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Oracle Data Quality
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Scopri di più su dbtRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Oracle Data Quality eccelle nell'integrazione dei dati con un punteggio di 9.0, consentendo una connettività senza soluzione di continuità a varie fonti di dati, mentre dbt brilla nella trasformazione dei dati con un punteggio elevato di 9.4, rendendolo ideale per gli utenti concentrati sulla trasformazione efficiente dei dati.
- I revisori menzionano che Oracle Data Quality offre robuste capacità di automazione del flusso di lavoro, con un punteggio di 9.2, che migliora l'efficienza operativa, mentre le funzionalità di automazione di dbt sono valutate ancora più alte a 9.4, indicando un approccio più snello all'automazione dei flussi di lavoro dei dati.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Oracle Data Quality fornisce forti funzionalità di qualità e pulizia dei dati con un punteggio di 9.4, garantendo un'elevata integrità dei dati, mentre le capacità di dbt in quest'area sono anche encomiabili ma leggermente inferiori a 8.0, suggerendo margini di miglioramento.
- I revisori dicono che la funzione di audit della qualità di Oracle Data Quality è valutata 8.7, il che aiuta a mantenere gli standard dei dati, mentre le capacità di auditing di dbt sono valutate inferiori a 8.1, indicando che gli utenti potrebbero trovare l'offerta di Oracle più completa in questo aspetto.
- Gli utenti su G2 riportano che Oracle Data Quality ha un punteggio più alto per la qualità del supporto a 8.4 rispetto a dbt che è 8.9, suggerendo che dbt potrebbe fornire un'esperienza di supporto più reattiva, cruciale per gli utenti che necessitano di assistenza.
- I revisori menzionano che le capacità di modellazione dei dati di dbt sono valutate 9.2, rendendolo una scelta preferita per gli utenti concentrati sulla costruzione di modelli di dati complessi, mentre il punteggio di Oracle Data Quality di 9.1 indica che anche esso si comporta bene ma potrebbe non essere così specializzato in quest'area.
Oracle Data Quality vs dbt
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato dbt più facile da usare e fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di configurazione con Oracle Data Quality, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che dbt soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Oracle Data Quality.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che dbt sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di dbt rispetto a Oracle Data Quality.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Oracle Data Quality
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Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Oracle Data Quality
Nessuna informazione sulla prova disponibiledbt
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
48
9.2
139
Facilità d'uso
7.8
48
9.0
141
Facilità di installazione
9.0
12
8.6
80
Facilità di amministrazione
9.2
13
8.5
58
Qualità del supporto
8.4
44
8.9
112
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
13
8.8
52
Direzione del prodotto (% positivo)
7.8
47
9.7
126
Caratteristiche per Categoria
Intelligenza AziendaleNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Self Service
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
8.8
48
Dati insufficienti
9.2
50
Dati insufficienti
8.6
41
Interazione dei dati
Dati insufficienti
8.3
41
Dati insufficienti
8.5
44
Dati insufficienti
9.1
49
Dati insufficienti
9.1
47
Dati insufficienti
9.1
42
Dati insufficienti
9.4
48
Dati insufficienti
8.6
44
Dati insufficienti
8.6
44
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
8.5
42
Dati insufficienti
8.6
43
Dati insufficienti
9.1
45
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.5
27
Gestione
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.2
36
Funzionalità
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.2
41
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
38
Dati insufficienti
9.2
36
Gestione dei dati
Dati insufficienti
9.2
49
Dati insufficienti
9.1
51
Dati insufficienti
9.1
49
Dati insufficienti
9.3
50
Piattaforme DataOps - AI Agente
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Analitica
Dati insufficienti
8.7
47
Dati insufficienti
7.3
35
Monitoraggio e Gestione
Dati insufficienti
8.7
43
Dati insufficienti
8.9
50
Distribuzione su cloud
Dati insufficienti
8.7
37
Dati insufficienti
8.8
30
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.9
13
Dati insufficienti
6.3
13
Automazione del Data WarehouseNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.6
40
Automazione
Dati insufficienti
8.8
34
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.6
35
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Funzionalità
Dati insufficienti
8.6
34
Dati insufficienti
8.6
33
Dati insufficienti
8.4
33
Amministrazione
Dati insufficienti
8.4
36
Dati insufficienti
8.9
34
Dati insufficienti
9.1
34
AI agentico - Automazione del Data Warehouse
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Livello SemanticoNascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Strumenti del Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Connettività dei Dati e Federazione - Strumenti del Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumenti di Livello Semantico - Modellazione dei Dati e Metriche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle prestazioni - Strumenti per il livello semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Governance - Strumenti del Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Avanzata - Strumenti di Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Abilitazione AI Agente - Strumenti di Livello Semantico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.5
32
Dati insufficienti
9.4
38
Connettività
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
9.0
31
Operazioni
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.4
37
Dati insufficienti
8.6
31
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
8.5
29
Funzionalità
9.2
16
8.7
38
8.6
16
8.4
36
8.8
16
8.6
38
8.6
16
8.2
38
8.5
14
8.4
36
Gestione
9.0
16
8.4
38
8.2
16
9.2
42
8.7
14
8.9
37
8.8
14
8.2
39
8.8
14
8.3
41
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
14
6.3
20
8.7
14
6.7
20
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
Oracle Data Quality e dbt sono categorizzati comeQualità dei dati
Categorie uniche
Oracle Data Quality non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Oracle Data Quality
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
dbt
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
Ospedale e Assistenza Sanitaria
20.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.7%
Software per computer
11.1%
Ricerca
5.6%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
3.7%
Altro
42.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.7%
Software per computer
16.5%
Servizi Finanziari
10.6%
Vendita al dettaglio
4.8%
Marketing e Pubblicità
4.8%
Altro
43.6%
Alternative
Discussioni
Oracle Data Quality non ha discussioni con risposte
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SQL data transformations.Leggi di più
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Il data modeling con dbt non è una cosa. Dbt è uno strumento di trasformazione che facilita l'implementazione di tecniche di data modeling come snowflake,...Leggi di più
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SY
DBT (DataBase Transformations) utilizza istruzioni select SQL, con un po' di magia aggiunta dal linguaggio di templating Jinja, per modellare e trasformare i...Leggi di più
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