# Migliori Software di Data Fabric per le imprese *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* I prodotti classificati nella categoria generale Tessuto Dati 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 Tessuto Dati 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 Tessuto Dati. Oltre a qualificarsi per l'inclusione nella categoria Software di Data Fabric, per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Enterprise Business Software di Data Fabric, un prodotto deve avere almeno 10 recensioni lasciate da un revisore di un'azienda di grandi dimensioni. ## Top Software di Data Fabric at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/it/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews) | 4.3/5.0 (138 reviews) | Accesso ai dati senza copia all'interno dei flussi di lavoro di ServiceNow | "[Intelligenza in tempo reale senza copia con ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/it/survey_responses/servicenow-workflow-data-fabric-review-12543653)" | | 2 | [SAP Datasphere](https://www.g2.com/it/products/sap-datasphere/reviews) | 4.2/5.0 (166 reviews) | Tessuto di dati federato nativo SAP con preservazione semantica | "[SAP Datasphere Una Piattaforma Potente per l'Integrazione dei Dati e Intuizioni Aziendali in Tempo Reale](https://www.g2.com/it/survey_responses/sap-datasphere-review-12817894)" | | 3 | [K2View](https://www.g2.com/it/products/k2view/reviews) | 4.6/5.0 (43 reviews) | Tessuto di dati basato su entità per l'accesso in tempo reale | "[Una soluzione pratica per gestire i dati aziendali su larga scala](https://www.g2.com/it/survey_responses/k2view-review-12928262)" | | 4 | [Discovery Hub](https://www.g2.com/it/products/discovery-hub/reviews) | 4.3/5.0 (147 reviews) | Automazione del data warehouse a basso codice con lineage | "[Coerenza e automazione dei dati senza sforzo](https://www.g2.com/it/survey_responses/discovery-hub-review-12028087)" | | 5 | [Denodo](https://www.g2.com/it/products/denodo/reviews) | 4.3/5.0 (39 reviews) | Virtualizzazione federata dei dati attraverso fonti eterogenee | "[Virtualizzazione dei dati senza sforzo con sicurezza di prim'ordine](https://www.g2.com/it/survey_responses/denodo-review-12582329)" | | 6 | [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/it/products/astro-by-astronomer/reviews) | 4.5/5.0 (135 reviews) | Orchestrazione di Airflow gestita con astrazione dell'infrastruttura | "[Eccellente esperienza per sviluppatori e clienti](https://www.g2.com/it/survey_responses/astro-by-astronomer-review-8428848)" | | 7 | [Incorta](https://www.g2.com/it/products/incorta/reviews) | 4.4/5.0 (55 reviews) | ELT multi-sorgente con analisi a trasformazione zero | "[Facilitare la presentazione e l'accesso alle informazioni](https://www.g2.com/it/survey_responses/incorta-review-9467627)" | | 8 | [Google Cloud Knowledge Catalog](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-knowledge-catalog/reviews) | 4.3/5.0 (17 reviews) | Tessuto di dati cross-silo con governance unificata | "[Strumento indispensabile per le aziende che raccolgono dati nell'oceano](https://www.g2.com/it/survey_responses/google-cloud-knowledge-catalog-review-8951605)" | | 9 | [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/it/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) | 4.3/5.0 (72 reviews) | Tessuto di dati unificato con virtualizzazione governata dall'IA | "[Soluzione completa per flussi di lavoro ad alta intensità di dati](https://www.g2.com/it/survey_responses/ibm-cloud-pak-for-data-review-12967373)" | | 10 | [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/it/products/progress-marklogic/reviews) | 4.3/5.0 (65 reviews) | Tessuto di dati non strutturati multi-modello con ricerca aziendale | "[Sono un ingegnere di supporto tecnico che lavora con Microsoft con l'identità di Azure.](https://www.g2.com/it/survey_responses/progress-marklogic-review-9456409)" | ## How Many Software di Data Fabric Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 78 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.33/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **Top Trending Product**: K2View (+0.26%) - Among all products in this category, K2View recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software di Data Fabric Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 1,800+ Recensioni autentiche - 78+ 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. --- **Sponsored** ### ER/Studio Cos'è ER/Studio? ER/Studio è una piattaforma di modellazione dei dati aziendali che aiuta le organizzazioni a progettare, gestire e governare le risorse di dati in ambienti complessi. Collega i requisiti aziendali all'implementazione tecnica attraverso modelli concettuali, logici e fisici, creando una singola fonte di verità per i dati aziendali. Progetta e Collabora Progetta modelli di dati e mantieni i team allineati con il repository condiviso multi-utente e il portale web di ER/Studio, Team Server. Il repository centralizzato supporta il controllo delle versioni, l'accesso basato sui ruoli e lo sviluppo parallelo, in modo che più modellatori possano lavorare simultaneamente mantenendo una cronologia completa delle modifiche. Team Server estende la collaborazione oltre gli architetti fornendo accesso basato su browser per stakeholder aziendali e tecnici per esplorare modelli, rivedere definizioni e partecipare a discussioni. Costruisci, versiona e rivedi modelli in sede o su piattaforme basate su cloud come Snowflake, Databricks, Azure Synapse e Oracle per mantenere precisione, coerenza e visibilità in tutto il tuo ecosistema di dati. Governa e Standardizza Guida analisi affidabili con definizioni di dati standardizzate e governance integrata. ER/Studio collega glossari aziendali e dizionari di dati sincronizzandosi senza problemi con Microsoft Purview e Collibra, garantendo una terminologia coerente, una documentazione chiara e la conformità a livello aziendale dalla creazione del modello alla consegna. Accelera con l'IA ER/Studio include ERbert, un assistente di modellazione dei dati AI che converte le richieste aziendali in linguaggio naturale in modelli di dati strutturati. Questa funzione risparmia tempo, riduce lo sforzo manuale e aiuta i team a consegnare più velocemente. Perché le Organizzazioni Scelgono ER/Studio - Interfaccia intuitiva preferita dagli architetti dei dati - Ambiente di modellazione unificato per tutte le principali piattaforme di database - Collaborazione senza soluzione di continuità tra utenti tecnici e aziendali - Architettura su scala aziendale per standardizzazione e governance - Gestione integrata di IA e metadati per una consegna più rapida ER/Studio consente ai team di dati aziendali di costruire architetture di dati affidabili e ben governate che accelerano le analisi, riducono i rischi e migliorano la comprensione organizzativa dei dati. 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[ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/it/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews) Workflow Data Fabric è la base dati pronta per l'AI della piattaforma AI di ServiceNow. Si connette a qualsiasi tipo di dati—strutturati, non strutturati e in streaming—contestualizzandoli con significato aziendale e governance, e li controlla con tracciabilità e politiche in modo che i dipendenti e gli agenti AI possano agire con fiducia su informazioni in tempo reale per prevenire interruzioni, risolvere richieste più velocemente e ottimizzare le operazioni—tutto su un'unica piattaforma. Come Workflow Data Fabric trasforma i dati in azione immediata Connetti Unifica i dati da sistemi come Salesforce, SAP, Workday, data lake e flussi di eventi in tempo reale senza duplicazione o integrazioni fragili punto a punto. Con Zero Copy Connectors, Stream Connect, External Content Connectors e Integration Hub, WDF semplifica l'architettura e riduce i costi e i tempi di integrazione. Contestualizza Dai ai dati un significato aziendale e rendili affidabili con un Catalogo Dati attivo, governance integrata e tracciabilità. Usa Knowledge Graph per mappare le relazioni (ad esempio, clienti, asset, ordini) in modo che gli agenti AI e i flussi di lavoro comprendano il contesto e prendano decisioni accurate nel flusso di lavoro. Controlla Applica politiche, permessi e controlli di conformità su fonti connesse in modo che le persone giuste e gli agenti AI accedano ai dati giusti, al momento giusto, con piena auditabilità e tracciabilità—niente più copie ombra o pipeline opache. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 138 **How Do G2 Users Rate ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Governance:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integrazione dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilità d'uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protezione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Venditore:** [ServiceNow](https://www.g2.com/it/sellers/servicenow) - **Sito web dell'azienda:** https://www.servicenow.com/ - **Anno di Fondazione:** 2004 - **Sede centrale:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @servicenow (55,548 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/29352/ (35,081 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 45% Enterprise, 27% Mid-Market #### What Are ServiceNow Workflow Data Fabric's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (37 reviews) - Integrations (34 reviews) - Automation (30 reviews) - Efficiency Improvement (26 reviews) - Data Management (25 reviews) **Cons:** - Complex Setup (23 reviews) - Difficult Setup (17 reviews) - Expensive (15 reviews) - Slow Performance (14 reviews) - Complexity (13 reviews) ### 2. [SAP Datasphere](https://www.g2.com/it/products/sap-datasphere/reviews) SAP Datasphere è un servizio unificato per l'integrazione dei dati, la catalogazione, la modellazione semantica, il data warehousing e la virtualizzazione dei carichi di lavoro su tutti i tuoi dati. Consente a ogni professionista dei dati di fornire un accesso senza interruzioni e scalabile ai dati aziendali critici. SAP Datasphere, e il suo ecosistema di dati aperti, è la base per un tessuto di dati aziendali. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 166 **How Do G2 Users Rate SAP Datasphere?** - **Governance:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integrazione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protezione dei dati:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind SAP Datasphere?** - **Venditore:** [SAP](https://www.g2.com/it/sellers/sap) - **Sito web dell'azienda:** https://www.sap.com/ - **Anno di Fondazione:** 1972 - **Sede centrale:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,052 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,955 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer, Business Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 40% Enterprise, 35% Mid-Market #### What Are SAP Datasphere's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (43 reviews) - Easy Integrations (33 reviews) - Data Management (29 reviews) - Analytics (22 reviews) - Collaboration (21 reviews) **Cons:** - Slow Performance (25 reviews) - Expensive (23 reviews) - Performance Issues (23 reviews) - Integration Issues (19 reviews) - Complex Setup (17 reviews) ### 3. [K2View](https://www.g2.com/it/products/k2view/reviews) La piattaforma K2view Data Product compone e fornisce contesto operativo come prodotti di dati riutilizzabili per alimentare casi d'uso come AI agentica, Customer 360, generazione di dati sintetici, privacy dei dati e conformità, e gestione dei dati di test. Il contesto operativo rappresenta viste complete, governate e in tempo reale di entità aziendali come clienti, ordini e prodotti, consentendo dati coerenti e affidabili per casi d'uso operativi, analitici e di intelligenza artificiale. La piattaforma integra dati frammentati da più fonti in prodotti di dati coerenti e continuamente aggiornati, forniti su richiesta a sistemi e utenti a valle. Ogni prodotto di dati è un'unità autonoma che integra e organizza dati multi-fonte per entità, li persiste in un Micro-Database ad alte prestazioni e li governa in volo. Elabora e arricchisce i dati in memoria, li sincronizza continuamente con i sistemi sorgente e li fornisce ai sistemi autorizzati tramite API, SQL, messaggistica, CDC, MCP e RAG. Le capacità principali includono: • K2Studio: Strumento grafico per progettare, creare e distribuire prodotti di dati, accelerato da copiloti AI • Connettività e Integrazione Universale: Connessione a qualsiasi fonte o destinazione (strutturata, semi-strutturata, non strutturata) su cloud e on-prem, supportando la consegna batch e in tempo reale, sincrona/asincrona e push/pull • Catalogo Dati Aumentato e Governance: Scoperta e classificazione guidate dall'AI con applicazione in volo delle politiche di privacy e qualità dei dati • Trasformazione Avanzata: Trasformazioni e arricchimenti dei dati in memoria (RAM) per l'elaborazione quasi in tempo reale • Abilitazione AI & Agentica: Server MCP integrato per prodotto di dati e capacità di creare agenti di dati con capacità di pianificazione, ragionamento ed esecuzione • Distribuzione Flessibile: Cloud, on-prem, ibrida; supporta architetture fabric, mesh, hub • Monitoraggio K2Cloud: Visibilità sull'uso dei prodotti di dati e sugli SLA **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 43 **How Do G2 Users Rate K2View?** - **Governance:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integrazione dei dati:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protezione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind K2View?** - **Venditore:** [K2View](https://www.g2.com/it/sellers/k2view) - **Anno di Fondazione:** 2009 - **Sede centrale:** Dallas, TX - **Twitter:** @K2View (142 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (192 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Telecomunicazioni, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 43% Enterprise, 34% Piccola impresa #### What Are K2View's Pros and Cons? **Pros:** - Data Management (3 reviews) - Data Sharing (3 reviews) - Ease of Use (3 reviews) - Efficiency (3 reviews) - Organization (3 reviews) **Cons:** - Complexity (3 reviews) - Complex Setup (3 reviews) - High Technical Requirement (3 reviews) - Learning Curve (3 reviews) - Learning Difficulty (3 reviews) ### 4. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/it/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data è una piattaforma di dati e AI completamente integrata che modernizza il modo in cui le aziende raccolgono, organizzano e analizzano i dati, formando la base per infondere l'AI in tutta l'organizzazione. Funzionando su Red Hat OpenShift e disponibile su qualsiasi cloud, questa piattaforma unificata aiuta le aziende ad automatizzare il ciclo di vita dell'AI end-to-end. Il tessuto intelligente dei dati in IBM Cloud Pak for Data consente query distribuite automatizzate su larga scala senza spostamento dei dati; scoperta e comprensione automatizzate dei dati pronti per il business; politiche universali di privacy e utilizzo automatizzate in tutto l'ecosistema dei dati; e ottimizzazione dell'addestramento dei modelli, della precisione e della spiegabilità. Guarda la demo: https://mediacenter.ibm.com/media/1\_je41fqqz. La piattaforma offre i seguenti casi d'uso: • Accesso e disponibilità dei dati – Elimina i silos di dati e semplifica il tuo panorama dei dati per consentire un'estrazione di valore più rapida e conveniente dai tuoi dati. • Qualità e governance dei dati - Applica soluzioni e metodologie di governance per fornire dati aziendali affidabili. • Privacy e sicurezza dei dati - Comprendi e gestisci completamente i dati sensibili con un quadro di privacy pervasivo. • ModelOps - Automatizza il ciclo di vita dell'AI e sincronizza le pipeline di applicazioni e modelli per scalare le implementazioni di AI. • Governance dell'AI – Assicura che la tua AI sia trasparente, conforme e affidabile con una maggiore visibilità nello sviluppo dei modelli, con capacità come AI spiegabile, gestione del rischio dei modelli e rilevamento dei bias. • AI per le operazioni finanziarie - Automatizza e integra la pianificazione in tutta la tua organizzazione, dalla pianificazione e analisi finanziaria alla pianificazione della forza lavoro, previsione delle vendite e pianificazione della catena di approvvigionamento. • AI per l'assistenza clienti - Riduci il tempo di risoluzione, diminuisci il volume delle chiamate e aumenta la soddisfazione del cliente. IBM Watson Assistant (WA) può fornire assistenza automatizzata potenziata dall'AI e consentire agli agenti umani di gestire meglio le richieste. IBM Watson Discovery (WD) completa Watson Assistant e può aiutare a sbloccare intuizioni da contenuti aziendali complessi. Scopri gli acceleratori di settore di IBM Cloud Pak for Data: https://dataplatform.cloud.ibm.com/gallery?context=cpdaas Guarda un caso di studio: https://mediacenter.ibm.com/media/1\_sr6lx8sz Prova senza costi: http://ibm.biz/dataplatformtrial **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 72 **How Do G2 Users Rate IBM Cloud Pak for Data?** - **Governance:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integrazione dei dati:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protezione dei dati:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind IBM Cloud Pak for Data?** - **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:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 51% Enterprise, 28% Piccola impresa ### 5. [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?** - **Governance:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integrazione dei dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protezione dei dati:** 7.2/10 (Category avg: 8.9/10) **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) ### 6. [Discovery Hub](https://www.g2.com/it/products/discovery-hub/reviews) Con oltre 3.000 clienti globali, Timextender offre una suite completa di prodotti tra cui Integrazione dei Dati, Gestione dei Dati Master, Qualità dei Dati e Orchestrazione. Questi strumenti consentono alle organizzazioni di automatizzare e semplificare processi complessi di gestione dei dati, garantendo alta qualità dei dati e governance su diverse piattaforme. Le soluzioni di Timextender sono progettate per aiutare le aziende a gestire efficacemente i loro asset di dati senza la necessità di un'estesa programmazione, favorendo decisioni informate e migliorando l'efficienza operativa. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 147 **How Do G2 Users Rate Discovery Hub?** - **Integrazione dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilità d'uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Discovery Hub?** - **Venditore:** [Timextender](https://www.g2.com/it/sellers/timextender) - **Sito web dell'azienda:** https://www.timextender.com - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Aarhus, DK - **Twitter:** @timextender (17,630 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timextender/ (92 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Business Intelligence Consultant - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 45% Mid-Market, 34% Piccola impresa #### What Are Discovery Hub's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (67 reviews) - Customer Support (33 reviews) - Automation (25 reviews) - Simple (23 reviews) - Time-saving (22 reviews) **Cons:** - Limitations (18 reviews) - Data Management (17 reviews) - Poor Documentation (13 reviews) - Steep Learning Curve (11 reviews) - Error Reporting (9 reviews) ## What Is Software di Data Fabric? [Software per l'infrastruttura IT](https://www.g2.com/it/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Software di Data Fabric? - [Piattaforme di Integrazione dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-integration-platforms) - [Software di catalogazione dei dati per l'apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning-data-catalog) - [Strumenti di Governance dei Dati](https://www.g2.com/it/categories/data-governance-tools) --- ## How Do You Choose the Right Software di Data Fabric? ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Data Fabric ### Che cos'è il software Data Fabric? Il software data fabric è un'architettura che collega le fonti, i tipi e la posizione dei dati e fornisce un'integrazione dei dati end-to-end. È un ambiente unificato per i servizi e le tecnologie dei dati, aiutando nella gestione dei dati. Utilizzando questa piattaforma, le organizzazioni possono raccogliere dati aziendali da fonti disparate e fornirli a vari team all'interno dell'azienda senza aiuto esterno. I dati vengono estratti tramite API da data warehouse, data lake, database e app. Il software data fabric può essere migliorato incorporando l'intelligenza artificiale (AI) o il machine learning (ML). Le versioni potenziate dall'AI di questi strumenti forniscono raccomandazioni personalizzate per selezionare set di dati che possono aumentare la velocità dei progetti di data science. Gli asset di dati sono solitamente generati in silos, mentre i cicli di preparazione dei dati nella pipeline dei dati sono lunghi e richiedono molto tempo, influenzando l'ottimizzazione dei dati di un'organizzazione. I sistemi data fabric aiutano a standardizzare le pratiche di gestione dei dati su cloud, on-premises e servizi edge. Questi strumenti di solito includono varie tecnologie di gestione dei dati come [catalogo dei dati](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog), [governance](https://www.g2.com/categories/data-governance), virtualizzazione, integrazione, pipeline e orchestrazione. Il software data fabric aiuta gli utenti ad accedere ai dati utilizzando flussi di lavoro unici, democratizzando anche i dati, permettendo ai cittadini dei dati di accedere alle informazioni in tutta l'organizzazione. Utilizzando questo strumento, le aziende ottengono una visione olistica del processo aziendale. ### Quali sono le caratteristiche comuni del software Data Fabric? Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali del software data fabric che possono aiutare gli utenti in vari modi: **Ambiente dati unificato:** Il software data fabric crea un'architettura che integra vari processi di gestione dei dati come la collaborazione sui dati, la scoperta dei dati, l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati, l'accesso ai dati e il controllo dei dati su un'unica piattaforma. Questo elimina la necessità di più prodotti di integrazione dei dati. **Collaborazione e condivisione dei dati:** Il software data fabric consente la connettività dei dati in una vista unificata, aiutando i dati ad essere accessibili o condivisi con applicazioni interne ed esterne. **Governance e conformità:** I proprietari dei dati mantengono il pieno controllo su chi può visitare, modificare, scaricare o interrogare i loro set di dati. Il software data fabric consente la conformità, preserva l'integrità e controlla l'accesso. Questi strumenti incorporano anche la qualità dei dati in ogni fase della gestione dei dati. **Agnostico all'ambiente:** Il software data fabric consente la gestione dei dati su più ambienti come on-premises, nel cloud, ibrido e multi-cloud. **Gestione dei metadati:** Il data fabric ha capacità di tracciamento dei dati e valuta la valuta dei dati, il che significa che contiene la storia della migrazione e trasformazione dei dati. La valuta dei dati definisce lo stato dei dati—attivo o archiviato. **Analisi e visualizzazione dei dati:** Questi strumenti utilizzano analisi continue sui metadati esistenti per ottenere migliori intuizioni aziendali. ### Quali sono i vantaggi del software Data Fabric? Sebbene esistano molte tecnologie di gestione dei dati come la gestione dei dati master, i data hub e i data lake, il data fabric si differenzia da esse in vari modi. **Gestione dei dati migliorata:** Il software data fabric aiuta a recuperare, convalidare e arricchire i dati automaticamente. Aiuta nell'integrazione e gestione dei dati aziendali. Aiuta anche a fornire una vista unificata dei dati, che consente agli utenti finali di identificare e tracciare i dati facilmente e utilizzarli in modo efficiente. L'automazione e l'integrazione aiutano nell'orchestrazione dinamica dei dati in un ecosistema distribuito. **Facile da usare:** Gli utenti tecnici e non tecnici possono utilizzare le piattaforme data fabric. L'architettura rende possibile creare varie interfacce utente. Gli utenti aziendali possono creare dashboard eleganti e utilizzarle per varie altre funzioni, mentre i data scientist possono anche utilizzarle per un'esplorazione approfondita dei dati. **Compatibile con ambienti di hosting ibridi:** I data fabric sono agnostici all'ambiente. Possono aiutare nell'integrazione bidirezionale con quasi tutti i componenti per creare una struttura simile a un tessuto ed eliminare la necessità di codifica. Il software data fabric supporta ambienti on-premises, cloud ibrido e multi-cloud. **Alta scalabilità:** I sistemi data fabric possono gestire dati su scala aziendale. Aiutano a ingerire dati automaticamente, che altrimenti rimarrebbero inutilizzati. Sono scalabili con interferenze minime e senza necessità di investimenti in hardware costoso o personale addestrato. L'architettura dei dati aiuta a ridurre la complessità dei big data e alla fine guida i risultati aziendali strategici. **Intuizioni rapide:** L'automazione dei compiti di ingegneria dei dati e l'augmentazione dell'integrazione aiutano a fornire intuizioni in tempo reale più velocemente. Inoltre, l'analisi continua dei dati utilizzata dal data fabric aiuta anche a fornire valore attraverso un accesso rapido. Il software data fabric combina data warehouse e data lake e integra dati da più app, fornendo servizi che aiutano le organizzazioni a monitorare e controllare i loro dati. **Integrazione senza soluzione di continuità:** Il software data fabric risolve la sfida comune dei big data nelle organizzazioni. Questo strumento rimuove i silos di dati attraverso un approccio olistico e aiuta nell'integrazione senza soluzione di continuità dei dati attraverso varie funzioni. Molti carichi di lavoro si stanno spostando nel cloud, e richiede dati. Il software data fabric semplifica questo movimento dal cloud al data center o tra cloud ibridi. ### Chi utilizza il software Data Fabric? Le piattaforme data fabric hanno vari stakeholder all'interno di un'organizzazione. **Data scientist:** I data scientist utilizzano il software data fabric per esplorare dati aziendali profondi e nascosti da condividere con altri dipartimenti per intuizioni azionabili. **Utenti aziendali:** Gli utenti aziendali dell'organizzazione, come i marketer, possono utilizzare questi strumenti per prendere decisioni aziendali critiche. Le soluzioni smart data fabric sono l'architettura dei dati emergente che aiuta le organizzazioni ad accelerare le loro iniziative di dati aziendali. #### Software correlato al software Data Fabric Di seguito sono riportati alcuni strumenti che possono essere utilizzati con il software data fabric: [Software di catalogo dati di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog) **:** I cataloghi di dati di machine learning consentono alle organizzazioni di categorizzare, accedere, interpretare e collaborare sui dati attraverso più fonti di dati e mantenere un alto livello di governance e gestione degli accessi. Il data fabric aiuta a identificare, raccogliere e analizzare fonti di dati e metadati. [Software di qualità dei dati](https://www.g2.com/categories/data-quality) **:** Il software di qualità dei dati utilizza un insieme di tecnologie per identificare, comprendere, prevenire e correggere i problemi con i dati utilizzati per prendere decisioni. Gli strumenti di qualità dei dati svolgono funzioni critiche come il profiling dei dati, il parsing, la standardizzazione, la pulizia, il flusso di lavoro integrato e le basi di conoscenza. [Software di governance dei dati](https://www.g2.com/categories/data-governance) **:** Il software di governance dei dati viene utilizzato per applicare politiche relative ai dati. Questi prodotti aiutano a stabilire linee guida, processi e misure di responsabilità per garantire che gli standard di qualità dei dati siano rispettati. Gli strumenti di governance dei dati consentono alle organizzazioni di sviluppare un quadro per sapere quali dati possiedono e come utilizzarli in modo ottimale. [Software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** La preparazione e la consegna dei dati sono passaggi importanti nella trasformazione e integrazione dei dati durante il ciclo di vita della pipeline dei dati. La preparazione dei dati inizia con il caricamento dei dati in una piattaforma dati da un data lake. Quindi inizia l'elaborazione dei dati utilizzando strumenti di estrazione, trasformazione, caricamento o estrazione, caricamento, trasformazione (ETL o ELT). Il risultato sono dati preparati. ### Sfide con il software Data Fabric Sebbene i sistemi data fabric mirino alla gestione dei dati, ci sono alcune sfide quando si implementano i suoi servizi. Di seguito sono riportate alcune sfide comunemente affrontate dalle organizzazioni: **Distribuzione e configurazione dei servizi:** I servizi potrebbero dover essere distribuiti su più server per ottimizzare le prestazioni. Questo potrebbe richiedere la configurazione dei servizi in modi specifici affinché funzionino insieme. **Creazione di un modello di dati e gestione dei dati:** Un modello di dati determina come i dati saranno strutturati e organizzati. Pertanto diventa necessario costruire un modello di dati che soddisfi le esigenze dell'organizzazione e possa essere gestito facilmente. Il data fabric unifica i dati attraverso vari tipi di dati e punti utilizzando un grafo di conoscenza semantica. Una delle sfide è gestire e salvare i dati. I dati sono disponibili in diversi formati; pertanto, il software deve essere in grado di gestire e gestire tutti i tipi di dati. Costruire un'architettura che supporti diversi ambienti è una sfida. **Integrazione con sistemi esterni:** Il data fabric rende possibile l'integrazione con più sistemi. Per l'integrazione con sistemi esterni, di solito viene creato un software middleware per mediare tra questi sistemi esterni e gli strumenti data fabric, gestendo la loro comunicazione. La sfida qui è che due sistemi di comunicazione possono avere architetture diverse; pertanto, è difficile produrre un unico middleware. **Sicurezza dei dati:** La protezione dei dati è fondamentale per qualsiasi organizzazione. Una delle sfide, quando i dati vengono trasferiti da un punto all'altro utilizzando strumenti data fabric, è che i dati sono vulnerabili agli attacchi. Tuttavia, questo può essere evitato introducendo firewall per garantire la sicurezza. È anche essenziale andare oltre il mascheramento e la crittografia dei dati per garantire una protezione totale dei dati. ### Come acquistare il software Data Fabric? #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software Data Fabric Il software data fabric risolve diverse preoccupazioni o sfide di gestione dei dati in un'organizzazione. Prima di acquistare il software data fabric, è importante comprendere i requisiti esistenti dell'organizzazione. Se un'organizzazione ha bisogno solo di deduplicazione e convalida dei dati, uno strumento di qualità dei dati potrebbe aiutare. Molte organizzazioni scelgono anche soluzioni di elaborazione dei dati come strumenti ETL per elaborare e integrare i loro dati. A seconda di dove nell'organizzazione c'è bisogno di gestione dei dati, possono essere scelte soluzioni data fabric. #### Confronta i prodotti software Data Fabric **Crea una lista lunga** Un elenco di fornitori di software data fabric può aiutare a comprendere le loro offerte. Il team nell'organizzazione può quindi valutare i fornitori che soddisferebbero le esigenze dell'organizzazione. **Crea una lista corta** Dopo aver valutato varie soluzioni data fabric, i decisori dell'organizzazione possono selezionare alcuni fornitori a seconda di quali soddisfano i requisiti. **Conduci demo** Dopo aver selezionato i fornitori, le aziende dovrebbero cercare una demo. La demo offre una migliore comprensione della funzionalità tecnica del software. Oggi, gli strumenti data fabric sono dotati di funzionalità di intelligenza artificiale. Le raccomandazioni basate sull'AI aiutano a recuperare i dati più velocemente. Queste potrebbero essere alcune caratteristiche importanti che i team devono conoscere. I professionisti IT, i data scientist, così come i team di gestione dei dati e aziendali possono partecipare alla demo per valutare il prodotto da varie prospettive. #### Selezione del software Data Fabric **Scegli un team di selezione** Un team di selezione è un mix di utenti tecnici e utenti aziendali come data scientist, team di gestione dei dati e team di marketing. Insieme a ciò, il team dovrebbe avere un decisore chiave. **Negoziazione** Una volta selezionato un fornitore per il loro software, è consigliabile comprendere il loro prezzo e negoziare se necessario. La parte della negoziazione dipende interamente dal budget dell'organizzazione e dalla differenza tra il prezzo del prodotto e il budget. **Decisione finale** Dopo che entrambe le parti hanno raggiunto un accordo reciproco, è il momento di decidere se acquistare il software.