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Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data
Dremio
IBM Cloud Pak for Data
Dremio-vs-IBM Cloud Pak for Data

Confronta Dremio e IBM Cloud Pak for Data

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Starburst

4.4/5

(93)

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4.3/5

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ILUM

4.9/5

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In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

IBM Cloud Pak for Data

(88)

4.3 su 5

IBM Cloud Pak for Data

Di IBM

A Colpo d'Occhio

Valutazione a Stelle

(69)4.6 su 5

(88)4.3 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (47.6% delle recensioni)

Impresa (50.0% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (13) Integrations (10) Difficulty (5) Poor Customer Support (5)

Features (3) Analytics (2) Complexity (3) Complexity Issues (3)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

Dremio

Valutazione a Stelle

(69)4.6 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (47.6% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (13) Integrations (10) Difficulty (5) Poor Customer Support (5)

Prezzo di Ingresso

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IBM Cloud Pak for Data

Valutazione a Stelle

(88)4.3 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (50.0% delle recensioni)

Pros & Cons

Features (3) Analytics (2) Complexity (3) Complexity Issues (3)

Prezzo di Ingresso

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Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che IBM Cloud Pak for Data eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9,5, rendendolo una scelta forte per le organizzazioni che necessitano di capacità robuste di preparazione dei dati. Al contrario, Dremio, sebbene efficace, non raggiunge questo livello di prestazioni in quest'area specifica.
I revisori menzionano che Dremio brilla in Facilità d'Uso con un punteggio di 9,1, indicando un'interfaccia più user-friendly rispetto a IBM Cloud Pak for Data, che ha ottenuto un punteggio di 8,1. Questo rende Dremio un'opzione preferita per i team che cercano un'esperienza utente semplice.
Gli utenti di G2 evidenziano che le capacità di Interrogazione dei Dati di Dremio sono superiori, con un punteggio di 9,2, il che consente un recupero dei dati più veloce ed efficiente rispetto al punteggio di 9,1 di IBM Cloud Pak for Data. Questo può avere un impatto significativo sulle prestazioni in ambienti con molti dati.
I revisori dicono che IBM Cloud Pak for Data offre migliori opzioni di Personalizzazione, in particolare con il suo supporto per VM Personalizzate, che consente configurazioni di infrastruttura su misura. Dremio, sebbene flessibile, non offre lo stesso livello di personalizzazione in questo ambito.
Gli utenti su G2 riportano che l'Integrazione con Data Lake di Dremio è altamente valutata a 9,1, rendendola un'ottima scelta per le organizzazioni fortemente investite nei data lake. IBM Cloud Pak for Data, sebbene capace, non eguaglia questa forza di integrazione.
I revisori menzionano che IBM Cloud Pak for Data ha un forte focus sulla Sicurezza dei Dati con un punteggio di conformità di 9,0, che è cruciale per le imprese preoccupate per la governance dei dati. Dremio, sebbene sicuro, non enfatizza questo aspetto allo stesso modo.

Dremio vs IBM Cloud Pak for Data

Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Dremio più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Dremio nel complesso.

I revisori hanno ritenuto che Dremio soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Dremio sia l'opzione preferita.
Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Dremio rispetto a IBM Cloud Pak for Data.

Prezzi

Prezzo di Ingresso

Dremio

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IBM Cloud Pak for Data

Nessun prezzo disponibile

Prova Gratuita

Dremio

Prova gratuita disponibile

IBM Cloud Pak for Data

Nessuna informazione sulla prova disponibile

Valutazioni

Soddisfa i requisiti

8.7

8.5

Facilità d'uso

9.2

8.1

Facilità di installazione

8.4

7.2

Facilità di amministrazione

7.8

7.6

Qualità del supporto

8.5

8.3

the product è stato un buon partner negli affari?

9.1

8.1

Direzione del prodotto (% positivo)

9.7

8.8

Caratteristiche per Categoria

Intelligenza AziendaleNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche

Dati insufficienti

Rapporti

Interfaccia dei Rapporti

Dati insufficienti

Passaggi per rispondere

Dati insufficienti

Grafici e Diagrammi

Dati insufficienti

Schede di valutazione

Dati insufficienti

Cruscotti

Dati insufficienti

Self Service

Campi Calcolati

Dati insufficienti

Filtraggio delle colonne di dati

Dati insufficienti

Scoperta dei dati

Dati insufficienti

Cerca

Dati insufficienti

Collaborazione / Flusso di lavoro

Dati insufficienti

Automodellazione

Dati insufficienti

Analisi Avanzata

Analisi Predittiva

Dati insufficienti

Visualizzazione dei dati

Dati insufficienti

Servizi di Big Data

Dati insufficienti

Creare rapporti

Trasformazione dei dati

Dati insufficienti

Modellazione dei dati

Dati insufficienti

Progettazione di Report WYSIWYG

Dati insufficienti

API di integrazione

Dati insufficienti

Piattaforma

Supporto Utente Mobile

Dati insufficienti

Personalizzazione

Dati insufficienti

Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi

Dati insufficienti

Internazionalizzazione

Dati insufficienti

Ambienti di prova / Sandbox

Dati insufficienti

Prestazioni e Affidabilità

Dati insufficienti

Ampiezza delle Applicazioni dei Partner

Dati insufficienti

Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.5

Personalizzazione

Macchine virtuali personalizzate

Dati insufficienti

8.0(vinto per default)

Configurazione della Console

Dati insufficienti

Sistemi Operativi

Dati insufficienti

Infrastruttura

Gestione della rete

Dati insufficienti

Macchine Virtuali

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Sicurezza

Dati insufficienti

Manutenzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Gestione

Migrazione al cloud

Dati insufficienti

Gestione dello Storage

Dati insufficienti

Analitica

Dati insufficienti

Gestione del Database

Dati insufficienti

Registrazione

Dati insufficienti

Infrastruttura come Servizio (IaaS)Nascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.2

Fornitura di infrastrutture

Cloud Pubblico

Dati insufficienti

7.7(vinto per default)

Cloud Privato

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Cloud ibrido

Dati insufficienti

7.9(vinto per default)

Metallo Nudo

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC)

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Macchine Virtuali (VMs)

Dati insufficienti

7.9(vinto per default)

Edge Computing

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Reti Virtuali

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Gestione

Paga in base all'uso

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Monitoraggio dell'uso

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Monitoraggio delle prestazioni

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Funzionalità

Ridimensionamento automatico delle risorse

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.9

Sistema

Ingestione e Manipolazione dei Dati

Dati insufficienti

9.5(vinto per default)

Sviluppo del Modello

Supporto Linguistico

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Trascina e Rilascia

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Algoritmi Pre-Costruiti

Dati insufficienti

9.1(vinto per default)

Addestramento del modello

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Sviluppo del modello

Ingegneria delle caratteristiche

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Servizi di Machine/Deep Learning

Visione artificiale

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Elaborazione del Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

9.4(vinto per default)

Generazione del Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

9.6(vinto per default)

Reti Neurali Artificiali

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Servizi di Machine/Deep Learning

Comprensione del linguaggio naturale

Dati insufficienti

9.2(vinto per default)

Apprendimento Profondo

Dati insufficienti

9.3(vinto per default)

Distribuzione

Servizio gestito

Dati insufficienti

9.3(vinto per default)

Applicazione

Dati insufficienti

9.3(vinto per default)

Scalabilità

Dati insufficienti

8.9(vinto per default)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Testo-a-Immagine AI

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Interazione in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Assistenza Proattiva

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Tessuto DatiNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.7

Gestione dei dati

Integrazione dei dati

Dati insufficienti

Scoperta dei dati

Dati insufficienti

Multi - Piattaforma

Dati insufficienti

Metadati

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Analitica

Analisi dei dati

Dati insufficienti

Sicurezza

Conformità

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Governance

Dati insufficienti

Protezione dei dati

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

AI agentico - Tessuto di dati

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Data WarehouseNascondi 16 CaratteristicheMostra 16 Caratteristiche

8.4

Dati insufficienti

Gestione dei dati

Integrazione dei dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Compressione dei dati

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Qualità dei dati

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi dei dati integrate

7.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Apprendimento automatico in-database

Funzionalità non disponibile

Dati insufficienti

Analisi del Data Lake

8.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione

Integrazione AI/ML

Funzionalità non disponibile

Dati insufficienti

Integrazione dello strumento BI

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione del data lake

9.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Distribuzione

In sede

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Nuvola

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Prestazione

Scalabilità

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Sicurezza

Governance dei dati

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Sicurezza dei dati

Funzionalità non disponibile

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

6.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Dati come Servizio (DaaS)Nascondi 7 CaratteristicheMostra 7 Caratteristiche

8.3

Dati insufficienti

Gestione dei dati

Migrazione dei dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Gestione dei dati

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Archiviazione Sicura dei Dati

Funzionalità non disponibile

Dati insufficienti

Dati come Servizio

Approfondimenti Self-Service

7.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Qualità DaaS

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Architettura

Creazione del Data Fabric

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Architettura DaaS

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche

Dati insufficienti

Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Alta Disponibilità AI

Dati insufficienti

Scalabilità dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale

Dati insufficienti

Velocità di inferenza dell'IA

Dati insufficienti

Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa

Costo dell'AI per chiamata API

Dati insufficienti

Flessibilità nell'allocazione delle risorse AI

Dati insufficienti

Efficienza Energetica dell'IA

Dati insufficienti

Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa

Supporto multi-cloud AI

Dati insufficienti

Integrazione della pipeline di dati AI

Dati insufficienti

Supporto e Flessibilità dell'API AI

Dati insufficienti

Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Conformità normativa e GDPR per l'IA

Dati insufficienti

Controllo degli accessi basato sui ruoli AI

Dati insufficienti

Crittografia dei dati AI

Dati insufficienti

Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa

Qualità della documentazione AI

Dati insufficienti

Attività della Comunità AI

Dati insufficienti

Strumenti di Livello SemanticoNascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche

Dati insufficienti

Distribuzione e Integrazione - Strumenti del Livello Semantico

Supporto Multi-Ambiente e Multi-Cloud

Dati insufficienti

Integrazione API aperta e SDK

Dati insufficienti

Connettività dei Dati e Federazione - Strumenti del Livello Semantico

Federazione di Query tra Sorgenti Diverse

Dati insufficienti

Adattamento Dinamico dello Schema e dei Metadati

Dati insufficienti

Strumenti di Livello Semantico - Modellazione dei Dati e Metriche

Metriche Derivate e Calcolate

Dati insufficienti

Funzioni di Intelligenza Temporale

Dati insufficienti

Ottimizzazione delle prestazioni - Strumenti per il livello semantico

Memorizzazione nella cache delle query e accelerazione

Dati insufficienti

Ottimizzazione Adattiva delle Query

Dati insufficienti

Governance - Strumenti del Livello Semantico

Governance e Osservabilità dell'IA

Dati insufficienti

Discendenza metrica per i dati di addestramento AI

Dati insufficienti

Controllo di Versione e Analisi dell'Impatto delle Modifiche

Dati insufficienti

Intelligenza Avanzata - Strumenti di Livello Semantico

Interfaccia di Query in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Strato Semantico per Modelli AI/ML

Dati insufficienti

Motore di Raccomandazione

Dati insufficienti

Abilitazione AI Agente - Strumenti di Livello Semantico

Orchestrazione delle Query Agenti

Dati insufficienti

Strato di ragionamento contestuale

Dati insufficienti

Automazione del flusso di lavoro tramite agenti semantici

Dati insufficienti

Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.6

Strumento Statistico

Scripting

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Estrazione dei dati

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Algoritmi

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Analisi dei dati

Analisi

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Interazione dei dati

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Prendere decisioni

Modellazione

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Visualizzazioni dei dati

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Generazione del rapporto

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Unificazione dei dati

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche

8.6

Dati insufficienti

Database

Raccolta dati in tempo reale

Funzionalità non disponibile

Dati insufficienti

Distribuzione dei dati

Funzionalità non disponibile

Dati insufficienti

Lago di Dati

Funzionalità non disponibile

Dati insufficienti

Integrazioni

Integrazione di Hadoop

9.0(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione Spark

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Piattaforma

Scalabilità della macchina

9.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Preparazione dei dati

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Integrazione Spark

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Elaborazione

Elaborazione Cloud

9.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Elaborazione del carico di lavoro

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Analisi dei Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

8.0

8.6

Trasformazione dei dati

Analisi in tempo reale

Funzionalità non disponibile

8.5(vinto per default)

Verificato

Interrogazione dei dati

9.2(vinto da 0.1)

9.1

Verificato

Connettività

Integrazione di Hadoop

8.6(vinto da 0.6)

8.0

Verificato

Integrazione Spark

Funzionalità non disponibile

8.6(vinto per default)

Verificato

Analisi Multi-Sorgente

8.9(vinto da 0.8)

8.1

Verificato

Lago di Dati

8.9(vinto da 0.2)

8.7

Verificato

Operazioni

Visualizzazione dei dati

7.2

8.7(vinto da 1.5)

Verificato

Flusso di lavoro dei dati

7.1

8.9(vinto da 1.8)

Verificato

Scoperta Governata

7.8

8.4(vinto da 0.6)

Verificato

Analisi Incorporata

7.7

8.8(vinto da 1.1)

Verificato

Quaderni

7.0

8.7(vinto da 1.7)

Verificato

Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

Creare rapporti

Trasformazione dei dati

Dati insufficienti

Modellazione dei dati

Dati insufficienti

Progettazione di Report WYSIWYG

Dati insufficienti

API di integrazione

Dati insufficienti

Piattaforma

Supporto Utente Mobile

Dati insufficienti

Personalizzazione

Dati insufficienti

Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi

Dati insufficienti

Internazionalizzazione

Dati insufficienti

Ambienti di prova / Sandbox

Dati insufficienti

Prestazioni e Affidabilità

Dati insufficienti

Ampiezza delle Applicazioni dei Partner

Dati insufficienti

Categorie

Categorie condivise

Dremio

IBM Cloud Pak for Data

Dremio e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comeAnalisi dei Big Data

Categorie uniche

Dremio è categorizzato comeElaborazione e Distribuzione di Big Data, Data Warehouse, Dati come Servizio (DaaS), e Strumenti di Livello Semantico

IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, Infrastruttura come Servizio (IaaS), e Infrastruttura di AI Generativa

Recensioni

Dimensione dell'Azienda dei Recensori

Dremio

Piccola impresa(50 o meno dip.)

11.1%

Mid-Market(51-1000 dip.)

41.3%

Enterprise(> 1000 dip.)

47.6%

IBM Cloud Pak for Data

Piccola impresa(50 o meno dip.)

31.4%

Mid-Market(51-1000 dip.)

18.6%

Enterprise(> 1000 dip.)

50.0%

Piccola impresa

(50 o meno dip.)

11.1%

31.4%

Mid-Market

(51-1000 dip.)

41.3%

18.6%

Enterprise

(> 1000 dip.)

47.6%

50.0%

Settore dei Recensori

Dremio

Servizi Finanziari

23.8%

Tecnologia dell'informazione e servizi

11.1%

Software per computer

7.9%

Marketing e Pubblicità

4.8%

Automobilistico

4.8%

Altro

47.6%

IBM Cloud Pak for Data

Software per computer

12.9%

Tecnologia dell'informazione e servizi

8.6%

Bancario

8.6%

Servizi Finanziari

5.7%

Gestione dell'Istruzione

5.7%

Altro

58.6%

Alternative

Alternative a Dremio

Snowflake

Databricks Data Intelligence Platform

Google Cloud BigQuery

Starburst

Alternative a IBM Cloud Pak for Data

Snowflake

Vertex AI

Databricks Data Intelligence Platform

Google Cloud BigQuery

Discussioni

Discussioni su Dremio

Che cos'è una riflessione Dremio?

1 Commento

Risposta ufficiale da Dremio

Una riflessione è una materializzazione ottimizzata dei dati di origine o di una query, simile a una vista materializzata, che è derivata da una tabella o...Leggi di più

Dremio non ha più discussioni con risposte

Vedi tutte le discussioni

Discussioni su IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte

Vedi tutte le discussioni

Fai una domanda a Dremio Contatta Dremio

Fai una domanda a IBM Cloud Pak for Data Contatta IBM Cloud Pak for Data

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Software di gestione delle risorse digitali
Software Assistente Vendite AI
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