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Recensioni SQream (3)

4.3
Recensioni 3
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Le recensioni di G2 sono autentiche e verificate.
Tsahi L.
TL
Radio implementations team leader
Enterprise (> 1000 dip.)
"Un ottimo modo per identificare rapidamente i problemi di rete"
Cosa ti piace di più di SQream?

Abbiamo testato SQream come soluzione di analisi della rete di telecomunicazioni e l'abbiamo trovata molto conveniente ed estremamente efficiente. Questa soluzione ci ha aiutato a indagare la causa dei sintomi che abbiamo notato nel verificarsi nella rete, trasformando l'enorme quantità di dati che dovevamo utilizzare come materia prima in intuizioni praticabili, e lo ha fatto molto più velocemente di qualsiasi altra cosa che abbiamo provato prima. Da quando abbiamo iniziato a usarlo, è diventato un componente critico nella nostra analisi della rete. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di SQream?

A causa della mancanza di conoscenze SQL della nostra specifica unità, SQream ha dovuto costruire un'interfaccia utente visiva appositamente personalizzata. Tuttavia, aveva un supporto limitato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

SB
Technical Lead - Hadoop Engineering
Mid-Market (51-1000 dip.)
"Recensione di SQream"
Cosa ti piace di più di SQream?

SQream fornisce risultati molto più veloci rispetto alle applicazioni basate su HDFS. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di SQream?

No, in realtà, SQream funziona bene nel nostro caso d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

MW
Head of Business Intelligence and Infrastructure
"supporta i carichi di lavoro dei dati delle telecomunicazioni"
Cosa ti piace di più di SQream?

SQream riduce il tempo e le risorse necessarie per la preparazione dei dati e offre buone prestazioni Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di SQream?

Non supportare alcune funzioni STAT che dobbiamo usare Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ci sono abbastanza recensioni di SQream per consentire a G2 di fornire informazioni per l'acquisto. Di seguito alcune alternative con più recensioni:

1
Logo di Snowflake
Snowflake
4.6
(678)
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.
2
Logo di Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,208)
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.
3
Logo di IBM Db2
IBM Db2
4.1
(680)
IBM® Db2® è il database che offre soluzioni aziendali in grado di gestire carichi di lavoro ad alto volume. È ottimizzato per fornire prestazioni leader nel settore riducendo i costi.
4
Logo di Amazon Redshift
Amazon Redshift
4.3
(398)
Amazon Redshift è un data warehouse veloce e completamente gestito che rende semplice ed economico analizzare tutti i tuoi dati utilizzando SQL standard e i tuoi strumenti di Business Intelligence (BI) esistenti.
5
Logo di Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Rendere i big data semplici
6
Logo di Teradata Vantage
Teradata Vantage
4.3
(360)
Il database Teradata gestisce facilmente ed efficacemente requisiti di dati complessi e semplifica la gestione dell'ambiente del data warehouse.
7
Logo di OpenText Vertica
OpenText Vertica
4.3
(216)
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.
8
Logo di IBM watsonx.data
IBM watsonx.data
4.4
(149)
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.
9
Logo di Keboola
Keboola
4.6
(138)
Keboola è una piattaforma dati basata su cloud che aiuta i clienti a combinare, migliorare e pubblicare informazioni cruciali per i loro progetti di analisi interna e prodotti di dati.
10
Logo di lyftrondata
lyftrondata
4.9
(135)
Il moderno hub dati di Lyftrondata combina un hub dati senza sforzo con un accesso agile alle fonti di dati. Lyftron elimina i colli di bottiglia tradizionali di ETL/ELT con pipeline di dati automatiche e rende i dati immediatamente accessibili agli utenti di BI con il moderno calcolo cloud di Spark e Snowflake. I connettori di Lyftron convertono automaticamente qualsiasi fonte in un formato relazionale normalizzato, pronto per le query, e forniscono capacità di ricerca sul catalogo dati aziendale.
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Prezzi

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