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Impresa (63.0% delle recensioni)
Mercato Medio (36.8% delle recensioni)
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Azure Data Factory
Valutazione a Stelle
(87)4.6 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (63.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Azure Data FactoryIBM Cloud Pak for Integration
Valutazione a Stelle
(49)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (36.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su IBM Cloud Pak for IntegrationRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Data Factory eccelle nelle sue capacità di integrazione in tempo reale, ottenendo un notevole punteggio di 9,6, mentre IBM Cloud Pak for Integration è indietro con 7,9. I revisori menzionano che la capacità di Azure di gestire flussi di dati in tempo reale è un vantaggio significativo per le aziende che necessitano di approfondimenti immediati.
- I revisori menzionano che i processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) di Azure Data Factory sono altamente valutati, con punteggi di 9,1, 9,3 e 9,4 rispettivamente. Al contrario, IBM Cloud Pak for Integration non raggiunge questi punteggi, indicando che Azure offre un'esperienza ETL più robusta, cruciale per decisioni basate sui dati.
- Gli utenti su G2 evidenziano le superiori capacità di integrazione di Azure Data Factory con un punteggio di 9,2, rispetto all'8,6 di IBM. I revisori dicono che l'ampia libreria di connettori pre-costruiti di Azure semplifica il processo di integrazione, facilitando la connessione di varie fonti di dati.
- Gli utenti di G2 riportano che Azure Data Factory offre un'esperienza più user-friendly, con un punteggio di facilità d'uso di 9,0, mentre IBM Cloud Pak for Integration ottiene solo 7,5. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Azure e il processo di configurazione semplificato riducono significativamente la curva di apprendimento per i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che le funzionalità di automazione di Azure Data Factory sono altamente efficaci, con un punteggio di 9,2, che consente flussi di lavoro dati senza soluzione di continuità. In confronto, le capacità di automazione di IBM Cloud Pak for Integration sono meno robuste, portando a potenziali inefficienze nella gestione dei dati.
- Gli utenti dicono che la qualità del supporto di Azure Data Factory è encomiabile, con un punteggio di 8,8, mentre il supporto di IBM Cloud Pak for Integration è valutato più basso a 7,8. I revisori riportano che il servizio clienti reattivo di Azure e la documentazione completa migliorano l'esperienza utente complessiva.
Azure Data Factory vs IBM Cloud Pak for Integration
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Azure Data Factory più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Azure Data Factory nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Data Factory soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Cloud Pak for Integration.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Azure Data Factory 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 IBM Cloud Pak for Integration.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Factory
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Integration
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Data Factory
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Cloud Pak for Integration
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
65
8.2
26
Facilità d'uso
8.9
66
7.4
26
Facilità di installazione
9.2
31
6.8
15
Facilità di amministrazione
8.6
23
7.1
14
Qualità del supporto
8.8
60
7.7
25
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
22
7.3
14
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
61
8.1
24
Caratteristiche per Categoria
Elaborazione del flusso di eventiNascondi 5 CaratteristicheMostra 5 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.5
11
Dati
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
7
Analitica
Dati insufficienti
8.3
7
Funzionalità
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
7.8
6
Gestione
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
7.5
6
AI agentico - Coda di messaggi (MQ)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
8.4
45
Dati insufficienti
8.4
44
Dati insufficienti
Funzionalità
9.1
47
Dati insufficienti
9.1
47
Dati insufficienti
9.3
44
Dati insufficienti
9.1
47
Dati insufficienti
9.1
45
Dati insufficienti
Sviluppo
Dati insufficienti
7.9
7
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
Dati insufficienti
7.7
5
|
Verificato
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.0
5
|
Verificato
Dati insufficienti
9.3
5
|
Verificato
Opzioni di Integrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione dell'API
Dati insufficienti
7.8
15
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
7.6
15
Dati insufficienti
7.8
13
Gestione delle API
Dati insufficienti
7.7
14
Dati insufficienti
7.6
14
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
7.3
14
Dati insufficienti
7.7
13
Integrazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
13
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
7.8
12
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 IBM Cloud Pak for Integration sono categorizzati comeStrumenti ETL
Categorie uniche
Azure Data Factory è categorizzato comePiattaforme di Integrazione dei Big Data
IBM Cloud Pak for Integration è categorizzato comeCoda di Messaggi (MQ), Elaborazione del flusso di eventi, Bus di Servizi Aziendali (ESB), iPaaS, e Gestione delle API
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Data Factory
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Cloud Pak for Integration
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
18.4%
Software per computer
15.8%
Assicurazione
13.2%
Bancario
13.2%
Gestione dell'Istruzione
10.5%
Altro
28.9%
Discussioni
Azure Data Factory è uno strumento ETL?
2 Commenti
AG
yesLeggi di più
Azure Data Factory non ha più discussioni con risposte
quanto tempo ci vuole per diventare un esperto in questa tecnologia
1 Commento
DJ
Per lo più un mese o due se hai conoscenza di Rest API, code, ecc. come concetto.Leggi di più
IBM Cloud Pak for Integration non ha più discussioni con risposte
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