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Azure Data Lake Analytics
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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 Lake Analytics eccelle nell'integrazione dei dati con un punteggio di 9.0, consentendo una connettività senza soluzione di continuità a varie fonti di dati, mentre dbt brilla nella trasformazione dei dati con un punteggio di 9.4, rendendolo una scelta preferita per gli utenti focalizzati sulla trasformazione efficiente dei dati.
- I revisori menzionano che Azure Data Lake Analytics ha forti capacità di migrazione al cloud con un punteggio di 9.2, cruciale per le imprese che cercano di passare agli ambienti cloud, mentre le capacità di modellazione dei dati di dbt ottengono un punteggio di 9.1, indicando la sua forza nella creazione di modelli di dati complessi.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Azure Data Lake Analytics offre robuste funzionalità di automazione dei flussi di lavoro con un punteggio di 9.2, che migliora l'efficienza operativa, mentre le capacità di visualizzazione dei dati di dbt, con un punteggio di 9.4, forniscono agli utenti migliori intuizioni attraverso rappresentazioni visive dei dati.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Data Lake Analytics ha una solida valutazione della qualità del supporto di 8.5, essenziale per le imprese che necessitano di assistenza affidabile, mentre il supporto di dbt è valutato più alto a 8.9, indicando un'esperienza di servizio clienti più reattiva.
- I revisori dicono che Azure Data Lake Analytics è particolarmente forte nella governance dei dati con un punteggio di 8.5, garantendo conformità e sicurezza, mentre i flussi di lavoro automatizzati di dbt ottengono un punteggio di 9.5, rendendo più facile per gli utenti gestire i processi di dati senza intervento manuale.
- Gli utenti riportano che Azure Data Lake Analytics ha un punteggio più alto nell'analisi in tempo reale a 8.1, che è vantaggioso per le aziende che necessitano di intuizioni immediate, mentre le capacità di interrogazione dei dati di dbt ottengono un punteggio di 9.2, permettendo agli utenti di eseguire query complesse con facilità.
Azure Data Lake Analytics vs dbt
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato dbt più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con dbt in generale.
- I revisori hanno ritenuto che dbt soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Azure Data Lake Analytics.
- 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 dbt rispetto a Azure Data Lake Analytics.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Lake Analytics
Nessun prezzo disponibiledbt
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Data Lake Analytics
Nessuna informazione sulla prova disponibiledbt
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
23
9.2
139
Facilità d'uso
8.4
23
9.0
141
Facilità di installazione
8.3
11
8.6
80
Facilità di amministrazione
8.3
11
8.5
58
Qualità del supporto
8.5
23
8.9
112
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
11
8.8
52
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
24
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
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.2
36
Funzionalità
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.2
41
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
38
Dati insufficienti
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
8.1
17
|
Verificato
8.5
32
8.8
16
|
Verificato
9.4
38
Connettività
8.4
18
|
Verificato
8.5
27
8.6
17
|
Verificato
8.6
28
7.9
19
|
Verificato
8.5
34
9.0
20
|
Verificato
9.0
31
Operazioni
8.5
19
|
Verificato
Funzionalità non disponibile
8.5
17
|
Verificato
9.4
37
8.1
18
|
Verificato
8.6
31
8.9
16
|
Verificato
8.6
30
8.2
15
|
Verificato
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 Lake Analytics e dbt sono categorizzati comeAnalisi dei Big Data
Categorie uniche
Azure Data Lake Analytics non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Data Lake Analytics
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
Software per computer
14.8%
Beni di consumo
11.1%
Telecomunicazioni
7.4%
Internet
7.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
7.4%
Altro
51.9%
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 Lake Analytics non ha discussioni con risposte
A cosa serve lo strumento DBT?
2 Commenti
WW
SQL data transformations.Leggi di più
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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