Top 10 Alternative e Competitor di FlinkML

Le migliori alternative a 10 a FlinkML recentemente recensite dalla comunità G2

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Microsoft SQL Server
Di Microsoft
4.4/5
(2,261)
Descrizione del Prodotto
SQL Server 2017 porta per la prima volta la potenza di SQL Server su Windows, Linux e container Docker, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni intelligenti utilizzando il loro linguaggio e ambiente preferiti. Sperimenta prestazioni leader del settore, stai tranquillo con funzionalità di sicurezza innovative, trasforma il tuo business con l'AI integrata e fornisci informazioni ovunque si trovino i tuoi utenti con BI mobile.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Google Cloud BigQuery
Di Google
4.5/5
(1,209)
Descrizione del Prodotto
Analizza i Big Data nel cloud con BigQuery. Esegui rapidamente query simili a SQL su dataset di dimensioni multi-terabyte in pochi secondi. Scalabile e facile da usare, BigQuery ti offre approfondimenti in tempo reale sui tuoi dati.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Snowflake
Di Snowflake, Inc.
4.6/5
(679)
Descrizione del Prodotto
La piattaforma di Snowflake elimina i silos di dati e semplifica le architetture, in modo che le organizzazioni possano ottenere più valore dai loro dati. La piattaforma è progettata come un prodotto unico e unificato con automazioni che riducono la complessità e aiutano a garantire che tutto "funzioni semplicemente". Per supportare una vasta gamma di carichi di lavoro, è ottimizzata per le prestazioni su larga scala, indipendentemente dal fatto che qualcuno stia lavorando con SQL, Python o altri linguaggi. Ed è connessa a livello globale, così le organizzazioni possono accedere in modo sicuro ai contenuti più rilevanti attraverso cloud e regioni, con un'esperienza coerente.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data
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Posit
Di Posit
4.5/5
(568)
Descrizione del Prodotto
Oltre al nostro software di data science open-source, RStudio produce RStudio Team, una piattaforma modulare unica di prodotti software professionali pronti per l'impresa che consentono ai team di adottare R, Python e altri software di data science open-source su larga scala.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Teradata Vantage
Di Teradata
4.3/5
(360)
Descrizione del Prodotto
Il database Teradata gestisce facilmente ed efficacemente requisiti di dati complessi e semplifica la gestione dell'ambiente del data warehouse.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Kyvos Semantic Layer
Di Kyvos Insights
4.8/5
(263)
Descrizione del Prodotto
Kyvos è un livello semantico per l'AI e la BI. Fornisce alle imprese una visione unica, coerente e user-friendly dei loro dati per un'AI e una BI affidabili, eliminando la deriva delle metriche tra gli strumenti di BI e radicando l'AI in un contesto semantico governato per una maggiore accuratezza. Kyvos offre analisi rapidissime su larga scala e alta concorrenza, inclusa l'analisi multidimensionale ad alta granularità sul cloud, riducendo al contempo la spesa per il cloud.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

Qubole
Di Qubole
4/5
(259)
Descrizione del Prodotto
Qubole offre una piattaforma self-service per l'analisi dei Big Data costruita su Amazon, Microsoft e Google Clouds
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

OpenText Vertica
Di OpenText
4.3/5
(216)
Descrizione del Prodotto
Vertica offre una piattaforma di analisi basata su software progettata per aiutare le organizzazioni di tutte le dimensioni a monetizzare i dati in tempo reale e su larga scala.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

IBM watsonx.data
Di IBM
4.4/5
(149)
Descrizione del Prodotto
IBM watsonx.data è una piattaforma ibrida e aperta di data lakehouse progettata per unificare e gestire i dati aziendali attraverso ambienti diversi—cloud, on-premises o ibridi—per supportare carichi di lavoro di AI e analisi. Combina la scalabilità dei data lake con le prestazioni dei data warehouse, offrendo una soluzione centralizzata per le organizzazioni che mirano a sfruttare i loro dati per ottenere approfondimenti guidati dall'AI. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Accesso Unificato ai Dati: Fornisce un unico punto di accesso per gestire dati strutturati e non strutturati attraverso vari ambienti, inclusi cloud pubblico, cloud privato, cloud ibrido e on-premises. - Progettato per l'AI Generativa: Integra e arricchisce i dati per migliorare l'accuratezza e le prestazioni delle applicazioni di AI generativa. - Distribuzione Flessibile: Supporta la distribuzione su più infrastrutture, inclusi piattaforme cloud come AWS, Azure, IBM Cloud e ambienti on-premises, fornendo flessibilità per soddisfare le esigenze organizzative. - Ottimizzazione dei Costi: Presenta un'architettura multi-motore che ottimizza i carichi di lavoro, potenzialmente riducendo i costi dei data warehouse fino al 50% attraverso una gestione efficiente dei carichi di lavoro. - Compatibilità con Standard Aperti: Utilizza formati di dati aperti come Apache Iceberg e si integra con Hive Metastore, facilitando l'interoperabilità con strumenti e piattaforme di dati esistenti. - Governance e Sicurezza Integrate: Offre strumenti di governance dei dati integrati, funzionalità di sicurezza e automazione per garantire la qualità dei dati, la conformità e l'accesso sicuro. Valore Primario e Problema Risolto: IBM watsonx.data affronta le sfide della gestione e analisi di grandi quantità di dati aziendali distribuiti su fonti e ambienti disparati. Fornendo un data lakehouse unificato, aperto e governato, consente alle organizzazioni di: - Migliorare le Iniziative di AI e Analisi: Unificando dati strutturati e non strutturati, le organizzazioni possono migliorare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli di AI e delle applicazioni analitiche. - Ridurre i Costi Operativi: Ottimizzando i carichi di lavoro attraverso vari motori di query e livelli di storage, aiuta a ridurre significativamente le spese di gestione dei dati. - Garantire Conformità e Sicurezza dei Dati: Le funzionalità di governance e sicurezza integrate aiutano a mantenere l'integrità dei dati, la conformità alle normative e l'accesso sicuro ai dati in tutta l'organizzazione. In sintesi, IBM watsonx.data consente alle imprese di gestire efficacemente il ciclo di vita dei dati, abilitando soluzioni di AI e analisi scalabili e convenienti, garantendo al contempo governance e sicurezza dei dati.
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Elaborazione e Distribuzione di Big Data

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