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Confronta Druid e Pentaho Data Integration 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (57.1% delle recensioni)
Mercato Medio (41.2% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Druid
Valutazione a Stelle
(31)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (57.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su DruidPentaho Data Integration
Valutazione a Stelle
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Segmenti di Mercato
Mercato Medio (41.2% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Pentaho Data IntegrationRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Pentaho Data Integration eccelle nelle sue capacità di trasformazione dei dati, permettendo processi ETL complessi con un'interfaccia user-friendly, mentre Druid è noto per la sua raccolta dati in tempo reale e analisi, rendendolo ideale per applicazioni di dati sensibili al tempo.
- I revisori menzionano che la facilità di configurazione di Pentaho è valutata a 7.6, che è superiore al 6.4 di Druid, indicando che gli utenti trovano Pentaho più semplice da implementare nei loro ambienti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la latenza delle query di Druid è significativamente inferiore, il che è cruciale per le applicazioni che richiedono un rapido recupero dei dati, mentre Pentaho si concentra maggiormente sulla qualità dei dati e sui processi di trasformazione.
- Gli utenti su G2 riportano che Pentaho Data Integration ha un forte quadro di governance dei dati, essenziale per la conformità e la gestione dei dati, mentre la forza di Druid risiede nella sua funzione di auto sharding, che migliora la scalabilità e le prestazioni.
- I revisori dicono che le funzionalità di sicurezza di Druid, inclusi robusti autorizzazioni basate sui ruoli e crittografia, sono altamente valutate, rendendolo una scelta preferita per le organizzazioni che danno priorità alla sicurezza dei dati, mentre le misure di sicurezza di Pentaho sono considerate adeguate ma non altrettanto complete.
- Gli utenti riportano che gli strumenti di analisi dei dati integrati di Pentaho sono utili per gli utenti che cercano di eseguire analisi approfondite senza bisogno di software aggiuntivo, mentre l'integrazione di Druid con strumenti BI è vista come un punto di forza per gli utenti che vogliono sfruttare le piattaforme di analisi esistenti.
Druid vs Pentaho Data Integration
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Pentaho Data Integration più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Pentaho Data Integration in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Pentaho Data Integration soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Druid.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Druid sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Pentaho Data Integration rispetto a Druid.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Druid
Nessun prezzo disponibilePentaho Data Integration
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Druid
Prova gratuita disponibile
Pentaho Data Integration
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
20
8.7
15
Facilità d'uso
8.0
20
8.6
15
Facilità di installazione
6.4
7
8.0
9
Facilità di amministrazione
6.4
7
8.6
7
Qualità del supporto
7.9
18
7.2
12
the product è stato un buon partner negli affari?
7.7
5
8.6
6
Direzione del prodotto (% positivo)
7.3
17
9.2
14
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
9.0
5
Funzionalità
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
9.7
5
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.7
5
Migrazione al cloudNascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Migrazione al cloud
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Mappatura dei datiNascondi 8 CaratteristicheMostra 8 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.3
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Integrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Prestazione
8.3
5
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Basi di dati relazionaliNascondi 24 CaratteristicheMostra 24 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Supporto
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Caratteristiche del Database
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
Conservazione
8.8
10
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
Disponibilità
8.7
9
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
Prestazione
8.9
9
Dati insufficienti
Sicurezza
8.1
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
Supporto
8.8
10
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
Database Analitico in Tempo RealeNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Latenza della query
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Latenza dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Connettori
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scala
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Architettura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.6
11
Dati insufficienti
Database
8.5
10
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
Integrazioni
8.8
8
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
Piattaforma
8.5
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
Elaborazione
8.6
7
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
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
Druid e Pentaho Data Integration sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Druid è categorizzato comeDatabase Analitico in Tempo Reale, Database di serie temporali, Database Colonnari, Basi di dati relazionali, e Data Warehouse
Pentaho Data Integration è categorizzato comeMigrazione al cloud, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Integrazione dei Dati On-Premise, e Mappatura dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Druid
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Pentaho Data Integration
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
Software per computer
28.6%
Telecomunicazioni
10.7%
Tempo libero, Viaggi e Turismo
10.7%
Vendita al dettaglio
7.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
7.1%
Altro
35.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
35.3%
Telecomunicazioni
11.8%
Bancario
11.8%
Internet
5.9%
Servizi Informativi
5.9%
Altro
29.4%
Alternative
Discussioni
È consigliabile utilizzare Druid (per un piccolo dataset) come database in-memory?
1 Commento
DG
Sì, è buono per set di dati di medie dimensioni fino a set di dati su larga scala.Leggi di più
Druid non ha più discussioni con risposte
Pentaho Data Integration non ha discussioni con risposte
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