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Confronta Databricks Data Intelligence Platform e Google Cloud Dataflow 
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che la Databricks Data Intelligence Platform eccelle nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto a Google Cloud Dataflow. Gli utenti apprezzano la sua capacità di scalare modelli di linguaggio di grandi dimensioni e gestire i dati attraverso più ambienti cloud senza problemi.
- Gli utenti dicono che Databricks offre un'interfaccia più intuitiva, evidenziando in particolare i suoi notebook interattivi che supportano sia SQL che Python per la visualizzazione dei dati. Al contrario, mentre Google Cloud Dataflow è lodato per la sua facilità d'uso nella costruzione di pipeline di streaming, alcuni utenti lo trovano meno versatile per compiti di dati complessi.
- I revisori menzionano che la funzione di autoscaling in Databricks non solo funziona efficacemente ma aiuta anche a ridurre i costi delle risorse cloud, il che è un vantaggio significativo per le aziende che cercano di ottimizzare le spese. Google Cloud Dataflow, pur essendo noto per la sua tolleranza ai guasti, non ha caratteristiche di risparmio sui costi simili evidenziate dagli utenti.
- Secondo le recensioni verificate, Databricks brilla nei suoi processi di configurazione e amministrazione, con gli utenti che riportano un'esperienza di onboarding più fluida. In confronto, Google Cloud Dataflow ha ricevuto feedback contrastanti riguardo alla sua configurazione, con alcuni utenti che indicano che può essere più difficile da configurare.
- Gli utenti evidenziano la qualità del supporto fornito da Databricks, notando un'assistenza tempestiva quando sorgono problemi. Anche Google Cloud Dataflow ha una solida reputazione di supporto, ma gli utenti di Databricks sentono di ricevere un aiuto più proattivo, specialmente durante le fasi critiche di implementazione.
- I revisori apprezzano le capacità di raccolta dati in tempo reale di entrambe le piattaforme, ma Databricks è spesso preferito per la sua superiore integrazione con i data lake e le capacità di Spark, che sono essenziali per l'analisi avanzata. Google Cloud Dataflow, pur essendo efficace per i dati in streaming, manca dello stesso livello di integrazione per compiti di elaborazione dati complessi.
Databricks Data Intelligence Platform vs Google Cloud Dataflow
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Databricks Data Intelligence Platform più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i recensori hanno preferito fare affari con Google Cloud Dataflow nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud Dataflow soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Databricks Data Intelligence Platform.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Databricks Data Intelligence Platform sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Databricks Data Intelligence Platform rispetto a Google Cloud Dataflow.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Databricks Data Intelligence Platform
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud Dataflow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Databricks Data Intelligence Platform
Prova gratuita disponibile
Google Cloud Dataflow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
538
9.0
24
Facilità d'uso
8.9
549
8.1
24
Facilità di installazione
8.7
422
7.9
7
Facilità di amministrazione
8.3
176
8.0
5
Qualità del supporto
8.7
513
8.3
21
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
180
9.0
5
Direzione del prodotto (% positivo)
9.6
527
9.0
23
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
8.2
11
Dati insufficienti
7.4
9
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.8
12
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.9
6
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.0
8
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
9.3
7
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
Self Service
7.7
10
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
8.2
10
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
8.8
7
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
8.8
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
9.2
6
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.9
137
Dati insufficienti
8.6
137
Dati insufficienti
7.6
122
Dati insufficienti
8.4
140
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
Amministrazione
8.8
97
Dati insufficienti
8.6
93
Dati insufficienti
9.0
93
Dati insufficienti
8.7
95
Dati insufficienti
Gestione
8.4
87
Dati insufficienti
8.6
86
Dati insufficienti
8.6
87
Dati insufficienti
8.5
87
Dati insufficienti
8.7
85
Dati insufficienti
Conformità
8.8
97
Dati insufficienti
8.7
92
Dati insufficienti
8.8
92
Dati insufficienti
8.7
93
Dati insufficienti
Sicurezza
9.0
85
Dati insufficienti
8.9
85
Dati insufficienti
8.8
86
Dati insufficienti
Qualità dei dati
9.0
93
Dati insufficienti
8.7
93
Dati insufficienti
8.9
92
Dati insufficienti
Manutenzione
8.7
85
Dati insufficienti
8.8
83
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.4
82
Dati insufficienti
8.5
81
Dati insufficienti
AI agentico - Governance dei dati
8.5
10
Dati insufficienti
8.8
11
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
Gestione
8.6
169
Dati insufficienti
8.5
163
Dati insufficienti
Funzionalità
9.1
170
Dati insufficienti
9.2
170
Dati insufficienti
9.1
171
Dati insufficienti
9.0
163
Dati insufficienti
9.1
165
Dati insufficienti
Distribuzione
8.9
64
Dati insufficienti
8.9
64
Dati insufficienti
8.9
64
Dati insufficienti
8.9
65
Dati insufficienti
8.9
66
Dati insufficienti
Distribuzione
8.9
61
Dati insufficienti
8.8
62
Dati insufficienti
8.6
66
Dati insufficienti
8.9
65
Dati insufficienti
9.0
66
Dati insufficienti
Gestione
9.0
62
Dati insufficienti
8.8
63
Dati insufficienti
9.1
59
Dati insufficienti
8.9
67
Dati insufficienti
Operazioni
8.7
62
Dati insufficienti
8.8
61
Dati insufficienti
9.0
62
Dati insufficienti
Gestione
8.8
60
Dati insufficienti
8.7
60
Dati insufficienti
9.1
59
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
28
Dati insufficienti
8.3
28
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.5
209
Dati insufficienti
Sistema
8.8
178
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.8
182
Dati insufficienti
7.9
187
Dati insufficienti
8.3
184
Dati insufficienti
8.6
187
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.5
171
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.2
173
Dati insufficienti
8.5
179
Dati insufficienti
8.2
170
Dati insufficienti
8.2
172
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.4
158
Dati insufficienti
8.4
160
Dati insufficienti
Distribuzione
8.5
176
Dati insufficienti
8.7
179
Dati insufficienti
9.0
185
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.2
86
Dati insufficienti
8.4
87
Dati insufficienti
7.6
86
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
9.2
8
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Gestione dei dati
9.0
181
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
180
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
174
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
178
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
167
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
170
|
Verificato
Dati insufficienti
Integrazione
8.8
167
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
165
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
172
|
Verificato
Dati insufficienti
Distribuzione
7.9
155
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
176
|
Verificato
Dati insufficienti
Prestazione
9.1
176
|
Verificato
Dati insufficienti
Sicurezza
8.8
165
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
166
|
Verificato
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
76
Dati insufficienti
8.4
75
Dati insufficienti
Gestione dei dati
9.0
66
Dati insufficienti
8.7
67
Dati insufficienti
8.8
67
Dati insufficienti
9.1
66
Dati insufficienti
Piattaforme DataOps - AI Agente
9.0
8
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Analitica
8.8
66
Dati insufficienti
8.5
64
Dati insufficienti
Monitoraggio e Gestione
8.6
66
Dati insufficienti
8.6
66
Dati insufficienti
Distribuzione su cloud
9.1
62
Dati insufficienti
9.0
62
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.9
35
Dati insufficienti
8.9
35
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.9
263
8.2
15
Database
8.7
229
8.3
11
8.9
235
8.9
11
9.3
242
8.5
10
Integrazioni
8.3
217
6.9
7
9.1
244
6.9
8
Piattaforma
9.0
236
8.8
11
8.8
234
8.6
12
9.1
244
6.9
8
Elaborazione
9.0
233
8.9
12
9.0
230
9.2
10
Trasformazione dei dati
8.8
223
Dati insufficienti
9.0
229
Dati insufficienti
Connettività
8.7
205
Dati insufficienti
9.2
229
Dati insufficienti
9.0
219
Dati insufficienti
9.2
227
Dati insufficienti
Operazioni
8.4
225
Dati insufficienti
8.8
220
Dati insufficienti
8.6
210
Dati insufficienti
8.6
209
Dati insufficienti
9.3
224
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.9
137
Dati insufficienti
8.6
137
Dati insufficienti
7.6
122
Dati insufficienti
8.4
140
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
Databricks Data Intelligence Platform e Google Cloud Dataflow sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Databricks Data Intelligence Platform è categorizzato comePiattaforme MLOps, Piattaforme DataOps, Governance dei Dati, Strumenti ETL, Analisi dei Big Data, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Data Warehouse, e Piattaforme di analisi
Google Cloud Dataflow è categorizzato comeElaborazione del flusso di eventi
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Databricks Data Intelligence Platform
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
15.1%
Servizi Finanziari
11.1%
Software per computer
8.3%
Consulenza
3.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.6%
Altro
58.2%
Software per computer
11.9%
Internet
7.1%
Intrattenimento
7.1%
Consulenza di gestione
4.8%
Assicurazione
4.8%
Altro
64.3%
Alternative
Discussioni
Cos'è Lakehouse in Databricks?
4 Commenti
BR
Lakehouse è una nuova e aperta soluzione di architettura per la gestione dei dati che combina le migliori caratteristiche del data lake e del data warehouse.Leggi di più
Quali sono le caratteristiche di Databricks?
3 Commenti
SA
Supporta una grande quantità di dati con la capacità di scrivere codice in SQL, Spark, Python e R. Nel backend, memorizza i dati nel file parquet che...Leggi di più
Che cos'è la piattaforma di analisi unificata di Databricks?
3 Commenti
CA
La piattaforma di analisi dati unificata di Databricks aiuta le organizzazioni ad accelerare l'innovazione unificando la scienza dei dati con l'ingegneria e...Leggi di più
Google Cloud Dataflow non ha discussioni con risposte
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