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Confronta Google Cloud Dataprep e Palantir Foundry 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (64.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
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Google Cloud Dataprep
Valutazione a Stelle
(16)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (64.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Google Cloud DataprepPalantir Foundry
Valutazione a Stelle
(12)4.1 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Palantir FoundryRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud Dataprep eccelle nella preparazione dei dati con un punteggio elevato di 9,2, rendendolo una scelta preferita per gli utenti che danno priorità alla facilità di gestione e trasformazione dei dati. Al contrario, Palantir Foundry, pur essendo robusto, ha un punteggio inferiore in quest'area, indicando che potrebbe non essere altrettanto user-friendly per i compiti di preparazione dei dati.
- I revisori menzionano che l'interfaccia drag-and-drop di Google Cloud Dataprep migliora significativamente l'esperienza utente, consentendo una manipolazione dei dati intuitiva. D'altra parte, gli utenti su G2 hanno notato che l'interfaccia di Palantir Foundry può essere meno intuitiva, il che potrebbe portare a una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Google Cloud Dataprep offre una gamma più ampia di connettori predefiniti, facilitando l'integrazione con varie fonti di dati. In confronto, le opzioni di integrazione di Palantir Foundry, pur essendo complete, sono percepite come più complesse, il che potrebbe richiedere un tempo di configurazione aggiuntivo.
- I revisori dicono che la funzione di raccolta dati in tempo reale di Google Cloud Dataprep, con un punteggio di 8,7, è un punto di forza, consentendo di ottenere informazioni tempestive. Al contrario, le capacità in tempo reale di Palantir Foundry sono valutate più basse, il che potrebbe influire sugli utenti che necessitano di un'elaborazione immediata dei dati.
- Gli utenti segnalano che la qualità del supporto di Google Cloud Dataprep è valutata a 8,3, con molti che lodano la reattività e l'utilità del team di supporto. Al contrario, il supporto di Palantir Foundry è valutato più basso a 7,8, suggerendo che gli utenti potrebbero sperimentare tempi di attesa più lunghi o un'assistenza meno efficace.
- I revisori menzionano che la facilità d'uso di Google Cloud Dataprep è un vantaggio significativo, con un punteggio di 9,1, particolarmente utile per le piccole imprese con risorse tecniche limitate. Palantir Foundry, con un punteggio di 7,2, potrebbe presentare sfide per i team più piccoli o per quelli senza specialisti di dati dedicati.
Google Cloud Dataprep vs Palantir Foundry
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud Dataprep soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Palantir Foundry.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Google Cloud Dataprep sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud Dataprep rispetto a Palantir Foundry.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google Cloud Dataprep
Nessun prezzo disponibilePalantir Foundry
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud Dataprep
Nessuna informazione sulla prova disponibilePalantir Foundry
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.2
12
7.8
9
Facilità d'uso
9.2
13
7.2
9
Facilità di installazione
8.6
6
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.9
6
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.3
12
7.8
9
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
6
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
8.2
13
6.8
11
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
6.7
6
Dati insufficienti
6.4
6
Interazione dei dati
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
7.5
6
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
7.5
6
Dati insufficienti
7.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sistema
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
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
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
Sviluppo
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
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
Gestione dei Dati Master (MDM)Nascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
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
Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prendere decisioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.2
10
Dati insufficienti
Database
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
6.7
9
Dati insufficienti
Integrazioni
7.1
7
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
Piattaforma
8.3
8
Dati insufficienti
9.2
10
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
Elaborazione
8.7
10
Dati insufficienti
9.4
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
Google Cloud Dataprep e Palantir Foundry sono categorizzati comePreparazione dei dati
Categorie uniche
Google Cloud Dataprep è categorizzato comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Palantir Foundry è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, Gestione dei Dati Master (MDM), Tessuto Dati, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, e iPaaS
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud Dataprep
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Palantir Foundry
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
21.4%
Software per computer
14.3%
Ristoranti
7.1%
Istruzione Primaria/Secondaria
7.1%
Marketing e Pubblicità
7.1%
Altro
42.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
25.0%
Software per computer
16.7%
Prodotti farmaceutici
8.3%
Servizi Informativi
8.3%
Amministrazione governativa
8.3%
Altro
33.3%
Alternative
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