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Azure Data Factory
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Qubole eccelle nell'ingestione e nella manipolazione dei dati con un punteggio di 9.0, rendendolo una scelta preferita per gestire grandi set di dati in modo efficiente. Al contrario, Azure Data Factory, sebbene forte, ha un punteggio leggermente inferiore in quest'area, indicando che gli utenti potrebbero trovare Qubole più efficace per compiti complessi di preparazione dei dati.
- I revisori menzionano che Azure Data Factory brilla per facilità d'uso e configurazione, ottenendo un punteggio di 9.0 in entrambe le categorie. Questo suggerisce che gli utenti lo trovano più intuitivo e veloce da implementare rispetto a Qubole, che ha punteggi di 7.8 e 7.6 rispettivamente, indicando una curva di apprendimento più ripida.
- Gli utenti di G2 evidenziano la qualità superiore del supporto fornito da Azure Data Factory, con un punteggio di 8.8, rispetto al 7.9 di Qubole. Questa differenza suggerisce che gli utenti potrebbero sperimentare un servizio clienti più reattivo e utile con Azure Data Factory.
- Gli utenti su G2 riportano che Qubole offre capacità di automazione robuste, con un punteggio di 9.2, che è cruciale per ottimizzare i flussi di lavoro. Azure Data Factory, sebbene anch'esso forte, ha un punteggio leggermente inferiore in quest'area, indicando che Qubole potrebbe fornire funzionalità di automazione più avanzate.
- I revisori menzionano che Azure Data Factory ha un punteggio più alto nella direzione del prodotto (9.8) rispetto a Qubole (7.1), suggerendo che gli utenti si sentono più fiduciosi nello sviluppo continuo e nei miglioramenti futuri di Azure, il che potrebbe essere un fattore decisivo per un investimento a lungo termine.
- Gli utenti dicono che le prestazioni di Qubole nei processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) sono impressionanti, con punteggi di 9.1, 9.3 e 9.4 rispettivamente. Questo indica che Qubole potrebbe essere più adatto per gli utenti che danno priorità a operazioni ETL efficienti rispetto ad altre funzionalità offerte da Azure Data Factory.
Azure Data Factory vs Qubole
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 Qubole.
- 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 Qubole.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Factory
Nessun prezzo disponibileQubole
Free Trial
30 day free trial
Accesso gratuito a Qubole per 30 giorni per costruire pipeline di dati, portare il machine learning in produzione e analizzare qualsiasi tipo di dato da qualsiasi fonte di dati. Inizia oggi: https://www.qubole.com/free-trial/
Prova Gratuita
Azure Data Factory
Nessuna informazione sulla prova disponibileQubole
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
65
8.4
211
Facilità d'uso
8.9
66
7.8
212
Facilità di installazione
9.2
31
7.6
60
Facilità di amministrazione
8.6
23
7.6
58
Qualità del supporto
8.8
60
7.9
177
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
22
8.1
61
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
61
7.1
208
Caratteristiche per Categoria
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
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
7
Sistema
Dati insufficienti
9.0
7
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
6.7
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
8.1
6
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.3
5
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.0
5
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.8
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
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
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
111
Database
Dati insufficienti
8.0
64
Dati insufficienti
8.4
83
Dati insufficienti
8.3
79
Integrazioni
Dati insufficienti
8.6
81
Dati insufficienti
8.6
87
Piattaforma
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.3
82
Dati insufficienti
8.6
87
Elaborazione
Dati insufficienti
8.5
85
Dati insufficienti
8.3
82
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.0
119
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
10
|
Verificato
Connettività
Dati insufficienti
8.8
107
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
123
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
108
|
Verificato
Dati insufficienti
8.5
113
|
Verificato
Operazioni
Dati insufficienti
7.0
104
|
Verificato
Dati insufficienti
7.8
116
|
Verificato
Dati insufficienti
7.2
75
|
Verificato
Dati insufficienti
7.8
69
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
11
|
Verificato
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 Qubole sono categorizzati comePiattaforme di Integrazione dei Big Data
Categorie uniche
Azure Data Factory è categorizzato comeStrumenti ETL
Qubole è categorizzato comeElaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Data Factory
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Qubole
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%
Software per computer
19.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Marketing e Pubblicità
12.2%
Internet
6.8%
Tempo libero, Viaggi e Turismo
4.2%
Altro
43.0%
Alternative
Discussioni
Azure Data Factory è uno strumento ETL?
2 Commenti
AG
yesLeggi di più
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