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Confronta Collibra e Informatica Enterprise Data Catalog 
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Collibra
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Pros & Cons
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Scopri di più su Informatica Enterprise Data CatalogRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Collibra eccelle nella Gestione degli Accessi Utente con un punteggio di 7,5, mentre Informatica Enterprise Data Catalog è indietro con 6,7. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Collibra rende più facile gestire efficacemente i permessi degli utenti.
- I revisori menzionano che la funzione di Data Lineage di Collibra, con un punteggio di 7,7, offre una chiara visibilità del flusso dei dati, mentre il punteggio di 8,3 di Informatica indica un'offerta più robusta. Gli utenti su G2 apprezzano il tracciamento dettagliato della lineage di Informatica, che aiuta nei processi di conformità e auditing.
- Gli utenti dicono che la funzionalità di Data Discovery di Collibra, valutata 8,2, è user-friendly ed efficiente, mentre il punteggio di 8,1 di Informatica suggerisce che sia leggermente meno efficace. I revisori evidenziano che le capacità di ricerca di Collibra permettono una rapida identificazione degli asset di dati.
- Gli utenti di G2 segnalano che la funzione di Data Mapping - automatizzato di Collibra, con un punteggio di 8,3, è apprezzata per la sua facilità d'uso, mentre il punteggio di 8,5 di Informatica indica una capacità più avanzata. Gli utenti menzionano che il mapping automatizzato di Informatica risparmia tempo significativo nei compiti di integrazione dei dati.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto di Collibra è valutata 8,2, che è superiore a quella di Informatica con 7,7. Gli utenti segnalano che il team di supporto di Collibra è reattivo e utile, rendendo più facile risolvere rapidamente i problemi.
- Gli utenti su G2 evidenziano che la funzione di Monitoraggio della Conformità di Collibra, valutata 7,9, è efficace per il tracciamento dei requisiti normativi, mentre il punteggio di 7,9 di Informatica indica un'offerta comparabile. Tuttavia, i revisori menzionano che l'interfaccia user-friendly di Collibra rende la gestione della conformità più semplice.
Collibra vs Informatica Enterprise Data Catalog
- I revisori hanno ritenuto che Informatica Enterprise Data Catalog soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Collibra.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Collibra sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Collibra rispetto a Informatica Enterprise Data Catalog.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Collibra
Nessun prezzo disponibileInformatica Enterprise Data Catalog
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Collibra
Prova gratuita disponibile
Informatica Enterprise Data Catalog
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
87
8.7
9
Facilità d'uso
8.0
89
7.8
9
Facilità di installazione
7.7
68
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.0
65
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.2
89
8.1
9
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
66
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
86
8.7
9
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
7.7
11
7.9
5
Governance dei dati
7.9
7
6.7
5
6.9
7
7.7
5
8.0
9
8.3
5
Preparazione dei dati
8.0
9
8.0
5
6.7
8
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Collaborazione
7.9
8
Dati insufficienti
7.8
9
8.7
5
8.3
9
7.7
5
8.0
9
8.0
5
Intelligenza Artificiale
7.3
8
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
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
7.4
54
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.8
63
Dati insufficienti
7.0
61
Dati insufficienti
Gestione
8.5
55
Dati insufficienti
8.4
51
Dati insufficienti
7.4
43
Dati insufficienti
7.0
49
Dati insufficienti
7.9
51
Dati insufficienti
Conformità
7.8
49
Dati insufficienti
7.8
54
Dati insufficienti
7.5
48
Dati insufficienti
7.7
44
Dati insufficienti
Sicurezza
7.7
44
Dati insufficienti
7.8
51
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
Qualità dei dati
7.3
39
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
7.6
40
Dati insufficienti
Manutenzione
6.7
39
Dati insufficienti
7.5
43
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.3
8
Dati insufficienti
6.5
8
Dati insufficienti
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
8.3
23
Dati insufficienti
Funzionalità
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
Dati insufficienti
Valutazione d'Impatto sulla Privacy (PIA)Nascondi 5 CaratteristicheMostra 5 Caratteristiche
7.6
9
Dati insufficienti
Funzionalità
8.3
8
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
6.9
8
Dati insufficienti
Scoperta di Dati SensibiliNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
7.5
18
Dati insufficienti
Funzionalità
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
Dati insufficienti
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 dei dati
8.5
35
8.1
6
7.3
31
7.2
6
7.8
32
8.1
6
7.9
36
8.1
6
8.3
30
8.1
6
Segnalazione
7.7
29
8.0
5
7.7
27
7.3
5
7.7
35
7.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
6.3
5
Dati insufficienti
6.3
5
Dati insufficienti
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
7.9
16
Dati insufficienti
Funzionalità
7.7
10
Dati insufficienti
7.3
10
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.0
10
Dati insufficienti
Funzionalità
8.4
18
Dati insufficienti
8.1
16
Dati insufficienti
8.3
15
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.9
15
Dati insufficienti
Gestione
7.4
19
Dati insufficienti
7.8
16
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
7.3
20
Dati insufficienti
8.3
19
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Collibra e Informatica Enterprise Data Catalog sono categorizzati comeGestione Attiva dei Metadati e Catalogo Dati di Apprendimento Automatico
Categorie uniche
Informatica Enterprise Data Catalog non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Collibra
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Informatica Enterprise Data Catalog
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
Servizi Finanziari
12.1%
Bancario
9.1%
Prodotti farmaceutici
8.1%
Telecomunicazioni
6.1%
Assicurazione
6.1%
Altro
58.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
31.6%
Software per computer
26.3%
Servizi Finanziari
10.5%
Consulenza
5.3%
Tessuti
5.3%
Altro
21.1%
Discussioni
Quali sono gli elementi critici dei dati? Come identificare gli ECD.
2 Commenti
JS
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