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Confronta Control-M e Google Cloud Dataflow 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (61.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
A partire da $29,000.00 500 Executions Al mese
Nessun prezzo disponibile
Control-M
Valutazione a Stelle
(124)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (61.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
A partire da $29,000.00 500 Executions Al mese
Scopri di più su Control-MGoogle Cloud Dataflow
Valutazione a Stelle
(44)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Google Cloud DataflowRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Control-M eccelle nella pianificazione dei lavori con un punteggio di 9,4, rendendolo una scelta preferita per le imprese che richiedono capacità di elaborazione dei carichi di lavoro robuste. Al contrario, Google Cloud Dataflow, pur essendo forte nell'elaborazione dei dati, ottiene un punteggio inferiore nella pianificazione dei lavori, il che può influire sugli utenti che danno priorità a questa caratteristica.
- I revisori menzionano che la facilità d'uso di Control-M è valutata a 8,8, significativamente più alta rispetto al 7,9 di Google Cloud Dataflow. Questo suggerisce che Control-M possa offrire un'esperienza più user-friendly, in particolare per i team che potrebbero non avere un'ampia esperienza tecnica.
- Gli utenti di G2 evidenziano le capacità superiori di raccolta dati in tempo reale di Control-M con un punteggio di 9,7, rispetto all'8,3 di Google Cloud Dataflow. Questa caratteristica è cruciale per le aziende che si affidano a intuizioni immediate sui dati per prendere decisioni.
- Gli utenti su G2 riportano che Control-M offre migliori opzioni di integrazione con un punteggio di 9,2, mentre Google Cloud Dataflow ottiene 8,4. Questo indica che Control-M può fornire un'esperienza più fluida quando si connette con altri strumenti e piattaforme, essenziale per l'automazione dei flussi di lavoro.
- I revisori menzionano che la gestione proattiva dei flussi di lavoro di Control-M, valutata a 9,1, consente una migliore identificazione dei problemi IT e avvisi di errore, migliorando l'efficienza operativa. Google Cloud Dataflow, pur essendo efficace, non raggiunge questo livello di gestione proattiva, il che potrebbe portare a ritardi nella risoluzione dei problemi.
- Gli utenti dicono che il supporto all'automazione di Control-M, in particolare nell'automazione dei compiti di routine e nelle notifiche di compiti automatizzati, è una caratteristica distintiva, rendendo più facile per i team gestire compiti ripetitivi. Google Cloud Dataflow, pur offrendo automazione, non fornisce lo stesso livello di supporto completo in quest'area.
Control-M vs Google Cloud Dataflow
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Control-M più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i recensori hanno ritenuto che entrambi i fornitori rendano ugualmente facile fare affari nel complesso.
- Control-M e Google Cloud Dataflow soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Control-M sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud Dataflow rispetto a Control-M.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Control-M
Starter Pack (SaaS)
A partire da $29,000.00
500 Executions Al mese
Orchestrazione SaaS Control-M completa di funzionalità — dimensionata correttamente per team in crescita e app cloud ibride.
- Designer di flussi di lavoro visivi
- Integrazione di app native al cloud e ibride
- Lavori API, trigger di eventi, trasferimento file
Google Cloud Dataflow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Control-M
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud Dataflow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
82
9.0
24
Facilità d'uso
8.7
83
8.1
24
Facilità di installazione
8.2
50
7.9
7
Facilità di amministrazione
8.6
36
8.0
5
Qualità del supporto
8.6
79
8.3
21
the product è stato un buon partner negli affari?
9.0
37
9.0
5
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
79
9.0
23
Caratteristiche per Categoria
Automazione del carico di lavoroNascondi 19 CaratteristicheMostra 19 Caratteristiche
8.3
56
Dati insufficienti
Automazione
9.0
48
Dati insufficienti
8.7
45
Dati insufficienti
8.1
25
Dati insufficienti
Amministrazione
7.9
42
Dati insufficienti
8.9
46
Dati insufficienti
8.3
40
Dati insufficienti
8.3
26
Dati insufficienti
8.3
25
Dati insufficienti
8.5
24
Dati insufficienti
Funzionalità
9.4
52
Dati insufficienti
8.2
40
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
AI agentico - Automazione del carico di lavoro
8.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
7.2
9
Dati insufficienti
7.2
10
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
Elaborazione del flusso di eventiNascondi 5 CaratteristicheMostra 5 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.3
8
Dati
Dati insufficienti
9.8
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Analitica
Dati insufficienti
8.3
5
Consegna ContinuaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Consegna continua
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Integrazione ContinuaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Integrazione continua
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Sviluppo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Automazione del RunbookNascondi 23 CaratteristicheMostra 23 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Supporto all'Automazione - Automazione dei Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione degli Errori - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Personalizzazione - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Conformità e Reportistica - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Automazione del Runbook - AI Agente
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.2
7
8.2
15
Database
8.6
6
8.3
11
7.8
6
8.9
11
8.3
6
8.5
10
Integrazioni
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
6.9
8
Piattaforma
8.0
5
8.8
11
7.3
5
8.6
12
Dati insufficienti
6.9
8
Elaborazione
Dati insufficienti
8.9
12
9.2
6
9.2
10
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
Control-M e Google Cloud Dataflow sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Control-M è categorizzato comeAutomazione del carico di lavoro, Automazione del Runbook, iPaaS, Automazione della costruzione, Integrazione Continua, Consegna Continua, e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Google Cloud Dataflow è categorizzato comeElaborazione del flusso di eventi
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Control-M
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Google Cloud Dataflow
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
25.2%
Servizi Finanziari
8.4%
Bancario
8.4%
Vendita al dettaglio
7.5%
Assicurazione
6.5%
Altro
43.9%
Software per computer
11.9%
Internet
7.1%
Intrattenimento
7.1%
Consulenza di gestione
4.8%
Assicurazione
4.8%
Altro
64.3%
Alternative
Discussioni
What does control-M software do?
1 Commento
SS
L'ho usato nel settore bancario per automatizzare il lavoro e il pianificatore.Leggi di più
Control-M è uno strumento ETL?
1 Commento
LV
Sì. Control-M è utilizzato per pianificare e monitorare i lavori nell'ETL.Leggi di più
Cos'è il flusso di lavoro in Control-M?
1 Commento
LV
Control-M Workflow Insights fornisce dashboard preziosi che offrono agli utenti un'osservabilità approfondita per monitorare e migliorare continuamente le...Leggi di più
Google Cloud Dataflow non ha discussioni con risposte
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