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A Colpo d'Occhio
IBM Netezza Performance Server
IBM Netezza Performance Server
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
  • Gli utenti segnalano che IBM Netezza Performance Server eccelle nella Gestione del Database con un punteggio di 9.9, indicando capacità robuste nella gestione di grandi set di dati, mentre Lyftrondata brilla nell'Integrazione dei Dati con un punteggio perfetto di 10.0, rendendo più facile per gli utenti connettere senza problemi varie fonti di dati.
  • I revisori menzionano che Lyftrondata offre caratteristiche superiori di Qualità dei Dati, con un punteggio di 10.0, che aiuta a garantire che i dati analizzati siano accurati e affidabili, mentre IBM Netezza Performance Server ottiene un punteggio di 8.8 in quest'area, suggerendo margini di miglioramento.
  • Gli utenti di G2 evidenziano che le capacità di Analisi in Tempo Reale di Lyftrondata sono eccezionali, con un punteggio perfetto di 10.0, permettendo intuizioni immediate, mentre IBM Netezza Performance Server si comporta bene ma con un punteggio inferiore di 9.7, indicando che potrebbe non essere altrettanto reattivo in scenari in tempo reale.
  • I revisori dicono che IBM Netezza Performance Server ha un forte focus sulla Sicurezza dei Dati, raggiungendo un punteggio di 10.0, cruciale per le imprese che gestiscono informazioni sensibili, mentre anche Lyftrondata ottiene un buon punteggio di 10.0, ma gli utenti segnalano che le sue caratteristiche di sicurezza sono più user-friendly e facili da implementare.
  • Gli utenti su G2 riportano che le capacità di Distribuzione su Cloud di Lyftrondata sono superiori, con un punteggio di 10.0, che consente maggiore flessibilità e scalabilità, mentre IBM Netezza Performance Server ottiene un punteggio di 8.2, indicando che potrebbe non essere altrettanto adattabile agli ambienti cloud.
  • I revisori menzionano che le caratteristiche di Integrazione AI/ML di Lyftrondata sono altamente valutate a 10.0, rendendo più facile per gli utenti sfruttare i modelli di machine learning, mentre IBM Netezza Performance Server ottiene un punteggio di 7.5, suggerendo che potrebbe mancare di alcune capacità avanzate di AI che gli utenti cercano.

IBM Netezza Performance Server vs lyftrondata

Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato lyftrondata più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con lyftrondata in generale.

  • I revisori hanno ritenuto che lyftrondata soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Netezza Performance Server.
  • Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che lyftrondata sia l'opzione preferita.
  • Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di lyftrondata rispetto a IBM Netezza Performance Server.
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lyftrondata
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
55
9.8
130
Facilità d'uso
8.8
53
9.9
130
Facilità di installazione
8.3
23
9.0
26
Facilità di amministrazione
8.2
24
9.2
26
Qualità del supporto
8.3
48
9.8
129
the product è stato un buon partner negli affari?
7.9
23
9.5
25
Direzione del prodotto (% positivo)
6.7
50
9.9
129
Caratteristiche per Categoria
Dati insufficienti
10.0
40
Amministrazione
Dati insufficienti
9.9
40
Dati insufficienti
10.0
40
Dati insufficienti
10.0
40
Federazione
Dati insufficienti
10.0
40
Dati insufficienti
10.0
40
Dati insufficienti
10.0
40
Dati insufficienti
10.0
40
Trasformazione
Dati insufficienti
10.0
40
Dati insufficienti
10.0
40
Dati insufficienti
10.0
40
Dati insufficienti
9.7
96
Gestione
Dati insufficienti
9.7
89
Dati insufficienti
9.6
90
Funzionalità
Dati insufficienti
9.8
93
Dati insufficienti
9.8
94
Dati insufficienti
9.8
94
Dati insufficienti
9.6
94
Dati insufficienti
9.8
94
Dati insufficienti
10.0
33
Funzionalità
Dati insufficienti
10.0
32
Dati insufficienti
9.9
32
Dati insufficienti
10.0
32
Dati insufficienti
10.0
32
Gestione
Dati insufficienti
10.0
32
Dati insufficienti
10.0
32
Dati insufficienti
10.0
33
Dati insufficienti
10.0
33
Sicurezza
Dati insufficienti
10.0
33
AI agentico - Migrazione al cloud
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
10.0
35
Gestione
Dati insufficienti
10.0
35
Dati insufficienti
10.0
35
Dati insufficienti
10.0
35
Dati insufficienti
10.0
35
Fornitura di Soluzioni
Dati insufficienti
10.0
35
Dati insufficienti
10.0
35
Dati insufficienti
10.0
35
Gestione dei dati
8.6
13
|
Verificato
10.0
32
8.8
12
|
Verificato
10.0
32
8.8
11
|
Verificato
10.0
32
9.1
9
|
Verificato
9.9
32
8.0
9
|
Verificato
10.0
32
8.5
11
|
Verificato
10.0
32
Integrazione
7.5
8
|
Verificato
10.0
32
8.8
11
|
Verificato
10.0
32
9.2
10
|
Verificato
10.0
32
Distribuzione
8.7
9
|
Verificato
9.9
30
8.2
11
|
Verificato
10.0
32
Prestazione
8.5
9
|
Verificato
10.0
32
Sicurezza
8.9
11
|
Verificato
10.0
32
9.0
10
|
Verificato
10.0
32
Intelligenza Artificiale Generativa
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
Segnalazione
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM Netezza Performance Server
IBM Netezza Performance Server
lyftrondata
lyftrondata
IBM Netezza Performance Server e lyftrondata sono categorizzati comeData Warehouse e Virtualizzazione dei dati
Categorie uniche
IBM Netezza Performance Server
IBM Netezza Performance Server non ha categorie uniche
lyftrondata
lyftrondata è categorizzato comeReplica dei dati, Migrazione al cloud, e Strumenti ETL
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Netezza Performance Server
IBM Netezza Performance Server
Piccola impresa(50 o meno dip.)
10.4%
Mid-Market(51-1000 dip.)
29.9%
Enterprise(> 1000 dip.)
59.7%
lyftrondata
lyftrondata
Piccola impresa(50 o meno dip.)
11.5%
Mid-Market(51-1000 dip.)
84.0%
Enterprise(> 1000 dip.)
4.6%
Settore dei Recensori
IBM Netezza Performance Server
IBM Netezza Performance Server
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.4%
Assicurazione
11.9%
Bancario
11.9%
Vendita al dettaglio
7.5%
Servizi Finanziari
6.0%
Altro
43.3%
lyftrondata
lyftrondata
Tecnologia dell'informazione e servizi
73.3%
Salute, Benessere e Fitness
11.5%
Vendita al dettaglio
4.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
1.5%
Software per computer
1.5%
Altro
7.6%
Alternative
IBM Netezza Performance Server
Alternative a IBM Netezza Performance Server
Amazon Redshift
Amazon Redshift
Aggiungi Amazon Redshift
Snowflake
Snowflake
Aggiungi Snowflake
Oracle Exadata Cloud Service
Oracle Exadata Cloud Service
Aggiungi Oracle Exadata Cloud Service
Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery
Aggiungi Google Cloud BigQuery
lyftrondata
Alternative a lyftrondata
Fivetran
Fivetran
Aggiungi Fivetran
Skyvia
Skyvia
Aggiungi Skyvia
Workato
Workato
Aggiungi Workato
Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery
Aggiungi Google Cloud BigQuery
Discussioni
IBM Netezza Performance Server
Discussioni su IBM Netezza Performance Server
Monty il Mangusta che piange
IBM Netezza Performance Server non ha discussioni con risposte
lyftrondata
Discussioni su lyftrondata
Volevo caricare 200 TB di dati in Snowflake
2 Commenti
Rahul P.
RP
Il caricamento da CSV compresso in formato Gzip è il modo più veloce di caricare da ORC e Parquet a circa 15 TB/ora.Leggi di più
Come mi connetterei con Mongodb e le app di social media e farei query con ANSI Sql?
1 Commento
Brian W.
BW
Ciao Rajaram, Puoi semplicemente scegliere il connettore Mongo dal menu a tendina delle connessioni e in pochi clic Lyftron convertirà il Mongo Nosql in un...Leggi di più
Dovrei scrivere una pipeline manuale?
1 Commento
Javed S.
JS
No, il pipeline colonnare di Lyftrondata unifica tutte le fonti di dati in un unico formato e carica i dati in un data warehouse di destinazione per l'uso di...Leggi di più