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Confronta Collibra e Microsoft Purview Data Lifecycle Management 
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Collibra
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Scopri di più su CollibraMicrosoft Purview Data Lifecycle Management
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Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su Microsoft Purview Data Lifecycle ManagementRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Collibra eccelle nelle sue capacità di Data Lineage con un punteggio di 8.1, consentendo un tracciamento efficace del flusso di dati, mentre Microsoft Purview Data Lifecycle Management brilla ancora di più con un punteggio di 9.2, fornendo visualizzazioni e approfondimenti più completi sul lineage dei dati.
- I revisori menzionano che la funzione di Data Modeling di Collibra, con un punteggio di 7.6, è funzionale ma manca di alcune capacità avanzate, mentre la funzione di Microsoft Purview ottiene un impressionante 9.4, offrendo strumenti di modellazione più robusti che migliorano l'esperienza utente.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzione di Data Discovery di Collibra è valutata a 8.3, efficace ma non così intuitiva come il punteggio di 9.2 di Microsoft Purview, dove gli utenti apprezzano la facilità di trovare e classificare i dati.
- Gli utenti su G2 riportano che la Gestione del Workflow di Collibra è valutata a 7.8, che alcuni trovano limitante, mentre il punteggio di 9.3 di Microsoft Purview indica un processo di workflow più snello e user-friendly che migliora la produttività.
- I revisori dicono che la Qualità del Supporto di Collibra è valutata a 8.2, che è soddisfacente, ma il punteggio di 8.6 di Microsoft Purview suggerisce un sistema di supporto più reattivo e utile, rendendo più facile per gli utenti risolvere i problemi.
- Gli utenti segnalano che mentre la funzione di Monitoraggio della Conformità di Collibra ottiene un punteggio di 7.9, il punteggio di 9.2 di Microsoft Purview indica un approccio più completo alla conformità, con migliori strumenti per l'applicazione e il monitoraggio delle politiche.
Collibra vs Microsoft Purview Data Lifecycle Management
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Microsoft Purview Data Lifecycle Management più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Microsoft Purview Data Lifecycle Management in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Microsoft Purview Data Lifecycle Management 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 Microsoft Purview Data Lifecycle Management sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Microsoft Purview Data Lifecycle Management rispetto a Collibra.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Collibra
Nessun prezzo disponibileMicrosoft Purview Data Lifecycle Management
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Collibra
Prova gratuita disponibile
Microsoft Purview Data Lifecycle Management
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
87
8.5
12
Facilità d'uso
8.0
89
8.5
12
Facilità di installazione
7.7
68
8.7
9
Facilità di amministrazione
8.0
65
8.9
9
Qualità del supporto
8.2
89
8.5
12
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
66
8.9
9
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
86
10.0
12
Caratteristiche per Categoria
Catalogo Dati di Apprendimento AutomaticoNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche
7.7
11
Dati insufficienti
Governance dei dati
7.9
7
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.0
9
Dati insufficienti
6.7
8
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Collaborazione
7.9
8
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
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
9.4
8
Funzionalità non disponibile
9.0
8
7.8
63
9.3
7
7.0
61
9.2
8
Gestione
8.5
55
8.8
8
8.4
51
9.2
8
7.4
43
8.5
8
7.0
49
9.8
8
7.9
51
9.2
8
Conformità
7.8
49
9.4
8
7.8
54
9.0
8
7.5
48
9.8
7
7.7
44
9.2
8
Sicurezza
7.7
44
9.4
8
7.8
51
9.6
8
7.7
38
9.4
8
Qualità dei dati
7.3
39
9.0
7
Funzionalità non disponibile
9.8
8
7.6
40
9.4
8
Manutenzione
6.7
39
8.8
8
7.5
43
9.4
8
Intelligenza Artificiale Generativa
6.3
8
8.6
7
6.5
8
9.0
8
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
8.2
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 Attiva dei MetadatiNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
7.6
37
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.5
35
Dati insufficienti
7.3
31
Dati insufficienti
7.8
32
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
8.3
30
Dati insufficienti
Segnalazione
7.7
29
Dati insufficienti
7.7
27
Dati insufficienti
7.7
35
Dati insufficienti
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 Microsoft Purview Data Lifecycle Management sono categorizzati comeGovernance dei Dati
Categorie uniche
Microsoft Purview Data Lifecycle Management 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.)
Microsoft Purview Data Lifecycle Management
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
16.7%
Servizi Finanziari
16.7%
Pratica medica
8.3%
Ricerca di Mercato
8.3%
Banca d'investimento
8.3%
Altro
41.7%
Alternative
Discussioni
Quali sono gli elementi critici dei dati? Come identificare gli ECD.
2 Commenti
JS
Ci sono una varietà di criteri che possono determinare se un elemento di dati è critico. Questi criteri possono includere (ma non sono limitati a) i...Leggi di più
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