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Confronta Apache Ranger e Collibra 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (54.5% delle recensioni)
Impresa (70.7% delle recensioni)
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Apache Ranger
Valutazione a Stelle
(26)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (54.5% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su Apache RangerCollibra
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Scopri di più su CollibraRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Collibra eccelle nella sua funzione di Glossario Aziendale, ottenendo un punteggio di 8.4, che aiuta le organizzazioni a mantenere una chiara comprensione dei loro asset di dati. Al contrario, Apache Ranger brilla con un punteggio perfetto di 9.7 nella stessa categoria, indicando un'offerta più robusta per la gestione dei termini e delle definizioni aziendali.
- I revisori menzionano che la funzione di Profilazione dei Dati di Collibra ottiene un punteggio di 7.5, che è discreto ma inferiore rispetto all'impressionante punteggio di 9.3 di Apache Ranger. Questo suggerisce che gli utenti trovano le capacità di profilazione dei dati di Apache Ranger più complete ed efficaci nella valutazione della qualità dei dati.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzione di Lineage dei Dati di Collibra ottiene un punteggio di 8.1, fornendo un buon livello di visibilità nel flusso dei dati. Tuttavia, Apache Ranger supera con un punteggio di 9.3, indicando che gli utenti apprezzano la sua superiore capacità di tracciare il lineage dei dati e comprendere le trasformazioni dei dati.
- Gli utenti su G2 riportano che la funzione di Gestione delle Politiche di Collibra ottiene un punteggio di 7.9, che è soddisfacente, ma il punteggio di 9.5 di Apache Ranger suggerisce un approccio più avanzato e user-friendly alla gestione delle politiche dei dati, rendendo più facile per le organizzazioni far rispettare la conformità.
- I revisori menzionano che la funzione di Gestione della Qualità dei Dati di Collibra ottiene un punteggio di 6.9, indicando margini di miglioramento. Al contrario, il punteggio di 9.5 di Apache Ranger evidenzia le sue forti capacità nel garantire la qualità dei dati, che è cruciale per le organizzazioni che si affidano a dati accurati per prendere decisioni.
- Gli utenti dicono che, sebbene entrambi i prodotti offrano solide funzionalità di conformità, il punteggio di Monitoraggio della Conformità di Apache Ranger di 9.2 supera significativamente il punteggio di 7.9 di Collibra, suggerendo che gli utenti trovano gli strumenti di Ranger più efficaci per mantenere la conformità normativa.
Apache Ranger vs Collibra
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Apache Ranger più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Apache Ranger nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Apache Ranger soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Collibra.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, Apache Ranger e Collibra forniscono livelli simili di assistenza.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Collibra rispetto a Apache Ranger.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Apache Ranger
Nessun prezzo disponibileCollibra
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Apache Ranger
Nessuna informazione sulla prova disponibileCollibra
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
17
8.4
87
Facilità d'uso
8.1
17
8.0
89
Facilità di installazione
9.0
16
7.7
68
Facilità di amministrazione
8.9
16
8.0
65
Qualità del supporto
8.2
16
8.2
89
the product è stato un buon partner negli affari?
9.0
13
8.7
66
Direzione del prodotto (% positivo)
8.3
14
9.3
86
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.7
11
Governance dei dati
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
8.0
9
Preparazione dei dati
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
6.7
8
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Collaborazione
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.0
9
Intelligenza Artificiale
Dati insufficienti
7.3
8
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
9.1
11
7.4
54
8.8
10
Funzionalità non disponibile
8.8
10
7.8
63
8.2
12
7.0
61
Gestione
9.7
5
8.5
55
8.9
6
8.4
51
9.3
5
7.4
43
9.3
5
7.0
49
9.3
5
7.9
51
Conformità
8.9
11
7.8
49
8.5
11
7.8
54
9.3
12
7.5
48
9.2
12
7.7
44
Sicurezza
9.3
7
7.7
44
9.3
7
7.8
51
9.3
7
7.7
38
Qualità dei dati
8.5
10
7.3
39
8.8
10
Funzionalità non disponibile
8.8
8
7.6
40
Manutenzione
9.5
7
6.7
39
9.5
7
7.5
43
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.3
8
Dati insufficienti
6.5
8
AI agentico - Governance dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione della Privacy dei DatiNascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.3
23
Funzionalità
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
8.3
12
Dati insufficienti
8.3
17
Dati insufficienti
8.4
16
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
7.2
9
Dati insufficienti
8.6
18
Valutazione d'Impatto sulla Privacy (PIA)Nascondi 5 CaratteristicheMostra 5 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.6
9
Funzionalità
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
6.9
8
Scoperta di Dati SensibiliNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.5
18
Funzionalità
Dati insufficienti
8.1
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
6.5
11
Dati insufficienti
6.8
12
Dati insufficienti
6.7
11
Dati insufficienti
6.7
12
Dati insufficienti
7.5
12
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
7.7
14
Dati insufficienti
8.0
14
Agente AI - Scoperta di Dati Sensibili
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Tessuto di dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione Attiva dei MetadatiNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.6
37
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
7.3
31
Dati insufficienti
7.8
32
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
8.3
30
Segnalazione
Dati insufficienti
7.7
29
Dati insufficienti
7.7
27
Dati insufficienti
7.7
35
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Agente AI - Negozio SAP
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Richiesta di Accesso ai Dati (DSAR)Nascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
7.9
16
Funzionalità
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
7.3
10
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.0
10
Funzionalità
Dati insufficienti
8.4
18
Dati insufficienti
8.1
16
Dati insufficienti
8.3
15
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.9
15
Gestione
Dati insufficienti
7.4
19
Dati insufficienti
7.8
16
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
7.3
20
Dati insufficienti
8.3
19
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Apache Ranger e Collibra sono categorizzati comeGovernance dei Dati
Categorie uniche
Apache Ranger non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Apache Ranger
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Collibra
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
22.7%
Telecomunicazioni
13.6%
Servizi Finanziari
13.6%
Vendita al dettaglio
9.1%
Software per computer
9.1%
Altro
31.8%
Servizi Finanziari
12.1%
Bancario
9.1%
Prodotti farmaceutici
8.1%
Telecomunicazioni
6.1%
Assicurazione
6.1%
Altro
58.6%
Discussioni
Apache Ranger non ha discussioni con risposte
Quali sono gli elementi critici dei dati? Come identificare gli ECD.
2 Commenti
JS
Ci sono una varietà di criteri che possono determinare se un elemento di dati è critico. Questi criteri possono includere (ma non sono limitati a) i...Leggi di più
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