# Migliori Software di elaborazione del flusso di eventi *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Il software di elaborazione dei flussi di eventi consente l'elaborazione dei dati al volo, permettendo agli utenti di memorizzare, gestire e analizzare correttamente i loro dati in streaming. A differenza dell'elaborazione batch, che si concentra sui dati storici, l'elaborazione dei flussi consente l'elaborazione dei dati in tempo reale. Il software di elaborazione dei flussi di eventi offre agli utenti la possibilità di esaminare come i loro dati siano cambiati nel tempo. Aiuta anche gli utenti fornendo informazioni su anomalie e tendenze nei dati. Il software di elaborazione dei flussi di eventi, con l'elaborazione al suo centro, fornisce agli utenti le capacità di cui hanno bisogno per integrare i loro dati, per scopi come l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. Se l'utente è concentrato sull'analisi dei dati, oltre all'elaborazione, [il software di analisi dei flussi](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) è una buona soluzione da considerare. Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di Elaborazione dei Flussi di Eventi, un prodotto deve: - Connettersi a una vasta gamma di sistemi principali e fornire la capacità di elaborare i dati in tempo reale - Offrire la capacità di analizzare l'elaborazione dei dati per accertarne le prestazioni - Consentire agli utenti di visualizzare il flusso dei dati e garantire che i dati e la loro consegna siano convalidati ## Category Overview **Total Products under this Category:** 70 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 2,300+ Recensioni autentiche - 70+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Software di elaborazione del flusso di eventi At A Glance - **Leader:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) - **Miglior performer:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/it/products/ably-realtime/reviews) - **Più facile da usare:** [Redpanda Data](https://www.g2.com/it/products/redpanda-data/reviews) - **Più in voga:** [Redpanda Data](https://www.g2.com/it/products/redpanda-data/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Aiven for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/aiven-for-apache-kafka/reviews) Aiven per Apache Kafka® è un servizio di streaming di eventi distribuito completamente gestito, che può essere distribuito nel cloud di tua scelta. Aiven per Apache Kafka è ideale per applicazioni guidate da eventi, trasferimento dati quasi in tempo reale e pipeline di dati, analisi in streaming e qualsiasi caso d'uso che richieda lo spostamento di grandi quantità di dati in tempo reale tra applicazioni e sistemi. Con Aiven per Apache Kafka puoi configurare cluster Kafka completamente gestiti in meno di 10 minuti — utilizzando la console web di Aiven o in modo programmatico tramite l'API di Aiven, CLI, provider Terraform o operatore Kubernetes. Puoi facilmente connetterlo al tuo stack tecnologico esistente con un servizio Apache Kafka Connect completamente gestito con oltre 30 connettori. Il monitoraggio dei tuoi cluster con log e metriche è disponibile anche di default tramite integrazioni di servizio multiple. Accedi a un ecosistema open source completo di tecnologie e strumenti di streaming attorno ad Apache Kafka per gestire e operare completamente un'infrastruttura di dati in tempo reale su larga scala utilizzando: Aiven per Apache Kafka: il framework principale di streaming di eventi che ti consente di trasportare dati all'interno della tua organizzazione Aiven per Apache Kafka Connect: un servizio distribuito completamente gestito e completamente open source che ti consente di integrare senza problemi le tue fonti e destinazioni di dati esistenti con Aiven per Apache Kafka. Aiven per Apache Kafka MirrorMaker2: un servizio di replica dati distribuito completamente gestito e completamente open source per la replica dei dati da cluster a cluster, il recupero di emergenza e la prossimità geografica tra più regioni. Karapace®: un registro di schemi Kafka completamente open source a cui le applicazioni possono accedere per serializzare e deserializzare messaggi con formati popolari come AVRO, Protobuf e JSON. Aiven per Apache Flink®: un motore SQL di streaming completamente gestito e completamente open source per l'elaborazione di flussi di dati con stato. Klaw: uno strumento di governance dei dati open source che aiuta le imprese a esercitare la governance dei topic e degli schemi di Apache Kafka®. Aiven è conforme a ISO / IEC 27001: 2013, SOC 2, HIPAA, GDPR e CCPA. Controlla i nostri prezzi e prova la nostra prova gratuita di 30 giorni su https://aiven.io/kafka. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 244 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Aiven](https://www.g2.com/it/sellers/aiven) - **Sito web dell'azienda:** https://aiven.io/ - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,084 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 44% Mid-Market, 29% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Setup Ease (29 reviews) - Ease of Use (24 reviews) - Scaling (17 reviews) - Management Ease (14 reviews) - Reliability (14 reviews) **Cons:** - Expensive (28 reviews) - Poor Documentation (8 reviews) - Limited Features (7 reviews) - Complexity (6 reviews) - Not User-Friendly (5 reviews) ### 2. [Confluent](https://www.g2.com/it/products/confluent/reviews) Servizio cloud-native per dati in movimento creato dagli autori originali di Apache Kafka® I consumatori di oggi hanno il mondo a portata di mano e nutrono un'aspettativa inflessibile per esperienze di marca in tempo reale end-to-end. I dati in movimento sono l'ingrediente fondamentale e sottostante a qualsiasi esperienza cliente veramente connessa. Forniscono un flusso continuo di eventi in tempo reale abbinato a un'elaborazione di flussi in tempo reale per alimentare le operazioni di backend guidate dai dati e le esperienze ricche di frontend necessarie affinché qualsiasi azienda possa avere successo nei mercati competitivi e orientati al consumatore di oggi. Metti in movimento i tuoi dati evitando i mal di testa della gestione dell'infrastruttura e concentrati su ciò che conta di più: la tua attività. Creato dagli autori originali di Apache Kafka, Confluent Cloud è un servizio completamente gestito e cloud-native per connettere ed elaborare tutti i tuoi dati in tempo reale, ovunque siano necessari. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Confluent](https://www.g2.com/it/sellers/confluent) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,597 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: CFLT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 36% Enterprise, 34% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Cloud Computing (1 reviews) - Cloud Services (1 reviews) - Connectors (1 reviews) - Data Integration (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) **Cons:** - Cost Estimation (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Initial Difficulties (1 reviews) - Lack of Features (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) ### 3. [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-dataflow/reviews) Cloud Dataflow è un servizio completamente gestito per trasformare e arricchire i dati in modalità stream (in tempo reale) e batch (storica) con la stessa affidabilità ed espressività, senza più bisogno di soluzioni complesse o compromessi. E con il suo approccio serverless al provisioning e alla gestione delle risorse, hai accesso a una capacità praticamente illimitata per risolvere le tue più grandi sfide di elaborazione dei dati, pagando solo per ciò che utilizzi. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 43 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 38% Piccola impresa, 33% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Analytics (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Easy Management (1 reviews) - Features (1 reviews) - Insights (1 reviews) **Cons:** - Cost Management (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Installation Difficulty (1 reviews) - Learning Difficulty (1 reviews) ### 4. [Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)](https://www.g2.com/it/products/amazon-managed-streaming-for-apache-kafka-amazon-msk/reviews) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) è un servizio di streaming dati di AWS che gestisce l'infrastruttura e le operazioni di Apache Kafka, rendendo facile per gli sviluppatori e i manager DevOps eseguire applicazioni Apache Kafka e connettori Kafka Connect su AWS, senza la necessità di diventare esperti nell'operare Apache Kafka. Amazon MSK opera, mantiene e scala i cluster Apache Kafka, fornisce funzionalità di sicurezza di livello enterprise pronte all'uso e ha integrazioni AWS integrate che accelerano lo sviluppo di applicazioni di streaming dati. Per iniziare, puoi migrare i carichi di lavoro Apache Kafka esistenti e i connettori Kafka Connect in Amazon MSK, oppure con pochi clic, puoi crearne di nuovi da zero. Non ci sono costi di trasferimento dati per il traffico all'interno del cluster, e non sono richiesti impegni o pagamenti anticipati. Paghi solo per le risorse che utilizzi. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 36% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Cloud Services (1 reviews) - Maintenance Ease (1 reviews) - Management Ease (1 reviews) - Reliability (1 reviews) - Scalability (1 reviews) **Cons:** - Expensive (1 reviews) - Limitations (1 reviews) - Limited Control (1 reviews) ### 5. [Amazon Kinesis Data Streams](https://www.g2.com/it/products/aws-amazon-kinesis-data-streams/reviews) Amazon Kinesis Data Streams è un servizio di streaming di dati estremamente scalabile, durevole e a basso costo. Kinesis Data Streams può catturare continuamente gigabyte di dati al secondo da centinaia di migliaia di fonti, come clickstream di siti web, flussi di eventi di database, transazioni finanziarie, feed di social media, log IT ed eventi di tracciamento della posizione. I dati raccolti sono disponibili in millisecondi per consentire casi d'uso di analisi in tempo reale, come dashboard in tempo reale, rilevamento di anomalie in tempo reale, prezzi dinamici. I clienti gestiscono più di due milioni di flussi unici e elaborano decine di PB di dati al giorno con Amazon Kinesis Data Streams. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 81 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 37% Enterprise, 37% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Real-time Data (2 reviews) - Real-Time Processing (2 reviews) - Real-time Streaming (2 reviews) - Streaming (2 reviews) - API Integration (1 reviews) **Cons:** - Difficult Setup (2 reviews) - Expensive (2 reviews) - Resource Intensive Learning (2 reviews) - Complexity (1 reviews) - Complexity Issues (1 reviews) ### 6. [IBM Event Streams](https://www.g2.com/it/products/ibm-event-streams/reviews) IBM Event Streams è una soluzione di streaming di eventi ad alta velocità e tolleranza ai guasti. Alimentato da Apache Kafka, fornisce accesso ai dati aziendali attraverso flussi di eventi, consentendo alle imprese di sbloccare intuizioni dai dati storici e di identificare e agire su situazioni in tempo reale e su larga scala. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Enterprise, 23% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (1 reviews) - User Interface (1 reviews) ### 7. [IBM StreamSets](https://www.g2.com/it/products/ibm-streamsets/reviews) IBM StreamSets è uno strumento robusto per l'integrazione dei dati in streaming per ambienti ibridi e multi-cloud che consente decisioni in tempo reale. Permette l'ingestione e la trasformazione in volo di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati da fonti di streaming, e consegna in modo affidabile dati fidati in destinazioni diverse. Opzioni di distribuzione flessibili promuovono sicurezza, economicità e prestazioni. Con diversi connettori pre-costruiti, un'interfaccia intuitiva senza codice/a basso codice, e un'adattabilità automatica alle variazioni dei dati, StreamSets accelera l'operazionalizzazione delle pipeline di dati. Si integra con le capacità di integrazione dei dati più ampie di IBM, consentendo pipeline affidabili che unificano diversi modelli di integrazione dei dati, supportati da capacità di osservabilità dei dati per il monitoraggio continuo della qualità dei dati e la loro correzione. Ecco perché le più grandi aziende del mondo si affidano a StreamSets per alimentare milioni di pipeline di dati per analisi moderne, data science, applicazioni intelligenti e integrazione ibrida. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 115 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 42% Enterprise, 33% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (30 reviews) - User Interface (16 reviews) - Data Management (15 reviews) - Data Pipelining (15 reviews) - Integrations (14 reviews) **Cons:** - Learning Curve (13 reviews) - Expensive (10 reviews) - Learning Difficulty (8 reviews) - Slow Performance (8 reviews) - Steep Learning Curve (8 reviews) ### 8. [Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/apache-kafka/reviews) Apache Kafka è una piattaforma open-source di streaming di eventi distribuiti sviluppata dalla Apache Software Foundation. È progettata per gestire flussi di dati in tempo reale con alta capacità di trasmissione e bassa latenza, rendendola ideale per costruire pipeline di dati, analisi in streaming e integrazione di dati attraverso vari sistemi. Kafka consente alle organizzazioni di pubblicare, memorizzare e processare flussi di record in modo tollerante ai guasti e scalabile, supportando applicazioni mission-critical in diversi settori. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Alta Capacità di Trasmissione e Bassa Latenza: Kafka consegna messaggi con una capacità di trasmissione limitata dalla rete e latenze fino a 2 millisecondi, garantendo un'elaborazione efficiente dei dati. - Scalabilità: Può scalare cluster di produzione fino a migliaia di broker, gestendo trilioni di messaggi al giorno e petabyte di dati, espandendo e contraendo elasticamente le capacità di archiviazione e elaborazione. - Archiviazione Durevole: Kafka memorizza flussi di dati in modo sicuro in un cluster distribuito, durevole e tollerante ai guasti, garantendo l'integrità e la disponibilità dei dati. - Alta Disponibilità: La piattaforma supporta l'estensione efficiente dei cluster su zone di disponibilità e connette cluster separati attraverso regioni geografiche, migliorando la resilienza. - Elaborazione di Flussi: Kafka fornisce capacità di elaborazione di flussi integrate tramite l'API Kafka Streams, permettendo operazioni come join, aggregazioni, filtri e trasformazioni con elaborazione basata sul tempo degli eventi e semantica esattamente una volta. - Connettività: Con Kafka Connect, si integra perfettamente con centinaia di sorgenti e destinazioni di eventi, inclusi database, sistemi di messaggistica e servizi di archiviazione cloud. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Apache Kafka affronta le sfide della gestione dei flussi di dati in tempo reale offrendo una piattaforma unificata che combina messaggistica, archiviazione ed elaborazione di flussi. Consente alle organizzazioni di: - Costruire Pipeline di Dati in Tempo Reale: Facilitare il flusso continuo di dati tra sistemi, garantendo una consegna tempestiva e affidabile dei dati. - Implementare Analisi in Streaming: Analizzare e processare flussi di dati in tempo reale, permettendo intuizioni e azioni immediate. - Garantire l'Integrazione dei Dati: Collegare senza soluzione di continuità varie sorgenti e destinazioni di dati, promuovendo un ecosistema di dati coeso. - Supportare Applicazioni Mission-Critical: Fornire un'infrastruttura robusta e tollerante ai guasti capace di gestire dati ad alto volume e alta velocità, essenziale per operazioni aziendali critiche. Sfruttando le capacità di Kafka, le organizzazioni possono modernizzare le loro architetture di dati, migliorare l'efficienza operativa e guidare l'innovazione attraverso l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 126 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **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 (66,116 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 47% Enterprise, 33% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Scalability (5 reviews) - Real-time Data (3 reviews) - Easy Integrations (2 reviews) - Performance (2 reviews) - Performance Efficiency (2 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Data Management Issues (1 reviews) - Debugging Issues (1 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) - Limited Customization (1 reviews) ### 9. [RudderStack](https://www.g2.com/it/products/rudderstack/reviews) RudderStack è il principale CDP nativo per i magazzini progettato per aiutare le organizzazioni a raccogliere, unificare e attivare efficacemente i dati dei clienti attraverso vari canali. Questa soluzione end-to-end consente ai team di dati di ottimizzare i loro processi di gestione dei dati, permettendo alle aziende di sfruttare le intuizioni per la crescita e un miglior coinvolgimento dei clienti. Integrandosi perfettamente con i sistemi esistenti, RudderStack facilita una visione completa delle interazioni con i clienti, fondamentale per prendere decisioni informate. Rivolto principalmente ai team di dati, RudderStack serve una vasta gamma di settori, tra cui retail, finanza, sanità, media e tecnologia. La sua interfaccia user-friendly e le sue capacità robuste lo rendono adatto per le organizzazioni che cercano di migliorare la loro strategia di dati senza la necessità di una vasta competenza tecnica. Le caratteristiche principali di RudderStack includono la sua capacità di integrarsi con varie fonti e destinazioni di dati, garantendo che le organizzazioni possano centralizzare efficacemente i loro dati dei clienti. La piattaforma supporta una vasta gamma di integrazioni con strumenti e servizi popolari, permettendo agli utenti di connettere facilmente il loro stack tecnologico esistente. Inoltre, RudderStack offre capacità avanzate di trasformazione dei dati, consentendo ai team di pulire e arricchire i loro dati prima di utilizzarli per analisi o campagne di marketing. Uno dei vantaggi distintivi di RudderStack è la sua architettura nativa per i magazzini, che consente alle aziende di memorizzare i loro dati dei clienti direttamente nel loro magazzino dati. Questo approccio non solo migliora la sicurezza dei dati, ma fornisce anche alle organizzazioni un maggiore controllo sui loro dati. Eliminando la necessità di soluzioni di archiviazione dati di terze parti, RudderStack aiuta le aziende a ridurre i costi e migliorare l'accessibilità dei dati. Inoltre, la flessibilità della piattaforma consente aggiornamenti dei dati in tempo reale, garantendo che i team lavorino sempre con le informazioni più aggiornate. Nel complesso, RudderStack è uno strumento potente per le organizzazioni che mirano a sfruttare appieno il potenziale dei loro dati dei clienti. Con le sue caratteristiche complete e il focus sull'unificazione dei dati da varie fonti, si distingue nel panorama competitivo delle piattaforme di dati dei clienti, rendendolo un asset prezioso per le aziende che cercano di stimolare la crescita e migliorare le esperienze dei clienti. Oltre 30.000 siti e app utilizzano RudderStack, tra cui Crate & Barrel, Foot Locker, Glassdoor, Stripe, Allbirds e altri. RudderStack ha acquisito Blendo nel 2020. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 51 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.8/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [RudderStack](https://www.g2.com/it/sellers/rudderstack) - **Sito web dell'azienda:** https://www.rudderstack.com - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, California - **Twitter:** @RudderStack (1,685 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rudderlabs/about (127 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 54% Mid-Market, 46% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (18 reviews) - Customer Support (16 reviews) - Easy Integration (11 reviews) - Easy Setup (9 reviews) - Easy Integrations (8 reviews) **Cons:** - Learning Curve (10 reviews) - Limited Customization (5 reviews) - Complexity (4 reviews) - Insufficient Guidance (4 reviews) - Onboarding Difficulties (4 reviews) ### 10. [Ably Realtime](https://www.g2.com/it/products/ably-realtime/reviews) Ably è la piattaforma definitiva per esperienze in tempo reale, servendo oltre 2 miliardi di dispositivi mensilmente. Aziende come HubSpot, NASCAR e Webflow si affidano ad Ably per alimentare le loro applicazioni critiche: in modo affidabile, sicuro e su larga scala. Costruisci esperienze in tempo reale componibili con API e SDK semplici. Da Pub/Sub e Chat a AI Transport per applicazioni agentiche, Spazi per la collaborazione e LiveSync per la sincronizzazione database-to-frontend. Tutto supportato da un record di oltre 5 anni senza interruzioni globali e una latenza di consegna dei messaggi di 6,5 ms. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 67 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Ably Realtime](https://www.g2.com/it/sellers/ably-realtime) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** London, GB - **Twitter:** @ablyrealtime (1,856 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ably-realtime (119 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 45% Piccola impresa, 28% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Customer Support (14 reviews) - Ease of Use (14 reviews) - Easy Integrations (13 reviews) - Reliability (11 reviews) - Fast Communication (8 reviews) **Cons:** - Expensive (6 reviews) - Pricing Issues (4 reviews) - Data Management Issues (2 reviews) - Learning Curve (2 reviews) - Limitations (2 reviews) ### 11. [Redpanda Data](https://www.g2.com/it/products/redpanda-data/reviews) Redpanda è la piattaforma di streaming che semplifica la costruzione di applicazioni AI in tempo reale. È una soluzione semplice, veloce e sicura che consente ai team di ingegneria moderni di distribuire app di streaming, analisi e AI agentica senza la complessità o i costi dei sistemi tradizionali basati su Kafka. Viene fornito con oltre 300 connettori integrati, compatibilità con l'API Kafka e una governance dei dati e dell'AI leader nel settore con un'opzione di distribuzione Bring-Your-Own-Cloud (BYOC). Leader globali tra cui Activision Blizzard, Cisco, Moody's, Texas Instruments, Vodafone e 2 delle prime 5 banche negli Stati Uniti si affidano a Redpanda per elaborare centinaia di terabyte di dati al giorno. Supportata da investitori di venture capital di primo piano come Lightspeed, GV e Haystack VC, Redpanda è un'organizzazione diversificata e orientata alle persone con team distribuiti in tutto il mondo. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Redpanda Data](https://www.g2.com/it/sellers/redpanda-data) - **Sito web dell'azienda:** https://redpanda.com/ - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @redpandadata (5,322 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/redpanda-data/ (195 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 64% Mid-Market, 36% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Customer Support (14 reviews) - Ease of Use (13 reviews) - Performance (8 reviews) - Speed (7 reviews) - Features (6 reviews) **Cons:** - Complexity (2 reviews) - Data Management Issues (2 reviews) - Missing Features (2 reviews) - Poor Documentation (2 reviews) - Poor UI Design (2 reviews) ### 12. [Svix](https://www.g2.com/it/products/svix/reviews) Svix è il servizio di invio webhooks pronto per le imprese. Con Svix, puoi costruire una piattaforma di webhook sicura, affidabile e scalabile in pochi minuti. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Svix](https://www.g2.com/it/sellers/svix) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @SvixHQ (656 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/svix/ (11 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 50% Mid-Market, 50% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Communication Efficiency (1 reviews) - Data Management (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) - Feature Innovation (1 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - UX Improvement (1 reviews) ### 13. [Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka](https://www.g2.com/it/products/red-hat-openshift-streams-for-apache-kafka/reviews) Red Hat® OpenShift® Streams per Apache Kafka è un servizio cloud gestito che offre un'esperienza semplificata per gli sviluppatori per costruire, distribuire e scalare nuove applicazioni cloud-native o modernizzare i sistemi esistenti. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 26 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Red Hat](https://www.g2.com/it/sellers/red-hat) - **Anno di Fondazione:** 1993 - **Sede centrale:** Raleigh, NC - **Twitter:** @RedHat (299,757 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3545/ (19,305 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 42% Piccola impresa, 38% Enterprise ### 14. [IBM Cloud Pak for Integration](https://www.g2.com/it/products/ibm-cloud-pak-for-integration/reviews) IBM Cloud Pak for Integration è un insieme di funzionalità per accelerare l'integrazione e scalare l'automazione, progettato per qualsiasi cloud ibrido, all'interno di un'esperienza unica e unificata. Sblocca dati e risorse aziendali come API, collega applicazioni cloud e on-premise, trasferisci dati in modo affidabile con la messaggistica aziendale, fornisci interazioni in tempo reale con eventi, trasferisci dati su qualsiasi cloud e distribuisci e scala con architettura cloud-native e servizi fondamentali condivisi — tutto con sicurezza ed encryption di livello enterprise end-to-end, costituendo il più ampio set di funzionalità di integrazione disponibile sul mercato oggi. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 39 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 36% Enterprise, 36% Mid-Market ### 15. [Axual](https://www.g2.com/it/products/axual/reviews) Axual presenta una suite di soluzioni Kafka su misura per le imprese, offrendo opzioni di distribuzione sia in cloud che on-premise. Axual Governance semplifica la gestione dei cluster Kafka esistenti con un'interfaccia facile da usare, mappatura visiva dei dati e un robusto Controllo degli Accessi Basato sui Ruoli (RBAC), garantendo una supervisione dei dati sicura e semplificata. A completamento di ciò, Axual Platform estende queste capacità includendo un cluster Kafka gestito con capacità di streaming avanzate. Questa piattaforma completa è progettata per l'elaborazione dati in tempo reale ad alte prestazioni, rendendola ideale per imprese e organizzazioni su larga scala che cercano soluzioni di gestione dei dati efficienti e scalabili. Insieme, Axual Governance e Axual Platform forniscono strumenti versatili e potenti per le operazioni Kafka, adattabili a qualsiasi ambiente aziendale. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 7.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Axual](https://www.g2.com/it/sellers/axual) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Jaarbeursplein, Utrecht - **Twitter:** @axual (67 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/axual (44 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 57% Enterprise, 21% Mid-Market ### 16. [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya è una piattaforma di dati e AI nativa del cloud che consente ai team di costruire, distribuire e scalare AI spiegabile che guida decisioni fidate e sicure. Unisce l'intero ciclo di vita dei dati e dell'AI e permette ai team di innovare rapidamente bilanciando velocità, automazione e governance per design. Viya unifica la gestione dei dati, l'analisi avanzata e il decisioning in un'unica piattaforma, così le organizzazioni possono passare dall'esperimentazione alla produzione con fiducia, offrendo un impatto aziendale misurabile che è sicuro, spiegabile e scalabile in qualsiasi ambiente. Le capacità chiave necessarie per fornire decisioni fidate includono: • Chiarezza end-to-end attraverso il ciclo di vita dei dati e dell'AI, con tracciabilità integrata, auditabilità e monitoraggio continuo per supportare decisioni difendibili. • Governance per design, che consente una supervisione coerente su dati, modelli e decisioni per ridurre il rischio e accelerare l'adozione. • AI spiegabile su larga scala, in modo che intuizioni e risultati possano essere compresi, convalidati e fidati sia dalle aziende che dai regolatori. • Analisi operativizzata, garantendo che il valore continui oltre la distribuzione attraverso monitoraggio, riaddestramento e gestione del ciclo di vita. • Distribuzione flessibile e nativa del cloud, permettendo alle organizzazioni di iniziare ovunque e scalare ovunque mantenendo il controllo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 707 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Sito web dell'azienda:** https://www.sas.com/ - **Anno di Fondazione:** 1976 - **Sede centrale:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,996 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Statistical Programmer - **Top Industries:** Prodotti farmaceutici, Software per computer - **Company Size:** 33% Piccola impresa, 32% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (316 reviews) - Features (218 reviews) - Analytics (196 reviews) - Data Analysis (166 reviews) - User Interface (147 reviews) **Cons:** - Learning Difficulty (151 reviews) - Learning Curve (144 reviews) - Complexity (143 reviews) - Difficult Learning (117 reviews) - Expensive (108 reviews) ### 17. [Nexla](https://www.g2.com/it/products/nexla/reviews) Nexla è una piattaforma di integrazione dati di livello enterprise, alimentata dall'AI, progettata per aiutare le organizzazioni a sbloccare dati da qualsiasi fonte e trasformarli in prodotti dati pronti per la produzione per AI e agenti. Con il supporto per oltre 550 connettori pre-costruiti e diversi stili di integrazione, inclusi ELT, ETL, streaming, API e RAG agentico, la piattaforma consente ai team di costruire e gestire flussi di dati senza scrivere codice. Affidato da aziende leader, Nexla elabora oltre un trilione di record al mese in vari settori, dimostrando la sua capacità di gestire grandi volumi di dati mantenendo prestazioni e affidabilità. Innovatori come Autodesk, DoorDash, Instacart, Johnson & Johnson, LinkedIn e LiveRamp si affidano a Nexla per mantenere i dati critici per le missioni che fluiscono senza problemi attraverso le loro imprese. Le caratteristiche principali di Nexla includono un'implementazione flessibile su ambienti cloud, ibridi e on-premise, garantendo la conformità con standard di sicurezza di livello enterprise come SOC 2 Type II, GDPR, CCPA e HIPAA. Nexla offre un'implementazione 10 volte più veloce rispetto alle alternative tradizionali, trasformando le sfide e la varietà dei dati in vantaggi competitivi. Prova il nostro AI Data Engineer su https://express.dev Aumenta l'impatto del tuo team di ingegneria dei dati con l'integrazione dati di nuova generazione: ✅ Elimina repliche costose e riduci le spese di archiviazione ✅ Aumenta la produttività ingegneristica e la capacità di innovazione ✅ Dai potere agli utenti con collaborazione Pro/Low/No-code ✅ Elimina la manutenzione con la convalida dei dati, il monitoraggio della qualità e gli avvisi ✅ Costruisci applicazioni GenAI personalizzate pronte per la produzione Vai oltre un modello di integrazione tradizionale e investi in un'architettura dati che supporta: ✅ Qualsiasi modello di integrazione (ELT, ETL, API / proxy API e RAG - Generazione Aumentata dal Recupero) ✅ Connettori bidirezionali pronti all'uso e su richiesta ✅ Qualsiasi velocità di elaborazione (streaming, in tempo reale, batch) ✅ Dati non strutturati, strutturati o semi-strutturati ✅ Ricerca e tagging completi della provenienza dei dati per la governance ✅ Architettura guidata dai metadati per agilità e scalabilità Nexla è un Gartner Cool Vendor e si abbina perfettamente alle tecnologie su cui fai affidamento: ✅ Calcolo: AWS, Azure, Google Cloud, On-Premise ✅ Archiviazione: S3, Redshift, BigQuery, Snowflake, Oracle, Databricks, Kafka, Redis, MongoDB, Postgres, MySQL ✅ Applicazioni: SAP, Salesforce, Marketo, Hubspot, Amazon Seller Central, Google Ads, API, Salesforce ✅ Cataloghi: Alation, Collibra, data.world ✅ Webhook, email, FTP e API ✅ Database vettoriale e LLM: Pinecone, GPT, Falcon, LLaMDa E molti altri Differenziatori e Premi 🏆 2025 Valutazione più alta Gartner Peer Insights™ Voice of the Customer per gli Strumenti di Integrazione Dati 🏆 2024 Valutazione più alta Gartner Peer Insights™ Voice of the Customer per gli Strumenti di Integrazione Dati 🏆 2023 Valutazione più alta Gartner Peer Insights™ Voice of the Customer per gli Strumenti di Integrazione Dati 🏆 2022 Valutazione più alta Gartner Peer Insights™ Voice of the Customer per gli Strumenti di Integrazione Dati **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 63 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Nexla](https://www.g2.com/it/sellers/nexla) - **Sito web dell'azienda:** https://www.nexla.com/ - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** San Mateo, California - **Twitter:** @NexlaInc (947 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nexla/ (76 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Assicurazioni - **Company Size:** 41% Mid-Market, 33% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (21 reviews) - Automation (14 reviews) - Data Management (14 reviews) - Integrations (13 reviews) - Data Integration (10 reviews) **Cons:** - Learning Difficulty (7 reviews) - Slow Performance (7 reviews) - Difficult Learning (6 reviews) - Learning Curve (6 reviews) - Poor Documentation (6 reviews) ### 18. [Tray.ai](https://www.g2.com/it/products/tray-ai/reviews) Tray.ai offre una piattaforma di integrazione e automazione AI componibile che trasforma l'AI in prestazioni aziendali eccezionali. Il Tray Universal Automation Cloud è una piattaforma pronta per l'AI che elimina la necessità di strumenti disparati, consentendo l'integrazione e l'automazione senza soluzione di continuità di processi aziendali complessi. La nostra piattaforma supporta tutte le iniziative di AI, integrazione e automazione da un unico luogo. Gli sviluppatori beneficiano di un ambiente headless e orientato al codice, liberandoli da compiti banali e permettendo loro di concentrarsi sui risultati aziendali. Il Tray Build IDE e l'AI Palette accelerano la consegna per i tecnologi aziendali, fornendo facile accesso a connettori di terze parti e capacità AI native. Mentre le imprese si sforzano di ottenere un vantaggio competitivo, la nostra piattaforma aiuta i team IT a distribuire l'AI in modo efficace, collegando sistemi, automatizzando processi e integrando dati per gestire anche i casi d'uso AI più esigenti. Progettato per ambienti ad alto cambiamento, Tray.ai eccelle nel prototipazione rapida, test e distribuzione. Il modo più veloce per trasformare l'AI in prestazioni aziendali.™ **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 153 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Tray.io](https://www.g2.com/it/sellers/tray-io) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @tray (3,075 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2659008/ (136 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 56% Mid-Market, 34% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Easy Integrations (9 reviews) - Ease of Use (7 reviews) - Integrations (6 reviews) - Automation (5 reviews) - Connectors (5 reviews) **Cons:** - Missing Features (4 reviews) - Complex Pricing (3 reviews) - Expensive (3 reviews) - Learning Curve (3 reviews) - Poor Documentation (3 reviews) ### 19. [Decodable](https://www.g2.com/it/products/decodable/reviews) Decodable semplifica radicalmente l'ETL in tempo reale con una potente piattaforma ETL in tempo reale facile da usare. Rimuovendo le sfide della costruzione e manutenzione di infrastrutture e pipeline, Decodable consente ai team di dati di eliminare i costi generali, collegare facilmente le fonti, eseguire trasformazioni in tempo reale e consegnare dati in modo affidabile a qualsiasi destinazione. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 16 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Decodable](https://www.g2.com/it/sellers/decodable) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @Decodableco (2,663 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/decodable/ (8 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 44% Piccola impresa, 38% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Automation (2 reviews) - Ease of Use (2 reviews) - Easy Setup (2 reviews) - Features (2 reviews) - Implementation Ease (2 reviews) **Cons:** - Not User-Friendly (1 reviews) - Performance Issues (1 reviews) - Poor Customer Support (1 reviews) - Poor Performance (1 reviews) - Resource Intensive Learning (1 reviews) ### 20. [Amazon Kinesis Data Firehose](https://www.g2.com/it/products/amazon-kinesis-data-firehose/reviews) Amazon Kinesis Data Firehose è il modo più semplice per caricare in modo affidabile flussi in tempo reale in data lake, magazzini dati e servizi di analisi. Kinesis Data Firehose può catturare, trasformare e caricare dati in streaming in Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service e Splunk, consentendo analisi quasi in tempo reale con strumenti di business intelligence e dashboard che stai già utilizzando oggi. È un servizio completamente gestito che si scala automaticamente per adattarsi alla velocità di trasmissione dei tuoi dati e non richiede amministrazione continua. Può anche raggruppare, comprimere e crittografare i dati prima di caricarli, minimizzando la quantità di spazio di archiviazione utilizzata nella destinazione e aumentando la sicurezza. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 7.5/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.1/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 46% Mid-Market, 33% Enterprise ### 21. [Spark Streaming](https://www.g2.com/it/products/spark-streaming/reviews) Spark Streaming porta l'API integrata nel linguaggio di Apache Spark all'elaborazione dei flussi, permettendoti di scrivere lavori di streaming nello stesso modo in cui scrivi lavori batch. Supporta Java, Scala e Python. Spark Streaming recupera sia il lavoro perso che lo stato dell'operatore (ad esempio finestre scorrevoli) senza bisogno di codice aggiuntivo da parte tua. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 38 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **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 (66,116 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 43% Mid-Market, 30% Piccola impresa ### 22. [Instaclustr Managed Kafka](https://www.g2.com/it/products/instaclustr-managed-kafka/reviews) NetApp® Instaclustr per Apache Kafka® è una piattaforma di streaming di eventi gestita che consente alle organizzazioni di distribuire, operare e scalare cluster Apache Kafka per l'elaborazione distribuita dei dati. È progettata per i team delle operazioni IT, ingegneri DevOps, architetti software e aziende che richiedono un'infrastruttura di streaming affidabile, sicura e scalabile senza la complessità della gestione autonoma delle tecnologie open source. NetApp Instaclustr per Apache Kafka supporta le imprese e le organizzazioni guidate dalla tecnologia che hanno bisogno di acquisire, elaborare e analizzare grandi volumi di dati in tempo reale. Gli usi comuni includono l'aggregazione dei log, l'analisi in tempo reale, l'orchestrazione delle pipeline di dati e le architetture applicative basate su eventi. La piattaforma fornisce il provisioning, il monitoraggio, la scalabilità e la manutenzione automatizzati dei cluster Apache Kafka in ambienti cloud pubblici e data center on-premises. Instaclustr offre diversi modelli di distribuzione, inclusi cluster completamente gestiti, supporto aziendale, servizi di consulenza e formazione. Caratteristiche e vantaggi principali: - Cluster Kafka gestiti con distribuzione, configurazione e scalabilità automatizzate - Supporto esperto 24x7 supportato da accordi sul livello di servizio (SLA) - Servizi professionali per architettura, migrazione e ottimizzazione - Formazione certificata per team tecnici sulle migliori pratiche di Apache Kafka - Controlli di sicurezza e conformità, inclusi SOC 2, ISO 27001, ISO 27018, GDPR, PCI-DSS, HIPAA NetApp Instaclustr per Apache Kafka aiuta le organizzazioni ad affrontare sfide come la limitata competenza interna, la complessità dell'integrazione e la necessità di operazioni di streaming di eventi affidabili, scalabili e sicure. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [NetApp](https://www.g2.com/it/sellers/netapp) - **Anno di Fondazione:** 1992 - **Sede centrale:** Sunnyvale, California - **Twitter:** @NetApp (118,257 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2105/ (12,677 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Enterprise, 27% Mid-Market ### 23. [TIBCO BusinessEvents](https://www.g2.com/it/products/tibco-businessevents/reviews) La tua impresa è circondata da centinaia di migliaia di eventi che si verificano continuamente. Tra di essi possono nascondersi processi aziendali bloccati, opportunità di creazione di valore, potenziali frodi, clienti insoddisfatti, attrezzature in avaria e altro ancora. TIBCO BusinessEvents identifica proattivamente questi eventi critici, risponde in modo intelligente in tempo reale per navigare negli ambienti aziendali in rapida evoluzione e ottimizzare i risultati. Un processo decisionale efficace nella tua azienda richiede una comprensione completa dei vari tipi di eventi, che vanno dagli eventi storici, attuali e attesi ma assenti. TIBCO BusinessEvents fornisce un'elaborazione contestuale degli eventi ed eccelle in questo ambito. TIBCO BusinessEvents consente alla tua azienda di gestire grandi volumi di eventi che le grandi e complesse aziende incontrano quotidianamente, soddisfacendo le rigorose esigenze dell'ambiente aziendale ad alto traffico di oggi. È una capacità essenziale di un'architettura guidata dagli eventi (EDA). **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Cloud Software Group](https://www.g2.com/it/sellers/cloud-software-group) - **Sede centrale:** Fort Lauderdale, FL - **Twitter:** @cloudsoftware (123 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cloudsoftwaregroup/ (9,677 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Enterprise, 35% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Decision Making (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Efficiency (1 reviews) - Real-time Analytics (1 reviews) - Real-time Data (1 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Poor Guidance (1 reviews) - Setup Difficulties (1 reviews) ### 24. [InfinyOn Cloud](https://www.g2.com/it/products/infinyon-cloud/reviews) InfinyOn, un'azienda di streaming di dati in tempo reale, ha progettato una piattaforma programmabile per i dati in movimento costruita su Rust che consente un'intelligenza continua per le app connesse. Gli SmartModules permettono alle imprese di programmare in modo intelligente i loro flussi di dati mentre i dati scorrono tra produttori e consumatori in tempo reale. Con Fluvio OSS o InfinyOn Cloud, le imprese possono rapidamente correlare eventi, applicare l'intelligenza aziendale e ottenere valore man mano che si verificano. La nostra missione è accelerare la transizione del mondo verso l'economia in tempo reale. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Fonti di dati:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Elaborazione dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Elaborazione in tempo reale:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [InfinyOn](https://www.g2.com/it/sellers/infinyon) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Santa Clara, US - **Twitter:** @infinyon (418 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infinyon/ (10 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 73% Piccola impresa, 20% Mid-Market ### 25. [Akka](https://www.g2.com/it/products/akka/reviews) Akka è una piattaforma per costruire ed eseguire app che sono elastiche, agili e resilienti. I titani dell'industria e i disruptor si affidano ad Akka quando la reattività delle applicazioni deve essere garantita. I team di ingegneri utilizzano un semplice SDK e potenti librerie per costruire servizi transazionali, durevoli e in tempo reale che distribuiscono logica e dati insieme. Le operazioni sono completamente automatizzate in ambienti serverless e BYOC, ed è disponibile un'opzione self-hosted. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 23 **Seller Details:** - **Venditore:** [akka.io](https://www.g2.com/it/sellers/akka-io) - **Anno di Fondazione:** 2011 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @akka_io_ (26,297 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/akka-io/ (75 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 40% Piccola impresa, 30% Mid-Market ## Parent Category [Software per Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data) ## Related Categories - [Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-processing-and-distribution) - [Strumenti ETL](https://www.g2.com/it/categories/etl-tools) - [Analisi del flusso Software](https://www.g2.com/it/categories/stream-analytics) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Elaborazione dei Flussi di Eventi ### Che cos'è il software di elaborazione dei flussi di eventi? I dati vengono memorizzati e successivamente elaborati con strumenti di elaborazione dati tradizionali. Questo metodo non è efficace quando i dati cambiano costantemente, poiché nel momento in cui i dati sono stati memorizzati e analizzati, probabilmente sono già cambiati e diventati obsoleti. L'elaborazione dei flussi di eventi, nota anche come elaborazione dei flussi, aiuta a mitigare queste preoccupazioni elaborando i dati mentre sono in movimento. A differenza dell'elaborazione batch, che si concentra sui dati a riposo, l'elaborazione dei flussi consente l'elaborazione di un flusso ininterrotto di record. Con l'elaborazione dei flussi di eventi, i dati arrivano costantemente, con l'obiettivo di identificare come i dati sono cambiati nel tempo o rilevare anomalie nei dati storici, o entrambi. Vantaggi chiave del software di elaborazione dei flussi di eventi - Consentire una latenza estremamente bassa - Analizzare i dati in tempo reale - Scalare l'elaborazione dei dati, dando all'utente la capacità di gestire qualsiasi quantità di dati in streaming e di elaborare dati da numerose fonti ### Perché utilizzare il software di elaborazione dei flussi di eventi? Il software di elaborazione dei flussi di eventi è incompleto senza la capacità di manipolare i dati man mano che arrivano. Questo software assiste nell'elaborazione al volo, permettendo agli utenti di aggregare, eseguire join di dati all'interno di un flusso e altro ancora. Gli utenti sfruttano gli strumenti di elaborazione dei flussi per elaborare i dati trasferiti tra una vasta gamma di endpoint e dispositivi dell'internet delle cose (IoT), inclusi auto intelligenti, macchinari o elettrodomestici. L'elaborazione dei dati in tempo reale è fondamentale quando le aziende vogliono ottenere una comprensione più profonda dei loro dati; è anche utile quando il tempo è essenziale, ad esempio nel caso di aziende al dettaglio che cercano di mantenere un registro costante e coerente del loro inventario su più canali. **Ottenere informazioni dai dati —** Gli utenti sfruttano il software di elaborazione dei flussi di eventi come buffer per collegare le molte fonti di dati di un'azienda a una soluzione di archiviazione dati, come un data lake. Dalla visione di film su un servizio di streaming ai viaggi in taxi su un'app di ride-hailing, questi dati possono essere utilizzati per l'identificazione di modelli e per informare le decisioni aziendali. **Integrazione in tempo reale—** Attraverso la raccolta continua di dati da fonti di dati, come database, sensori, sistemi di messaggistica e log, gli utenti sono in grado di garantire che le loro applicazioni che si basano su questi dati siano aggiornate. **Controllare i flussi di dati —** Il software di elaborazione dei flussi di eventi rende più facile creare, visualizzare, monitorare e mantenere i flussi di dati. ### Chi utilizza il software di elaborazione dei flussi di eventi? Gli utenti aziendali che lavorano con i dati utilizzano il software di elaborazione dei flussi di eventi che dà loro accesso ai dati in tempo reale. **Sviluppatori —** Gli sviluppatori che cercano di costruire applicazioni di streaming di eventi che si basano sul flusso di big data beneficiano del software di elaborazione dei flussi di eventi. Ad esempio, l'elaborazione batch non serve bene un'applicazione mirata a fornire raccomandazioni basate su dati in tempo reale. Pertanto, gli sviluppatori si affidano al software di elaborazione dei flussi di eventi per gestire al meglio questi dati e elaborarli in modo efficace ed efficiente. **Analisti —** Per analizzare i big data man mano che arrivano, gli analisti devono utilizzare uno strumento che elabora i dati. Con il software di elaborazione dei flussi di eventi, sono dotati degli strumenti adeguati per integrare i dati nelle loro piattaforme di analisi. **Ingegneri di apprendimento automatico —** I dati sono un componente chiave dell'addestramento e dello sviluppo di modelli di apprendimento automatico. Avere il giusto software di elaborazione dei dati è una parte importante di questo processo. ### Tipi di software di elaborazione dei flussi di eventi Esistono diversi metodi o modalità in cui avviene l'elaborazione dei flussi. **Analisi a riposo —** Come l'analisi dei log, l'analisi a riposo guarda indietro ai dati storici per trovare tendenze. **Analisi in-stream —** Un'analisi più complessa avviene con l'analisi in-stream in cui i flussi di dati tra o attraverso i dispositivi vengono analizzati. **Analisi edge —** Questo metodo ha il vantaggio aggiuntivo di potenzialmente ridurre la latenza per i dati elaborati sul dispositivo (ad esempio un dispositivo IoT), poiché i dati non devono necessariamente essere inviati al cloud. ### Caratteristiche del software di elaborazione dei flussi di eventi Il software di elaborazione dei flussi di eventi, con l'elaborazione al suo centro, fornisce agli utenti le capacità di cui hanno bisogno per integrare i loro dati per scopi come l'analisi e lo sviluppo di applicazioni. Le seguenti caratteristiche aiutano a facilitare questi compiti: **Connettori —** Con connettori a una vasta gamma di sistemi core (ad esempio, tramite un'API), gli utenti estendono la portata degli asset aziendali esistenti. **Metriche —** Le metriche aiutano gli utenti ad analizzare l'elaborazione per accertarne le prestazioni. **Change data capture (CDC) —** CDC trasforma i database in una fonte di dati in streaming in cui ogni nuova transazione viene consegnata al software di elaborazione dei flussi di eventi istantaneamente. **Validazione dei dati—** La validazione dei dati consente agli utenti di visualizzare il flusso di dati e garantire che i loro dati e la consegna dei dati siano convalidati. **Pipeline di dati pre-costruite —** Alcuni strumenti forniscono pipeline di dati pre-costruite per abilitare carichi di lavoro operativi nel cloud. ### Tendenze relative al software di elaborazione dei flussi di eventi Sebbene i dati esistano in qualche forma da molto tempo, il volume, la velocità e la varietà dovuti a innovazioni come l'IoT sono senza precedenti. Pertanto, tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) stanno aiutando a rendere la gestione e l'elaborazione dei dati gestibili. **Internet delle cose (IoT) —** Con la proliferazione dell'IoT arriva la proliferazione di tipi di dati vari. Il software di elaborazione dei flussi di eventi deve facilitare l'elaborazione di questi tipi di dati multiformi. Inoltre, i dati IoT sono tipicamente in rapido movimento e in continua evoluzione. È fondamentale che queste soluzioni forniscano la capacità di ingerire e integrare questo tipo di dati. **AI incorporata —** La funzionalità di apprendimento automatico e profondo sta diventando sempre più incorporata in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole o meno. L'uso dell'AI incorporata all'interno di software come CRM, automazione del marketing e soluzioni di analisi sta permettendo agli utenti di semplificare i processi, automatizzare determinate attività e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive. Gli strumenti di integrazione dei dati come il software di elaborazione dei flussi di eventi diventeranno sempre più importanti, poiché l'AI è alimentata dai dati. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede e potrebbe farlo nel modo in cui il deployment nel cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio o giù di lì. Alla fine, i fornitori potrebbero non aver bisogno di evidenziare i benefici del loro prodotto dall'apprendimento automatico poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso. **Offerte self-service —** Come con altri tipi di strumenti di dati (come le piattaforme di analisi), c'è una tendenza crescente affinché il software sia di natura self-service. Ciò significa che i non professionisti dovrebbero essere in grado di utilizzare lo strumento facilmente con poco o nessun supporto IT per configurarlo. Con interfacce drag-and-drop o configurazioni altamente personalizzabili, gli utenti aziendali medi vengono potenziati dalle capacità di analisi statistica. ### Problemi potenziali con il software di elaborazione dei flussi di eventi **Organizzazione dei dati —** Potrebbe essere difficile organizzare i dati in modo che siano facilmente accessibili e sfruttare grandi set di dati che contengono dati storici e in tempo reale. Le aziende spesso devono costruire un data warehouse o un data lake che combini tutte le fonti di dati disparate per un facile accesso. Questo richiede dipendenti altamente qualificati. **Problemi di deployment —** Il software di ricerca richiede molto lavoro da parte di un team di sviluppo qualificato o del personale di supporto del fornitore per distribuire correttamente la soluzione, specialmente se i dati sono particolarmente disordinati. Alcuni dati potrebbero mancare di compatibilità con diversi prodotti mentre alcune soluzioni potrebbero essere orientate a diversi tipi di dati. Ad esempio, alcune soluzioni potrebbero non essere ottimizzate per dati non strutturati, mentre altre potrebbero essere la scelta migliore per dati numerici. ### Software e servizi correlati al software di elaborazione dei flussi di eventi Le seguenti soluzioni possono essere utilizzate in combinazione con o al posto dei prodotti in questa categoria per poter integrare e analizzare i dati. **Software di analisi dei flussi —** [Il software di analisi dei flussi](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) aiuta gli utenti che cercano strumenti specificamente orientati all'analisi, piuttosto che solo all'elaborazione dei dati in tempo reale. Questi strumenti aiutano gli utenti ad analizzare i dati in trasferimento tramite API, tra applicazioni e altro. Questo software è utile con i dati IoT che necessitano di analisi frequenti in tempo reale. **Piattaforme di integrazione dei big data —** [Le piattaforme di integrazione dei big data](https://www.g2.com/categories/big-data-integration-platform) sono robuste e aiutano gli utenti a gestire e memorizzare cluster di big data e utilizzarli all'interno di applicazioni cloud. **Piattaforme di analisi —** [Le piattaforme di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) includono integrazioni di big data, ma sono strumenti a più ampio spettro che facilitano cinque elementi: preparazione dei dati, modellazione dei dati, fusione dei dati, visualizzazione dei dati e consegna delle informazioni. **Software di analisi dei log —** [Il software di analisi dei log](https://www.g2.com/categories/log-analysis) è uno strumento che dà agli utenti la possibilità di analizzare i file di log. Questo tipo di software include visualizzazioni ed è particolarmente utile per scopi di monitoraggio e allerta. **Software di preparazione dei dati —** Soluzioni chiave necessarie per un'analisi dei dati facile sono [il software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) e altri strumenti di gestione dei dati correlati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Gli strumenti di preparazione dei dati sono utilizzati da IT o analisti di dati incaricati di utilizzare strumenti di business intelligence. Alcune piattaforme di business intelligence offrono funzionalità di preparazione dei dati, ma le aziende con una vasta gamma di fonti di dati spesso optano per uno strumento di preparazione dei dati dedicato. **Data warehouse—** La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate. Per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano [software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse). I data warehouse ospitano dati da più database e applicazioni aziendali, che consentono agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati che vengono ingeriti dal software di analisi.