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Azure Data Factory
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Scopri di più su dbtRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Data Factory eccelle nell'"Integrazione dei Dati" con un punteggio di 9.0, rendendolo una scelta forte per le organizzazioni che necessitano di connettere varie fonti di dati senza problemi. Al contrario, dbt, sebbene forte nella "Trasformazione dei Dati" con un punteggio di 9.4, non si concentra tanto sulle capacità di integrazione.
- I revisori menzionano che le funzionalità di "Automazione" di Azure Data Factory sono robuste, con un punteggio di 9.2, il che consente una gestione efficiente dei flussi di lavoro. D'altra parte, dbt offre anche solide capacità di automazione con un punteggio di 9.3, ma gli utenti notano che potrebbe richiedere una configurazione più manuale rispetto ai processi semplificati di Azure.
- Gli utenti di G2 evidenziano le "Capacità di Migrazione al Cloud" di Azure Data Factory con un punteggio di 9.2, particolarmente vantaggiose per le imprese che cercano di passare a soluzioni basate su cloud. Al contrario, dbt non enfatizza la migrazione al cloud, concentrandosi maggiormente sulla trasformazione all'interno degli ambienti dati esistenti.
- I revisori dicono che la "Qualità del Supporto" di Azure Data Factory è valutata a 8.8, indicando un forte sistema di supporto per gli utenti. Al contrario, il supporto di dbt è valutato leggermente inferiore a 8.9, con alcuni utenti che menzionano che i tempi di risposta possono variare.
- Gli utenti su G2 riportano che la "Ampiezza delle Fonti di Dati" di Azure Data Factory è valutata a 8.7, consentendo opzioni di connettività dati diversificate. In confronto, il focus di dbt è più sulle trasformazioni basate su SQL, il che potrebbe limitare la sua versatilità nel connettersi a varie fonti di dati.
- I revisori menzionano che il punteggio di "Analisi in Tempo Reale" di Azure Data Factory di 7.7 indica alcune limitazioni nelle capacità di elaborazione dei dati in tempo reale. Al contrario, dbt brilla nel "Querying dei Dati" con un punteggio di 9.2, rendendolo un'opzione migliore per gli utenti che danno priorità alle capacità di interrogazione rispetto all'analisi in tempo reale.
Azure Data Factory vs dbt
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato dbt più facile da usare. Tuttavia, Azure Data Factory è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Azure Data Factory in generale.
- Azure Data Factory e dbt soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che dbt sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Data Factory rispetto a dbt.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Factory
Nessun prezzo disponibiledbt
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Data Factory
Nessuna informazione sulla prova disponibiledbt
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
65
9.2
139
Facilità d'uso
8.9
66
9.0
141
Facilità di installazione
9.2
31
8.6
80
Facilità di amministrazione
8.6
23
8.5
58
Qualità del supporto
8.8
60
8.9
112
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
22
8.8
52
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
61
9.7
126
Caratteristiche per Categoria
Intelligenza AziendaleNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Self Service
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
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
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
8.8
48
Dati insufficienti
9.2
50
Dati insufficienti
8.6
41
Interazione dei dati
Dati insufficienti
8.3
41
Dati insufficienti
8.5
44
Dati insufficienti
9.1
49
Dati insufficienti
9.1
47
Dati insufficienti
9.1
42
Dati insufficienti
9.4
48
Dati insufficienti
8.6
44
Dati insufficienti
8.6
44
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
8.5
42
Dati insufficienti
8.6
43
Dati insufficienti
9.1
45
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.5
27
Gestione
8.4
45
Funzionalità non disponibile
8.4
44
8.2
36
Funzionalità
9.1
47
Funzionalità non disponibile
9.1
47
9.2
41
9.3
44
Funzionalità non disponibile
9.1
47
9.4
38
9.1
45
9.2
36
Gestione dei dati
Dati insufficienti
9.2
49
Dati insufficienti
9.1
51
Dati insufficienti
9.1
49
Dati insufficienti
9.3
50
Piattaforme DataOps - AI Agente
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Analitica
Dati insufficienti
8.7
47
Dati insufficienti
7.3
35
Monitoraggio e Gestione
Dati insufficienti
8.7
43
Dati insufficienti
8.9
50
Distribuzione su cloud
Dati insufficienti
8.7
37
Dati insufficienti
8.8
30
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.9
13
Dati insufficienti
6.3
13
Automazione del Data WarehouseNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.6
40
Automazione
Dati insufficienti
8.8
34
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.6
35
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Funzionalità
Dati insufficienti
8.6
34
Dati insufficienti
8.6
33
Dati insufficienti
8.4
33
Amministrazione
Dati insufficienti
8.4
36
Dati insufficienti
8.9
34
Dati insufficienti
9.1
34
AI agentico - Automazione del Data Warehouse
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Livello SemanticoNascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Strumenti del Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Connettività dei Dati e Federazione - Strumenti del Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Livello Semantico - Modellazione dei Dati e Metriche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle prestazioni - Strumenti per il livello semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Governance - Strumenti del Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Avanzata - Strumenti di Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Abilitazione AI Agente - Strumenti di Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.5
32
Dati insufficienti
9.4
38
Connettività
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
9.0
31
Operazioni
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
37
Dati insufficienti
8.6
31
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
8.5
29
Funzionalità
Dati insufficienti
8.7
38
Dati insufficienti
8.4
36
Dati insufficienti
8.6
38
Dati insufficienti
8.2
38
Dati insufficienti
8.4
36
Gestione
Dati insufficienti
8.4
38
Dati insufficienti
9.2
42
Dati insufficienti
8.9
37
Dati insufficienti
8.2
39
Dati insufficienti
8.3
41
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.3
20
Dati insufficienti
6.7
20
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Data Factory e dbt sono categorizzati comeStrumenti ETL e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Categorie uniche
Azure Data Factory non ha categorie uniche
dbt è categorizzato comeAnalisi dei Big Data, Preparazione dei dati, Qualità dei dati, Automazione del Data Warehouse, Piattaforme DataOps, e Strumenti di Livello Semantico
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Data Factory
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
dbt
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
32.9%
Software per computer
12.2%
Servizi Finanziari
6.1%
Vendita al dettaglio
4.9%
Compagnie aeree/Aviazione
4.9%
Altro
39.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.7%
Software per computer
16.5%
Servizi Finanziari
10.6%
Vendita al dettaglio
4.8%
Marketing e Pubblicità
4.8%
Altro
43.6%
Alternative
Discussioni
Azure Data Factory è uno strumento ETL?
2 Commenti
AG
yesLeggi di più
Azure Data Factory non ha più discussioni con risposte
Che cos'è la modellazione dei dati DBT?
2 Commenti
TH
Il data modeling con dbt non è una cosa. Dbt è uno strumento di trasformazione che facilita l'implementazione di tecniche di data modeling come snowflake,...Leggi di più
Che cos'è lo strumento di database DBT?
1 Commento
SY
DBT (DataBase Transformations) utilizza istruzioni select SQL, con un po' di magia aggiunta dal linguaggio di templating Jinja, per modellare e trasformare i...Leggi di più
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