibile on-premises o nel cloud. La piattaforma scalabile fornisce una gestione estesa dei metadati e connettività aziendale. Integra dati eterogenei, inclusi big data a riposo (basati su Hadoop) o big data in movimento (basati su flussi), su piattaforme distribuite e mainframe. Supporta IBM Db2® Z e Db2 per z/OS®, applica carichi di lavoro e regole aziendali, e integra dati in tempo reale in una piattaforma facile da distribuire e scalabile. Learn More: https://ibm.co/2NpHEtZ


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 62
**How Do G2 Users Rate IBM DataStage?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM DataStage?**

- **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm)
- **Anno di Fondazione:** 1911
- **Sede centrale:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Bancario, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 77% Enterprise, 15% Mid-Market


#### What Are IBM DataStage's Pros and Cons?

**Pros:**

- Customization (1 reviews)
- Data Pipelining (1 reviews)
- Drag (1 reviews)
- Ease of Use (1 reviews)
- Efficiency Improvement (1 reviews)

**Cons:**

- Complex Processes (1 reviews)
- Dependency Issues (1 reviews)
- Expensive (1 reviews)
- Lack of Real-Time Data (1 reviews)
- Learning Difficulty (1 reviews)

### 22. [Apache NiFi](https://www.g2.com/it/products/apache-nifi/reviews)
  Apache NiFi è una piattaforma di integrazione dati open-source progettata per automatizzare il flusso di informazioni tra sistemi. Consente agli utenti di progettare, gestire e monitorare i flussi di dati attraverso un'interfaccia intuitiva basata sul web, facilitando l'ingestione, la trasformazione e l'instradamento dei dati in tempo reale senza la necessità di una programmazione estensiva. Sviluppato originariamente dalla National Security Agency (NSA) come "NiagaraFiles", NiFi è stato rilasciato alla comunità open-source nel 2014 ed è diventato un progetto di primo livello sotto la Apache Software Foundation. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Interfaccia Grafica Intuitiva: NiFi offre un'interfaccia web drag-and-drop che semplifica la creazione e la gestione dei flussi di dati, permettendo agli utenti di configurare i processori e monitorare i flussi di dati visivamente. - Elaborazione in Tempo Reale: Supporta sia l'elaborazione di dati in streaming che batch, consentendo la gestione di fonti e formati di dati diversi in tempo reale. - Ampia Libreria di Processori: Fornisce oltre 300 processori integrati per compiti come l'ingestione, la trasformazione, l'instradamento e la consegna dei dati, facilitando l'integrazione con vari sistemi e protocolli. - Tracciamento della Provenienza dei Dati: Mantiene informazioni dettagliate sulla provenienza di ogni dato, permettendo agli utenti di tracciare la sua origine, le trasformazioni e le decisioni di instradamento, essenziali per audit e conformità. - Scalabilità e Clustering: Supporta il clustering per alta disponibilità e scalabilità, consentendo l'elaborazione distribuita dei dati su più nodi. - Caratteristiche di Sicurezza: Incorpora misure di sicurezza robuste, inclusa la crittografia SSL/TLS, l'autenticazione e il controllo degli accessi dettagliato, garantendo una trasmissione e un accesso sicuri ai dati. Valore Primario e Risoluzione dei Problemi: Apache NiFi affronta le complessità dell'automazione del flusso di dati fornendo una piattaforma user-friendly che riduce la necessità di programmazione personalizzata, accelerando così i cicli di sviluppo. Le sue capacità di elaborazione in tempo reale e l'ampia libreria di processori permettono alle organizzazioni di integrare sistemi disparati in modo efficiente, garantendo un movimento e una trasformazione dei dati senza soluzione di continuità. Il tracciamento completo della provenienza dei dati migliora la trasparenza e la conformità, mentre le sue caratteristiche di scalabilità e sicurezza lo rendono adatto per implementazioni a livello aziendale. Semplificando la gestione dei flussi di dati, NiFi consente alle organizzazioni di concentrarsi sull'ottenere intuizioni e valore dai loro dati piuttosto che affrontare le complessità dell'integrazione dei dati.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 26
**How Do G2 Users Rate Apache NiFi?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 7.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Apache NiFi?**

- **Venditore:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Anno di Fondazione:** 1999
- **Sede centrale:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,168 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 46% Enterprise, 31% Mid-Market


### 23. [SAS Data Management](https://www.g2.com/it/products/sas-data-management/reviews)
  La gestione dei dati SAS è una soluzione completa progettata per trasformare i dati grezzi in un asset aziendale prezioso migliorando, integrando, gestendo e governando i dati in tutta l'organizzazione. Consente agli utenti di accedere ai dati da varie fonti, creare regole, collaborare con i team e gestire i metadati, preparando così i dati per l'analisi e il processo decisionale informato. Caratteristiche e funzionalità principali: - Accesso e integrazione dei dati: Accedi senza problemi ai dati da fonti diverse, inclusi sistemi legacy e piattaforme moderne come Hadoop, garantendo un'integrazione completa dei dati. - Qualità e pulizia dei dati: Utilizza strumenti integrati per identificare e rettificare automaticamente i problemi di qualità dei dati, riducendo errori e incoerenze. - Preparazione dei dati: Prepara i dati per l'analisi e la reportistica in un ambiente self-service senza la necessità di codifica o assistenza IT, migliorando la produttività. - Governance dei dati: Implementa politiche e processi coerenti per garantire che i dati siano conformi agli standard stabiliti e ai requisiti normativi. - Protezione dei dati personali: Identifica e monitora le fonti di dati personali per conformarsi alle normative sulla privacy come il GDPR. - Federazione e gestione dei dati: Semplifica le complessità dell'integrazione dei dati con un ambiente dati virtuale che offre un quadro completo dei dati in un formato facile da usare. Valore primario e soluzioni fornite: La gestione dei dati SAS affronta la necessità critica per le organizzazioni di gestire efficacemente i propri dati, trasformandoli in un asset strategico. Fornendo una piattaforma unificata per l'accesso, l'integrazione, la qualità, la governance e la gestione dei dati master, elimina la necessità di strumenti multipli e sovrapposti. Questa consolidazione porta a un miglioramento dell'accuratezza dei dati, operazioni semplificate e capacità decisionali potenziate. Le organizzazioni possono garantire che tutti i dati interni e di terze parti rimangano puliti e ben gestiti, facilitando la conformità agli standard normativi e consentendo processi aziendali più efficienti ed efficaci.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 97
**How Do G2 Users Rate SAS Data Management?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 7.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SAS Data Management?**

- **Venditore:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Anno di Fondazione:** 1976
- **Sede centrale:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,863 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 dipendenti su LinkedIn®)
- **Telefono:** 1-800-727-0025

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Istruzione superiore, Ricerca
  - **Company Size:** 51% Enterprise, 26% Piccola impresa


#### What Are SAS Data Management's Pros and Cons?

**Pros:**

- Ease of Use (12 reviews)
- Analytics (5 reviews)
- Data Cleaning (4 reviews)
- Data Quality (4 reviews)
- Data Management (3 reviews)

**Cons:**

- Expensive (7 reviews)
- Not User-Friendly (3 reviews)
- Slow Performance (3 reviews)
- Training Required (3 reviews)
- Complexity (2 reviews)

### 24. [Qubole](https://www.g2.com/it/products/qubole/reviews)
  Qubole è l'azienda del data lake aperto che fornisce una piattaforma di data lake semplice e sicura per l'apprendimento automatico, lo streaming e l'analisi ad hoc. Nessun'altra piattaforma offre l'apertura e la flessibilità dei carichi di lavoro dei dati di Qubole, accelerando radicalmente l'adozione del data lake, riducendo il tempo per ottenere valore e abbassando i costi del data lake nel cloud del 50 percento. La piattaforma di Qubole fornisce servizi di data lake end-to-end come gestione dell'infrastruttura cloud, gestione dei dati, ingegneria continua dei dati, analisi e apprendimento automatico con amministrazione quasi zero. Qubole è fidata da marchi leader come Expedia, Disney, Oracle, Gannett e Adobe per stimolare l'innovazione e trasformare le loro attività per l'era dei big data. Per ulteriori informazioni, visitaci su www.qubole.com.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 237
**How Do G2 Users Rate Qubole?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Qubole?**

- **Venditore:** [Qubole](https://www.g2.com/it/sellers/qubole)
- **Anno di Fondazione:** 2011
- **Sede centrale:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @qubole (9,425 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (24 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Software Engineer, Data Scientist
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 51% Enterprise, 44% Mid-Market


### 25. [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/it/products/progress-marklogic/reviews)
  Progress MarkLogic è una piattaforma di gestione dati multi-modello di livello enterprise che sblocca il valore dai dati complessi. Funziona con l'intera gamma di informazioni di un'azienda e le rende facilmente scopribili e pronte a potenziare applicazioni di alto valore, intelligenza decisionale e AI affidabile. Le organizzazioni sfruttano le capacità integrate per integrare, armonizzare, cercare e visualizzare dati multi-modello per costruire un ecosistema di dati connessi come base sicura e scalabile per l'era dell'AI.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 65
**How Do G2 Users Rate Progress MarkLogic?**

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualità del supporto:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilità di amministrazione:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Progress MarkLogic?**

- **Venditore:** [Progress Software](https://www.g2.com/it/sellers/progress-software)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.progress.com/
- **Anno di Fondazione:** 1981
- **Sede centrale:** Burlington, MA.
- **Twitter:** @ProgressSW (48,773 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/progress-software/ (4,205 dipendenti su LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 53% Enterprise, 24% Piccola impresa



    ## What Is Piattaforme di Integrazione dei Big Data?
  [Integrazione dei Dati nel Cloud Software](https://www.g2.com/it/categories/cloud-data-integration)
  ## What Software Categories Are Similar to Piattaforme di Integrazione dei Big Data?
    - [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)

  
---

## How Do You Choose the Right Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

### 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.