# Best Big Data Analytics Software

## How Many Big Data Analytics Software Products Does G2 Track?

**Total Products under this Category:** 110

### Category Stats (Jul 2026)

- **Average Rating:** 4.46/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings
- **Top Trending Product:** Datacoves (+0.27%) - Among all products in this category, Datacoves recorded the largest rating increase compared to last month

_Last updated: July 30, 2026_

## How Does G2 Rank Big Data Analytics Software Products?

**Why You Can Trust G2's Software Rankings:**

- 30 Analysts and Data Experts
- 8,400+ Authentic Reviews
- 110+ Products
- Unbiased Rankings

G2's software rankings are built on verified user reviews, rigorous moderation, and a consistent research methodology maintained by a team of analysts and data experts. Each product is measured using the same transparent criteria, with no paid placement or vendor influence. While reviews reflect real user experiences, which can be subjective, they offer valuable insight into how software performs in the hands of professionals. Together, these inputs power the G2 Score, a standardized way to compare tools within every category.

## G2 Grid® for Big Data Analytics Software
 ![G2 Grid® for Big Data Analytics Software plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/grids.png?focus%5B%5D=10470&focus%5B%5D=6073&focus%5B%5D=10938&focus%5B%5D=1308796&focus%5B%5D=989&focus%5B%5D=67962&focus%5B%5D=27024&focus%5B%5D=52199)

Highlighted products: Databricks, Google Cloud BigQuery, Snowflake, IBM watsonx.data, Alteryx, Azure Databricks, Kyvos Semantic Layer, and Azure Synapse Analytics.

Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/grids.json?focus%5B%5D=databricks&focus%5B%5D=google-cloud-bigquery&focus%5B%5D=snowflake&focus%5B%5D=ibm-watsonx-data&focus%5B%5D=alteryx&focus%5B%5D=azure-databricks&focus%5B%5D=kyvos-semantic-layer&focus%5B%5D=azure-synapse-analytics)

**Sponsored**

### Starburst

Starburst is the data platform for analytics, applications, and AI, unifying data across clouds and on-premises to accelerate AI innovation. Organizations—from startups to Fortune 500 enterprises in 60+ countries—rely on Starburst for fast data access, seamless collaboration, and enterprise-grade governance on an open hybrid data lakehouse. Wherever data lives, Starburst unlocks its full potential, powering data and AI from development to deployment. By future-proofing data architecture, Starburst helps businesses fuel innovation with AI. Learn more at starburst.ai

[Visit website](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list_llm&secure%5Bcategory_id%5D=1041&secure%5Bchosen_at%5D=2026-07-31T14%3A29%3A16Z&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1041&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1041&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=116699&secure%5Bresource_id%5D=1041&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fcategories%2Fbig-data-analytics&secure%5Btoken%5D=f2632c172cee91e66413c9c600873eac15b451c4cf6b0f89c5e9e2c67ab31473&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.starburst.io%2Ffree-trial%2F&secure%5Burl_type%5D=free_trial)

### [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews)

Databricks ist eine einheitliche Daten- und KI-Plattform, die Organisationen dabei hilft, Datenpipelines, Analysen, maschinelles Lernen, KI-Anwendungen und -Agenten zu erstellen, zu verwalten und zu skalieren. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und 70 % der Fortune 500 – verlassen sich auf Databricks, um mit Unternehmensdaten und KI im großen Maßstab zu arbeiten. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Plattform, die Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie und Unity Catalog umfasst. Databricks wurde 2013 von den ursprünglichen Entwicklern von Apache Spark™, Delta Lake, MLflow und Unity Catalog gegründet und basiert auf einer offenen Lakehouse-Architektur, die Daten, Analysen und KI zusammenführt. Die Plattform wird von Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Analysten, Entwicklern, Teams für maschinelles Lernen, KI-Teams und Geschäftsanwendern genutzt, um über den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus hinweg zusammenzuarbeiten. Zu den wichtigsten Fähigkeiten von Databricks gehören: - Datenengineering: Erstellen, automatisieren und verwalten Sie zuverlässige Batch-, Streaming- und Echtzeit-Datenpipelines. - Analytik und Business Intelligence: Führen Sie SQL-Analysen durch, erstellen Sie Dashboards und ermöglichen Sie Geschäftsteams, Daten zu erkunden. - Datenverwaltung: Entdecken, sichern und verwalten Sie Daten- und KI-Ressourcen über Teams, Clouds und Workloads hinweg. - Maschinelles Lernen und KI: Entwickeln Sie Modelle, erstellen Sie generative KI-Anwendungen und erstellen Sie produktionsreife KI-Agenten. - Datenanwendungen: Erstellen und implementieren Sie datengesteuerte Anwendungen unter Verwendung von verwalteten Unternehmensdaten. Verfügbar über AWS, Azure und Google Cloud, hilft Databricks Organisationen, über Clouds hinweg zu arbeiten, Datensilos zu reduzieren und die Zusammenarbeit über Teams und Tools hinweg zu vereinfachen. Kunden nutzen Databricks für Anwendungsfälle wie Kundenpersonalisierung, Betrugserkennung, vorausschauende Wartung, Echtzeitanalysen, Cybersicherheit, Gesundheitsforschung, Finanzrisikomanagement, Lieferkettenoptimierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung. Databricks wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Einzelhandel, Fertigung, Energie und der öffentliche Sektor. Organisationen nutzen die Plattform, um die Dateninfrastruktur zu modernisieren, die KI-Einführung zu beschleunigen und Unternehmensdaten in Geschäftswert umzuwandeln.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 1,326

#### How Do G2 Users Rate Databricks?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Databricks?

- **Verkäufer:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/databricks-inc)
- **Unternehmenswebsite:** databricks.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks  
92,269 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=bddca64732f61b923d96364e8c8eb35711aab4f98797cb00ab071ff24fbdd392&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F3477522%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
15,627 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
- **Company Size:** 48% Large, 38% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Databricks?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** und die **umfassenden Funktionen** von Databricks für Data Warehousing und ML-Anwendungen.
- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Databricks, was ihre Erfahrung mit intuitiven Schnittstellen und zuverlässigen Diensten verbessert.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von Databricks mit AWS und anderen Tools, die den täglichen Betrieb und die Effizienz verbessern.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Zusammenarbeit** , die von Databricks angeboten wird, und verbessern die Teamarbeit bei Datenprojekten mit Echtzeiteinblicken.
- Benutzer loben die **integrierten Analysefunktionen** von Databricks, die die kollaborative Datenverarbeitung und die Visualisierung von Erkenntnissen verbessern.

##### Cons

- Benutzer bemerken anfangs eine **steile Lernkurve** , wobei verwirrende Berechtigungen und Rechenmodi die Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen.
- Benutzer bemerken, dass die **Kosten ziemlich hoch sein können** , um Databricks effektiv zu nutzen, insbesondere bei großen Datenprojekten.
- Benutzer finden eine **steile Lernkurve** bei Databricks, was besonders für Neulinge in Big-Data-Tools herausfordernd ist.
- Benutzer finden die **Komplexität** von Databricks herausfordernd, insbesondere für kleinere Teams und die anfänglichen Einrichtungsprozesse.
- Benutzer stehen anfangs vor **komplexen Einrichtungs** herausforderungen, obwohl der Support im Laufe der Zeit hilft, das Erlebnis zu vereinfachen.

#### What Are Recent G2 Reviews of Databricks?

**["Databricks vereinfacht ETL und Analysen mit skalierbaren Notebooks"](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13181721)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Diana C._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13181721)

**["Hilfreich für die Verwaltung und Analyse von Betriebsdaten"](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13090803)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Vishaka C._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/databricks-review-13090803)

#### What Are G2 Users Discussing About Databricks?

- [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments, 1 upvote
- [Was ist die einheitliche Analyseplattform von Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments
- [Was ist Lakehouse in Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes
- [Was sind die Merkmale von Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes

### [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/de/products/google-cloud-bigquery/reviews)

BigQuery ist ein KI-bereites, petabyte-skalierbares und kosteneffizientes Data Warehouse, das es Ihnen ermöglicht, Analysen über riesige Datenmengen nahezu in Echtzeit durchzuführen. Speichern Sie 10 GiB Daten und führen Sie bis zu 1 TiB Abfragen pro Monat kostenlos aus.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 1,144

#### How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?

- **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google)
- **Gründungsjahr:** 1998
- **Hauptsitz:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
341,888 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 38% Large, 35% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Google Cloud BigQuery?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Google Cloud BigQuery, die eine schnelle Analyse massiver Datensätze ohne Aufwand ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **außergewöhnliche Geschwindigkeit** von BigQuery, die eine schnelle Verarbeitung großer Datensätze nahtlos ermöglicht.
- Benutzer lieben die **einfache Integration** mit Google Cloud-Diensten, die eine reibungslose Datenanalyse und -verwaltung ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **schnellen Abfragefähigkeiten** von Google Cloud BigQuery, die eine mühelose Analyse massiver Datensätze ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **Abfrageeffizienz** von BigQuery, das mühelos komplexe Abfragen auf riesigen Datensätzen mit Geschwindigkeit verarbeitet.

##### Cons

- Benutzer finden, dass die **Kosten mit Google Cloud BigQuery schnell eskalieren können** , was eine sorgfältige Abfrageoptimierung erfordert, um die Ausgaben zu verwalten.
- Benutzer haben Schwierigkeiten mit **Abfrageproblemen** in BigQuery, da sie mit steigenden Kosten und Herausforderungen bei der Abfrageoptimierung und Fehlersuche konfrontiert sind.
- Benutzer finden **Kostenmanagement herausfordernd** mit Google Cloud BigQuery aufgrund unvorhersehbarer Preisgestaltung und Vorfällen unerwarteter Gebühren.
- Benutzer erleben **Kostenprobleme** mit Google Cloud BigQuery und kämpfen mit unerwartet hohen Rechnungen und eingeschränkter Preistransparenz.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** von Google Cloud BigQuery herausfordernd, insbesondere bei fortgeschrittenen Funktionen und Optimierungstechniken.

#### What Are Recent G2 Reviews of Google Cloud BigQuery?

**["Einfach zu bedienendes Cloud-Tool mit teilbaren, gespeicherten Abfragen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12958418)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Reetika P._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12958418)

**["Skalierbares, sicheres BigQuery, das nahtlos über Dienste hinweg verbindet"](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12638747)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Aayush M._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12638747)

#### What Are G2 Users Discussing About Google Cloud BigQuery?

- [Is Big Query free?](https://www.g2.com/de/discussions/is-big-query-free) - 3 comments, 1 upvote
- [Is BigQuery part of Google Cloud Platform?](https://www.g2.com/de/discussions/is-bigquery-part-of-google-cloud-platform) - 2 comments, 2 upvotes
- [Worauf basiert Google BigQuery?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-google-bigquery-based-on) - 1 comment
- [Wofür wird Google BigQuery verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-google-bigquery-used-for) - 1 comment

### [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews)

Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher zu teilen, Datenanwendungen zu betreiben und vielfältige AI/ML- und Analyse-Workloads auszuführen. Unabhängig davon, wo sich Daten oder Benutzer befinden, bietet Snowflake ein einheitliches Daten-Erlebnis, das sich über mehrere Clouds und geografische Regionen erstreckt. Tausende von Kunden aus vielen Branchen, darunter 691 der Forbes Global 2000 (G2K) von 2023, nutzen die Snowflake AI Data Cloud, um ihre Geschäfte zu betreiben.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 711

#### How Do G2 Users Rate Snowflake?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Snowflake?

- **Verkäufer:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/snowflake-inc)
- **Unternehmenswebsite:** www.snowflake.com
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** 135 Constitution Drive, Menlo Park CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB  
278 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=ad18ff73a9b8bb34dd1b98a6ba1c6be57f7364939ad352612ecc483aba05d2b2&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fsnowflake-computing%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
11,308 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 45% Medium, 43% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Snowflake?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Snowflake und finden es schnell und effektiv für die Datenfreigabe und -analyse.
- Benutzer schätzen die **zuverlässigen Funktionen** von Snowflake und genießen seine intuitive Benutzeroberfläche sowie die nahtlose Datenintegration für Analysen.
- Benutzer finden die **Datenverwaltungsmöglichkeiten** von Snowflake hervorragend, um effizient über mehrere Datensätze hinweg zu aggregieren und abzufragen.
- Benutzer bewundern die **nahtlose Skalierbarkeit** von Snowflake, die mühelos Arbeitsanforderungen erfüllt und optimale Leistung gewährleistet.
- Benutzer schätzen die **schnelle Datenanalyse** von Snowflake, die schnelle Einblicke ohne Infrastrukturprobleme ermöglicht.

##### Cons

- Benutzer finden die **hohen Kosten** von Snowflake belastend, insbesondere für kleine Unternehmen mit begrenzten Budgets.
- Benutzer finden **Funktionseinschränkungen** in Snowflake, wie z.B. das Fehlen von Codeblöcken und Herausforderungen im Berechtigungsmanagement.
- Benutzer finden, dass **Kostenmanagement** Disziplin erfordert, da unerwartete Gebühren schnell anfallen können, wenn sie nicht sorgfältig überwacht werden.
- Benutzer finden die **Kostenstruktur schwer zu optimieren** , was zu unerwartet hohen anfänglichen Ausgaben während der Implementierung führt.
- Benutzer finden, dass die **begrenzten Funktionen** von Snowflake in dynamischen Skripten und der Überwachung die Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen.

#### What Are Recent G2 Reviews of Snowflake?

**["Elastische Skalierung und schnelle Analysen mit Snowflake"](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-13129003)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-13129003)

**["Snowflake vereinfacht das Datenmanagement im großen Maßstab"](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-12898129)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Harshil A._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/snowflake-review-12898129)

#### What Are G2 Users Discussing About Snowflake?

- [What is Snowflake used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-snowflake-used-for) - 2 comments, 1 upvote

### [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/products/ibm-watsonx-data/reviews)

IBM® watsonx.data® helps you access, integrate and understand all your data —structured and unstructured—across any environment. It optimizes workloads for price and performance while enforcing consistent governance across sources, formats and teams. Watch the demo to learn how watsonx.data empowers you to build gen AI apps and powerful AI agents. Free Trial available: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 164

#### How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source Analysis:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Real-Time Analytics:** 7.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Data Workflow:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind IBM watsonx.data?

- **Seller:** [IBM](https://www.g2.com/sellers/ibm)
- **Company Website:** www.ibm.com
- **Year Founded:** 1911
- **HQ Location:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
328,202 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Software Engineer, CEO
- **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software
- **Company Size:** 33% Small, 32% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About IBM watsonx.data?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users appreciate the **ease of use** of IBM watsonx.data, finding it reliable and efficient for data management tasks.
- Users value the **organized data integration** and intuitive interface of IBM watsonx.data, enhancing efficiency and analytics.
- Users value the **organized and efficient data management** of IBM watsonx.data, enhancing analytics and reporting tasks seamlessly.
- Users value the **seamless data source integration** in IBM watsonx.data, enhancing flexibility and efficiency for diverse projects.
- Users value the **ability to unify data across hybrid environments** , enhancing flexibility and driving informed decision-making.

##### Cons

- Users find the **learning curve steep** , making initial setup and navigation challenging for newcomers to IBM watsonx.data.
- Users find the **complexity** of setting up IBM watsonx.data a barrier, especially for newcomers to IBM technologies.
- Users find the **pricing steep** for IBM watsonx.data, making it less accessible for smaller businesses and projects.
- Users find the **difficult setup** of IBM watsonx.data time-consuming, with a steep learning curve and complex configurations.
- Users find IBM watsonx.data **difficult to navigate** , especially for beginners and those unfamiliar with AI and data analytics.

#### What Are Recent G2 Reviews of IBM watsonx.data?

**["Powerful Query Performance and Governance, But a Steep Onboarding Learning Curve"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Arkajit D._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12836202)

**["Unified Data Management with Learning Curve"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12817742)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Anchal P._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-watsonx-data-review-12817742)

### [Alteryx](https://www.g2.com/products/alteryx/reviews)

Alteryx, through it's Alteryx One platform, helps enterprises transform complex, disconnected data into a clean, AI-ready state. Whether you’re creating financial forecasts, analyzing supplier performance, segmenting customer data, analyzing employee retention, or building competitive AI applications from your proprietary data, Alteryx One makes it easy to cleanse, blend, and analyze data to unlock the unique insights that drive impactful decisions. AI-Guided Analytics Alteryx automates and simplifies every stage of data preparation and analysis, from validation and enrichment to predictive analytics and automated insights. Incorporate generative AI directly into your workflows to streamline complex data tasks and generate insights faster. Unmatched flexibility, whether you prefer code-free workflows, natural language commands, or low-code options, Alteryx adapts to your needs. Trusted. Secure. Enterprise-Ready. Alteryx is trusted by over half of the Global 2000 and 19 of the top 20 global banks. With built-in automation, governance, and security, your workflows can scale and maintain compliance while delivering consistent results. And it doesn’t matter if your systems are on-premises, hybrid, or in the cloud; Alteryx fits effortlessly into your infrastructure. Easy to Use. Deeply Connected. What truly sets Alteryx apart is our focus on efficiency and ease of use for analysts and our active community of 700,000 Alteryx users to support you at every step of your journey. With seamless integration to data everywhere including platforms like Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP, and Salesforce, our platform helps unify siloed data and accelerate getting to insights. Visit Alteryx.com for more information, and to start your free trial.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 854

#### How Do G2 Users Rate Alteryx?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source Analysis:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Real-Time Analytics:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Data Workflow:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Alteryx?

- **Seller:** [Alteryx](https://www.g2.com/sellers/alteryx)
- **Company Website:** www.alteryx.com
- **Year Founded:** 1997
- **HQ Location:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx  
26,149 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=ae8a7629c5a6d593caff29361a6ee3fb670df11992dd94a9656c66461078b340&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F903031%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
2,304 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst
- **Top Industries:** Financial Services, Accounting
- **Company Size:** 63% Large, 21% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users appreciate the **ease of use** of Alteryx, finding it user-friendly and efficient for non-technical users.
- Users appreciate the **automation capabilities** of Alteryx, enhancing speed and efficiency in data preparation and analysis.
- Users love the **intuitive design** of Alteryx, making data management and workflow creation effortless and efficient.
- Users find Alteryx to be **very easy to learn and use** , enhancing their data workflow and automation experience.
- Users appreciate the **efficiency** of Alteryx, enabling quick data processing and streamlined workflows without complex coding.

##### Cons

- Users mention that Alteryx has a **high cost** which can be challenging for small teams and startups.
- Users find a **steep learning curve** for advanced features, making it challenging for beginners to master Alteryx quickly.
- Users point out the **missing features** in Alteryx, such as limited connectors and issues with output flexibility.
- Users find **learning difficulty** in Alteryx due to confusing tools and troubleshooting errors, especially for beginners.
- Users encounter **slow performance** when processing large datasets, impacting efficiency and usability in Alteryx.

#### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx?

**["Scales Operations and Saves Time with Automated Data Workflows"](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13047637)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ihor B._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13047637)

**["Makes Data Prep Faster with an Intuitive Drag-and-Drop Workflow"](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13190742)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Anushka S._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13190742)

### [Azure Databricks](https://www.g2.com/de/products/azure-databricks/reviews)

Azure Databricks ist eine einheitliche, offene Analyseplattform, die gemeinsam von Microsoft und Databricks entwickelt wurde. Basierend auf der Lakehouse-Architektur integriert sie nahtlos Datenengineering, Data Science und maschinelles Lernen innerhalb des Azure-Ökosystems. Diese Plattform vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung datengetriebener Anwendungen, indem sie einen kollaborativen Arbeitsbereich bietet, der mehrere Programmiersprachen unterstützt, darunter SQL, Python, R und Scala. Durch die Nutzung von Azure Databricks können Organisationen große Datenmengen effizient verarbeiten, fortgeschrittene Analysen durchführen und KI-Lösungen entwickeln, während sie von der Skalierbarkeit und Sicherheit von Azure profitieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Lakehouse-Architektur: Kombiniert die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses und ermöglicht eine einheitliche Datenspeicherung und Analyse. - Kollaborative Notebooks: Interaktive Arbeitsbereiche, die mehrere Sprachen unterstützen und die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Data Scientists und Analysten erleichtern. - Optimierte Apache Spark Engine: Verbessert die Leistung bei Big-Data-Verarbeitung, um schnellere und zuverlässigere Analysen zu gewährleisten. - Delta Lake Integration: Bietet ACID-Transaktionen und skalierbare Metadatenverwaltung, um die Datenzuverlässigkeit und Konsistenz zu verbessern. - Nahtlose Azure-Integration: Bietet native Konnektivität zu Azure-Diensten wie Power BI, Azure Data Lake Storage und Azure Synapse Analytics, um Daten-Workflows zu optimieren. - Unterstützung für fortgeschrittenes maschinelles Lernen: Beinhaltet vorkonfigurierte Umgebungen für die Entwicklung von maschinellem Lernen und KI, mit Unterstützung für beliebte Frameworks und Bibliotheken. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Databricks adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse großer Datenmengen, indem es eine skalierbare und kollaborative Plattform bietet, die Datenengineering, Data Science und maschinelles Lernen vereint. Es vereinfacht komplexe Daten-Workflows, beschleunigt die Zeit bis zur Erkenntnis und ermöglicht die Entwicklung von KI-gesteuerten Lösungen. Durch die nahtlose Integration mit Azure-Diensten gewährleistet es eine sichere und effiziente Datenverarbeitung, die Organisationen dabei hilft, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und schnell zu innovieren.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 212

#### How Do G2 Users Rate Azure Databricks?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Azure Databricks?

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft  
13,091,739 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=9458f51bd6ded48ad432a804f19ad736469f007787569b63827154231c315630&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fmicrosoft%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
231,632 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** MSFT

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 47% Large, 27% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Azure Databricks?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer finden Azure Databricks **sehr einfach zu verwenden und zu implementieren** , was ihre Entwicklungserfahrung erheblich verbessert.
- Benutzer schätzen das **umfangreiche Funktionsset** von Azure Databricks und heben seine hervorragende Integration und Unterstützung für mehrere Sprachen hervor.
- Benutzer schätzen die **nahtlosen Integrationen** von Azure Databricks mit Azure-Diensten, die die Effizienz steigern und Arbeitsabläufe vereinfachen.
- Benutzer profitieren von der **beeindruckenden Geschwindigkeit** von Azure Databricks für die Verarbeitung und Implementierung von großen Datenmengen.
- Benutzer schätzen die **Effizienz der Analysen** in Azure Databricks, die eine optimierte Datenverarbeitung und Erkenntnisgewinnung ermöglichen.

##### Cons

- Benutzer finden die **Komplexität** von Azure Databricks herausfordernd, insbesondere während der anfänglichen Einrichtung und des Cluster-Managements.
- Benutzer finden die **schwierige Einrichtung** von Azure Databricks herausfordernd, was die anfängliche Konfiguration zu einem komplexen Prozess macht.
- Benutzer erleben eine **steile Lernkurve** mit Azure Databricks und finden es herausfordernd, sich an dessen Komplexität anzupassen.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Azure Databricks, insbesondere während des Cluster-Starts und bei parallelen Verarbeitungsvorgängen.
- Benutzer finden oft **unklare Preisgestaltung** für Azure Databricks, da die Kosten ohne ordnungsgemäße Überwachung schnell steigen können.

#### What Are Recent G2 Reviews of Azure Databricks?

**["Ein Kraftpaket zur Skalierung von ML-Workflows, aber behalten Sie Ihre Abrechnung genau im Auge."](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-databricks-review-12976834)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Lokesh S._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-databricks-review-12976834)

**["Azure Databricks effizient für große Datenmengen, etwas rau an den Rändern"](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-databricks-review-12684122)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Wealth A._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-databricks-review-12684122)

#### What Are G2 Users Discussing About Azure Databricks?

- [Wofür wird Azure Databricks verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/azure-databricks-what-is-azure-databricks-used-for) - 2 comments
- [Is Azure Databricks PaaS or SAAS?](https://www.g2.com/de/discussions/is-azure-databricks-paas-or-saas) - 2 comments
- [Besitzt Microsoft Databricks?](https://www.g2.com/de/discussions/does-microsoft-own-databricks) - 2 comments
- [Was ist Databricks Azure?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-databricks-azure) - 1 comment
- [What is azure Databricks used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-azure-databricks-used-for)

### [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/de/products/kyvos-semantic-layer/reviews)

Kyvos ist eine semantische Schicht für KI und BI. Es bietet Organisationen eine einheitliche, konsistente und benutzerfreundliche Sicht auf ihren gesamten Datenbestand. Durch die Standardisierung, wie Daten definiert und verstanden werden, beseitigt Kyvos das Metrik-Drift über BI-Tools hinweg und stellt sicher, dass LLMs und KI-Agenten mit verwalteten Geschäftselementen arbeiten, anstatt mit rohen Tabellen. Kyvos liefert auch blitzschnelle Analysen in großem Maßstab und mit hoher Parallelität — einschließlich granularer multidimensionaler Analysen in der Cloud — ohne die langsamen Abfragezeiten und steigenden Cloud-Kosten, die normalerweise damit einhergehen. Warum Organisationen Kyvos verwenden Einheitliche semantische Grundlage für KI und BI Die semantische Schicht von Kyvos standardisiert, wie Metriken, KPIs, Dimensionen, Hierarchien, Beziehungen, Berechnungen und Geschäftsregeln unternehmensweit modelliert werden — sodass Dashboards, Analysetools, Notebooks und KI-Systeme alle auf dem gleichen Verständnis des Geschäfts basieren. Kyvos ermöglicht: - Geteilte Semantik — eine gemeinsame Datensprache über jedes Tool, Team und System hinweg - Verwalteter Zugriff — Datenexploration innerhalb definierter Sicherheits-, Rollen- und Berechtigungsgrenzen - Plattform-Interoperabilität — konsistenter semantischer Kontext über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg - KI-Bereitschaft — LLMs und Agenten arbeiten mit verwalteten Geschäftselementen anstatt mit rohen Tabellen oder mehrdeutigen Schemata KI im Geschäftskontext verankert Kyvos verankert KI-Systeme im verwalteten semantischen Modell und stellt sicher, dass sie auf der etablierten Geschäftskontext anstatt auf rohen Schemata operieren — was die Genauigkeit, Rückverfolgbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-generierten Erkenntnissen verbessert. Konsistente Metriken über BI-Tools hinweg Kyvos zentralisiert Metrik- und KPI-Definitionen in der semantischen Schicht und wendet sie konsistent über jede Analyseoberfläche hinweg an — beseitigt Metrik-Drift und verbessert das Vertrauen in Analysen. Hochleistungsanalysen im großen Maßstab Kyvos liefert Hochleistungsanalysen, die mit der Nachfrage skalieren, und ermöglicht: - Abfrageleistung im Sub-Sekunden-Bereich über massive Datensätze hinweg - Hohe Parallelität über Tausende von Benutzern und Arbeitslasten hinweg - Konsistente Antwortzeiten unabhängig vom Datenvolumen oder der Parallelität - Keine Leistungsverschlechterung, wenn die Nutzung zunimmt - Multidimensionale Analysen in der Cloud Kyvos ermöglicht tiefe multidimensionale Analysen und unterstützt: - Granulare Analysen über Milliarden von Zeilen hinweg - Tausende von Messungen und Dimensionen in einem einzigen Modell - Schnelles Drill-Down über komplexe Hierarchien hinweg - Volle analytische Tiefe ohne Einbußen bei der Abfragegeschwindigkeit Kosteneffizienz in der Cloud Kyvos bietet Analysen über seine semantische Schicht an, anstatt jede Abfrage an das Warehouse zu leiten — was den Rechenverbrauch über Analyse- und KI-Arbeitslasten hinweg reduziert. Wenn die Nutzung zunimmt, können Organisationen Benutzer, Arbeitslasten und analytische Komplexität skalieren, ohne dass die Rechenkosten im Warehouse entsprechend steigen.

**Average Rating:** 4.8/5.0

**Total Reviews:** 267

#### How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer?

- **Verkäufer:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/de/sellers/kyvos-insights)
- **Unternehmenswebsite:** www.kyvosinsights.com
- **Gründungsjahr:** 2014
- **Hauptsitz:** Los Gatos, CA
- **Twitter:** @KyvosInsights  
689 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=900350c47a6a807c4765a28f52dcdbf3c06a5325a45d905c54e56a79e545cf9d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fkyvos-insights-inc-%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
152 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software-Ingenieur
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 57% Medium, 38% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Kyvos Semantic Layer?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Kyvos, die schnelle Einblicke und eine benutzerfreundliche Erfahrung für komplexe Daten ermöglicht.
- Benutzer lieben die **Geschwindigkeit** von Kyvos für Echtzeiteinblicke, die schnelle Abfragen und schnellere Entscheidungsfindung über Datenmetriken ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **außergewöhnliche Leistung** von Kyvos, um große Datensätze schnell zu analysieren und rechtzeitig Einblicke zu liefern.
- Benutzer bewundern die **blitzschnellen Analysen** der Kyvos Semantischen Schicht, die die Leistung und Visualisierung großer Datensätze verbessern.
- Benutzer schätzen die **schnellen Abfragefähigkeiten** der Kyvos-Semantikebene, die eine schnelle Analyse großer Transaktionsdatensätze ermöglichen.

##### Cons

- Benutzer finden die **Lernkurve steil** für fortgeschrittene Funktionen und MDX-Abfragen, was die Nutzung verlangsamen kann.
- Benutzer finden die **schwierige Einrichtung** der Kyvos-Semantikebene herausfordernd, obwohl der Support den Prozess erleichtert.
- Benutzer finden die **anfängliche Einrichtung und die MDX-Komplexität** herausfordernd, obwohl der Support hilft, den Bereitstellungsprozess zu erleichtern.
- Benutzer bemerken die **Funktionseinschränkungen** von Kyvos, insbesondere das Fehlen fortschrittlicher Analysen und die Integration für nahtlose Datenexploration.
- Benutzer erleben **Verbindungsprobleme** , da die anfängliche Integration mit bestehenden Systemen zeitaufwändig sein kann.

#### What Are Recent G2 Reviews of Kyvos Semantic Layer?

**["Schnelle, konsistente Datenexploration über Dimensionen mit der Kyvos-Semantikebene"](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— ashish r._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098)

**["Kyvos Semantische Schicht steigert die KI-Genauigkeit mit geschäftsbereiten Daten"](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Nikhil K._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366)

### [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/de/products/azure-synapse-analytics/reviews)

Azure Synapse Analytics ist ein cloudbasiertes Enterprise Data Warehouse (EDW), das Massively Parallel Processing (MPP) nutzt, um komplexe Abfragen über Petabytes von Daten schnell auszuführen.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 37

#### How Do G2 Users Rate Azure Synapse Analytics?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Azure Synapse Analytics?

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft  
13,091,739 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=9458f51bd6ded48ad432a804f19ad736469f007787569b63827154231c315630&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fmicrosoft%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
231,632 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** MSFT

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
- **Company Size:** 45% Medium, 32% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Azure Synapse Analytics?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer loben das **einheitliche Analyseerlebnis** von Azure Synapse Analytics, das die Effizienz steigert und komplexe Datenprozesse vereinfacht.
- Benutzer schätzen die **Automatisierungsfähigkeiten** von Azure Synapse Analytics, die die Effizienz in Datenanalyselösungen verbessern.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Cloud-Integration** von Azure Synapse Analytics, die Datenworkflows und die Gesamteffizienz verbessert.
- Benutzer schätzen die **kosteneffizienten** Fähigkeiten von Azure Synapse Analytics und genießen skalierbare Lösungen ohne hohe Ausgaben.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Datenintegration** von Azure Synapse Analytics, die Effizienz steigert und Analyselösungen vereinfacht.

##### Cons

- Benutzer finden den **Kostenschätzungsprozess komplex** aufgrund von Schwierigkeiten bei der Überwachung und Optimierung verschiedener Dienstkomponenten.
- Benutzer stehen vor Herausforderungen bei der **Kostenverwaltung** und kämpfen mit der Optimierung und Überwachung über verschiedene Azure Synapse-Komponenten hinweg.
- Benutzer stehen vor Herausforderungen bei der **Fehlerbehebung komplexer Pipeline-Ausfälle** aufgrund eines Mangels an detaillierter Fehlertransparenz, was die Fehlersuche verlängert.
- Benutzer stehen vor **schwierigen Debugging** -Aufgaben aufgrund einer steilen Lernkurve und mangelnder detaillierter Fehlertransparenz bei Pipeline-Ausfällen.
- Benutzer finden Azure Synapse Analytics **teuer** , insbesondere bei der Verwaltung von Kosten über mehrere Dienste und Abfragen hinweg.

#### What Are Recent G2 Reviews of Azure Synapse Analytics?

**["Einheitliche Analytik-Plattform mit nahtloser Azure-Integration"](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-synapse-analytics-review-12353239)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Ashish D._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-synapse-analytics-review-12353239)

**["Vereinheitlichte Datenlagerung und Big Data in einer leistungsstarken Plattform"](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-synapse-analytics-review-12435130)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Daniel H._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-synapse-analytics-review-12435130)

#### What Are G2 Users Discussing About Azure Synapse Analytics?

- [Does Azure Synapse include Analysis Services?](https://www.g2.com/de/discussions/does-azure-synapse-include-analysis-services)
- [When should use Azure synapse analytics?](https://www.g2.com/de/discussions/when-should-use-azure-synapse-analytics)
- [What are advantages of Azure synapse analytics?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-advantages-of-azure-synapse-analytics)
- [What is included in Azure synapse analytics?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-included-in-azure-synapse-analytics)

### [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews)

Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg: die AI-Orchestrierungsschicht, auf der Unternehmen Analysen, Modelle und Agenten in großem Maßstab erstellen, bereitstellen und verwalten. Sie sitzt über den Datenplattformen, Clouds und AI-Diensten, die Sie bereits nutzen, und arbeitet über alle hinweg, ohne Sie an eine bestimmte zu binden. Dataiku erweitert, wer produktionsreife AI erstellen kann, indem es die richtigen Werkzeuge sowohl in die Hände von Datenwissenschaftlern als auch von Fachexperten legt, von Betrugsanalysten bis hin zu Bedarfsplanern. Es orchestriert maschinelles Lernen, Regeln, LLMs und Agenten als ein verwaltetes System, das auf mehr als einem Jahrzehnt der Durchführung von Produktions-AI basiert. Governance ist Teil des Aufbaus und nicht etwas, das nachträglich hinzugefügt wird, sodass Teams schneller liefern können, während sie Leistung, Kosten und Risiken unter Kontrolle halten. Das Ergebnis: AI, die von der Experimentierung zu vertrauenswürdiger, messbarer Ausführung übergeht, jetzt und nicht erst in 18 Monaten.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 213

#### How Do G2 Users Rate Dataiku?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Dataiku?

- **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku)
- **Unternehmenswebsite:** Dataiku.com
- **Gründungsjahr:** 2013
- **Hauptsitz:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku  
22,917 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=e59ec8fccc02ecc4f883419e54da56d3f6fc8b1e556153f0cc01cd05e3b77faa&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdataiku%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
1,619 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst
- **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika
- **Company Size:** 60% Large, 22% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen, wie Dataiku die **einfache ML-Entwicklung** erleichtert, sodass sie sich auf den Aufbau von Modellen konzentrieren können, ohne sich mit der Komplexität auseinandersetzen zu müssen.
- Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit** von Dataiku, die komplexe Aufgaben vereinfacht und ihre Datenanalyse-Erfahrung verbessert.
- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Dataiku, die Zusammenarbeit sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **einfachen Integrationen** von Dataiku, die eine reibungslose Zusammenarbeit und Bereitstellung über verschiedene Analysetools hinweg erleichtern.
- Benutzer profitieren von der **Produktivitätssteigerung** durch Dataiku, was eine schnellere Projektentwicklung und verbessertes Karrierewachstum ermöglicht.

##### Cons

- Benutzer finden die **steile Lernkurve** von Dataiku herausfordernd, was es Anfängern schwer macht, die Plattform zu meistern.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** für Anfänger herausfordernd, was ihre Fähigkeit beeinträchtigt, Dataiku effektiv zu nutzen.
- Benutzer finden die **schwierige Lernkurve** herausfordernd, insbesondere für Anfänger, die sich in fortgeschrittenen Funktionen zurechtfinden.
- Benutzer erleben **langsame Leistung** mit Dataiku beim Umgang mit großen Datensätzen, was Effizienz und Produktivität beeinträchtigt.
- Benutzer finden Dataiku **teuer** , insbesondere für kleinere Organisationen und Projekte, was die Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit beeinträchtigt.

#### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku?

**["Vereinheitlichte, Low-Code-Plattform, die die End-to-End-Daten- und KI-Produktivität steigert"](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13125252)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13125252)

**["Erstellen Sie schnellere Workflows mit verbundenen Daten von vielen Anbietern oder verschiedenen Datenquellen."](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13120436)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Adalberto G._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dataiku-review-13120436)

#### What Are G2 Users Discussing About Dataiku?

- [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-an-etl-tool)
- [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/de/discussions/is-dataiku-web-based)
- [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dss-dataiku)
- [What is Dataiku DSS used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dataiku-dss-used-for)

### [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/de/products/splunk-enterprise/reviews)

Erfahren Sie, was in Ihrem Unternehmen passiert, und ergreifen Sie schnell sinnvolle Maßnahmen mit Splunk Enterprise. Automatisieren Sie die Sammlung, Indizierung und Benachrichtigung von Maschinendaten, die für Ihre Abläufe entscheidend sind. Entdecken Sie die umsetzbaren Erkenntnisse aus all Ihren Daten – unabhängig von Quelle oder Format. Nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für vorausschauende und proaktive Geschäftsentscheidungen.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 415

#### How Do G2 Users Rate Splunk Enterprise?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Splunk Enterprise?

- **Verkäufer:** [Cisco](https://www.g2.com/de/sellers/cisco)
- **Gründungsjahr:** 1984
- **Hauptsitz:** San Jose, CA
- **Twitter:** @Cisco  
720,366 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=476aeabc5a712d049453edd5c54ea0318890d9e60d93782e37fe028224df1cbd&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fcisco%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
95,545 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** NASDAQ:CSCO

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 64% Large, 27% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Splunk Enterprise?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Innovation** von Splunk Enterprise und schätzen seine benutzerfreundlichen Funktionen und leistungsstarken Analysefähigkeiten.
- Benutzer schätzen die **Anpassungsfunktionen** von Splunk Enterprise, die maßgeschneiderte Einblicke und dynamische Dashboards für effektives Monitoring ermöglichen.
- Benutzer loben die **Benutzerfreundlichkeit** von Splunk Enterprise, was die effektive Überwachung und schnelle Problemlösung verbessert.
- Benutzer schätzen die **effizienten Protokollverwaltungs** fähigkeiten von Splunk Enterprise für genaue Analysen und Einblicke.
- Benutzer schätzen die **leistungsstarken Berichtsfunktionen** von Splunk Enterprise, die die Datenanalyse- und Visualisierungsfähigkeiten erheblich verbessern.

##### Cons

- Benutzer finden Splunk Enterprise **teuer** , insbesondere wenn die Datenmengen wachsen, was die Abläufe kleinerer Teams beeinträchtigt.
- Benutzer stehen bei Splunk Enterprise vor einer **steilen Lernkurve** , was das schnelle Beherrschen seiner Funktionen erschweren kann.
- Benutzer heben die **teuren Lizenzgebühren** von Splunk Enterprise hervor, was es für einige Unternehmen schwierig macht, es zu übernehmen.
- Benutzer stehen vor **Integrationsproblemen** mit Splunk Enterprise, was bessere Add-ons und eine einfachere Architektur für eine leichtere Bereitstellung erfordert.
- Benutzer empfinden, dass Splunk Enterprise **fehlende Funktionen** hat, wichtige Add-ons fehlen und flexiblere Optionen zur Datenaufnahme benötigt werden.

#### What Are Recent G2 Reviews of Splunk Enterprise?

**["SPL-Suche und Dashboards sind wirklich nützlich"](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-12547655)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Nishith J._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-12547655)

**["Ausgezeichnete Lösung für Unternehmensüberwachung und Log-Management für hybride Cloud-Infrastruktur"](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-12045230)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— RaviShankar S._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/splunk-enterprise-review-12045230)

#### What Are G2 Users Discussing About Splunk Enterprise?

- [What is Splunk Enterprise used for?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-splunk-enterprise-used-for) - 1 comment
- [Was ist der Unterschied zwischen Splunk Enterprise und Splunk Enterprise Security?](https://www.g2.com/de/discussions/splunk-enterprise-what-is-the-difference-between-splunk-enterprise-and-splunk-enterprise-security) - 1 comment
- [Was sind die Komponenten von Splunk Enterprise?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-splunk-enterprise-components) - 1 comment
- [Welche Apps werden mit Splunk Enterprise geliefert?](https://www.g2.com/de/discussions/which-apps-ship-with-splunk-enterprise) - 1 comment
- [Was macht Splunk Enterprise?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-splunk-enterprise-do) - 1 comment

### [dbt](https://www.g2.com/de/products/dbt/reviews)

dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Datenteams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, indem er Best Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation befolgt. Jetzt kann jeder, der SQL kennt, produktionsreife Datenpipelines erstellen.

**Average Rating:** 4.7/5.0

**Total Reviews:** 208

#### How Do G2 Users Rate dbt?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind dbt?

- **Verkäufer:** [dbt Labs](https://www.g2.com/de/sellers/dbt-labs)
- **Gründungsjahr:** 2016
- **Hauptsitz:** Philadelphia, US
- **Twitter:** @getdbt  
14,792 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=2528ac46bc91e3acc7ad9e4f602bdecf43b7a29cef8c7a88fcb0b299043e4e1a&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fdbtlabs%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
874 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Analytik-Ingenieur
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 56% Medium, 27% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About dbt?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer lieben die **Benutzerfreundlichkeit** von dbt, dank seiner klaren Struktur, intuitiven Dokumentation und nahtlosen Integration.
- Benutzer schätzen dbt für seine **Integration von Best Practices der Softwareentwicklung** , die die Wartbarkeit und Zusammenarbeit bei SQL-Transformationen verbessern.
- Benutzer schätzen die **Automatisierungs** funktionen von dbt, die die Wartbarkeit von SQL-Code erheblich verbessern und Daten-Workflows transformieren.
- Benutzer schätzen die **transformative Kraft** von dbt, das Daten effizient organisiert und modelliert, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
- Benutzer schätzen dbt für seine **hohe Datenqualität** , die Integrität gewährleistet und Analyse-Workflows durch Modularisierung und Dokumentation verbessert.

##### Cons

- Benutzer stehen vor Herausforderungen mit **eingeschränkter Funktionalität** in dbt aufgrund starrer Modelle und Debugging-Schwierigkeiten, die den Projektfortschritt beeinträchtigen.
- Benutzer stehen oft vor **Abhängigkeitsproblemen** mit dbt, was zu zeitaufwändigem Troubleshooting und Unterbrechungen in den Arbeitsabläufen führt.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** beim Beherrschen von Konzepten wie Jinja und Git ziemlich herausfordernd.
- Benutzer kämpfen mit **nicht hilfreichen Fehlermeldungen** in dbt, was die Fehlersuche schwierig und frustrierend macht.
- Benutzer stehen vor **verwirrender Fehlerberichterstattung** , die die Fehlersuche erschwert und die schnelle Identifizierung von Problemen behindert.

#### What Are Recent G2 Reviews of dbt?

**["dbt optimiert Datenpipelines mit leistungsstarken inkrementellen und SCD2-Funktionen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/dbt-review-12712114)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Hithesh P._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dbt-review-12712114)

**["Einfache SQL-gesteuerte Materialisierungen mit leistungsstarker Abstammung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/dbt-review-12985641)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Anish G._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/dbt-review-12985641)

#### What Are G2 Users Discussing About dbt?

- [Was ist DBT-Datenmodellierung?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dbt-data-modelling) - 2 comments
- [Was ist DBT-Technologie?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dbt-technology) - 2 comments
- [What is DBT database tool?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dbt-database-tool) - 1 comment
- [Wofür wird das DBT-Tool verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-dbt-tool-used-for) - 2 comments

### [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/de/products/teradata-autonomous-knowledge-platform/reviews)

Die Teradata Autonomous Knowledge Platform aktiviert Unternehmensintelligenz, indem sie Daten, Wissen und Geschäftskontext vereint, um greifbare Ergebnisse zu erzielen. Mit Teradata können Organisationen Agenten den vollständigen Kontext für Wirkung bereitstellen, wenn es darauf ankommt. Unsere Lösung ermöglicht es Unternehmen, sich vor Ort, in der Cloud oder über einen hybriden Ansatz zu verbinden und zu skalieren. Teradata liefert echten Geschäftswert mit KI. Erfahren Sie mehr auf Teradata.com.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 356

#### How Do G2 Users Rate Teradata Autonomous Knowledge Platform?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Teradata Autonomous Knowledge Platform?

- **Verkäufer:** [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/de/sellers/teradata-autonomous-knowledge-platform)
- **Gründungsjahr:** 1979
- **Hauptsitz:** San Diego, CA
- **Twitter:** @Teradata  
93,113 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=06895b9a8db4fa478ba7da480ccd214a14ef698abd028e4642e62f189e82b650&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1466%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
9,901 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** NYSE:TDC

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Dateningenieur, Software-Ingenieur
- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
- **Company Size:** 69% Large, 22% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Teradata Autonomous Knowledge Platform?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer heben die **extreme Leistung** der Teradata Autonomous Knowledge Platform hervor, insbesondere bei der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen.
- Benutzer schätzen die **hohe Leistung der Abfrageausführung** in Teradata, was ihre Fähigkeiten zur Geschäftsanalyse erheblich verbessert.
- Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit** der Teradata Autonomous Knowledge Platform, die die Datenintegration und die betriebliche Effizienz erheblich verbessert.
- Benutzer loben die **hohe Leistung und Geschwindigkeit** von Teradata, das große Datensätze effizient und ohne Probleme verarbeitet.
- Benutzer schätzen die **schnelle Verarbeitung großer Datensätze** mit Teradata und loben seine Leistung und Stabilität während der Operationen.

##### Cons

- Benutzer finden die **steile Lernkurve** der Teradata Autonomous Knowledge Platform herausfordernd, was die Einführung und Produktivität vorübergehend beeinträchtigt.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** der Teradata Autonomous Knowledge Platform herausfordernd, insbesondere für diejenigen, die keine technische Expertise haben.
- Benutzer finden die **Komplexität** der Teradata-Plattform herausfordernd, insbesondere für nicht-technische Benutzer und neue Anwender.
- Benutzer äußern Bedenken über die **Anforderungen an das Kostenmanagement** , die erforderlich sind, um potenziellen Missbrauch und Leistungsprobleme zu vermeiden.
- Benutzer empfinden die **hohen Kosten** der Teradata Autonomous Knowledge Platform als einen erheblichen Nachteil, der die Zugänglichkeit beeinträchtigt.

#### What Are Recent G2 Reviews of Teradata Autonomous Knowledge Platform?

**["Teradata Vantage Schnelle Abfrageleistung und Starke Analysen für Big Data"](https://www.g2.com/de/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12821668)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Muzammil M._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12821668)

**["Teradata Vantage glänzt bei der Verarbeitung großer Datenmengen und fortschrittlicher Analysen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12739181)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Nijat I._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12739181)

#### What Are G2 Users Discussing About Teradata Autonomous Knowledge Platform?

- [What does Teradata Data Lab do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-teradata-data-lab-do)
- [Is Teradata a premiership?](https://www.g2.com/de/discussions/is-teradata-a-premiership)
- [What is Teradata Vantage?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-teradata-vantage)
- [How much does Teradata cost?](https://www.g2.com/de/discussions/how-much-does-teradata-cost)
- [What is Sandbox in Teradata?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-sandbox-in-teradata)

### [Confluent](https://www.g2.com/de/products/confluent/reviews)

Cloud-nativer Dienst für Daten in Bewegung, entwickelt von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Kafka® Die heutigen Verbraucher haben die Welt in ihren Händen und erwarten unerbittlich End-to-End-Echtzeit-Marken-Erlebnisse. Daten in Bewegung sind die zugrunde liegende, grundlegende Zutat für jede wirklich vernetzte Kundenerfahrung. Sie bieten eine kontinuierliche Versorgung mit Echtzeit-Ereignisströmen, gekoppelt mit Echtzeit-Stream-Verarbeitung, um die datengesteuerten Backend-Operationen und reichhaltigen Frontend-Erlebnisse zu ermöglichen, die für den Erfolg eines Unternehmens in den heutigen wettbewerbsintensiven, verbraucherorientierten Märkten notwendig sind. Confluent Cloud, entwickelt von den ursprünglichen Schöpfern von Apache Kafka, ist ein vollständig verwalteter, cloud-nativer Dienst zum Verbinden und Verarbeiten all Ihrer Echtzeit-Daten, überall dort, wo sie benötigt werden.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 111

#### How Do G2 Users Rate Confluent?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Confluent?

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
328,202 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** SWX:IBM

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Senior Software Engineer
- **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen
- **Company Size:** 36% Large, 33% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About Confluent?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer schätzen die **Einfachheit und Skalierbarkeit** der Cloud-Dienste von Confluent, die ihre Erfahrung mit Kafka und Flink verbessern.
- Benutzer schätzen die **mühelose Echtzeit-Datenintegration** durch Confluents verwaltete Cloud-Dienste, die ihren Arbeitsablauf erheblich verbessern.
- Benutzer schätzen die **große Auswahl an Konnektoren** in Confluent, die die Echtzeit-Datenintegration vereinfachen und die Produktivität steigern.
- Benutzer schätzen die **vereinfachte Echtzeit-Datenintegration** mit Confluent und profitieren von seinen verwalteten Cloud-Diensten und umfangreichen Konnektoren.
- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Confluent, wodurch die Datenintegration und Stream-Verarbeitung mühelos und effizient wird.

##### Cons

- Benutzer bemerken, dass die **Kostenschätzung hoch sein kann** , wenn das Datenvolumen zunimmt, was Zeit erfordert, um das System zu erlernen.
- Benutzer finden Confluent **teuer** , da die Kosten mit dem Datenvolumen steigen und die Funktionen in niedrigeren Editionen begrenzt sind.
- Benutzer stehen bei Confluent vor einer **steilen Lernkurve** , zusammen mit steigenden Kosten, wenn das Datenvolumen zunimmt.
- Benutzer finden einen **Mangel an Funktionen** in Confluent, insbesondere da wesentliche Werkzeuge auf die Enterprise-Edition beschränkt sind.
- Benutzer finden die **steile Lernkurve** herausfordernd, da sie erhebliche Zeit benötigen, um den Workflow und die Funktionen von Confluent zu verstehen.

#### What Are Recent G2 Reviews of Confluent?

**["Mühelose Kafka-Verwaltung mit Confluent"](https://www.g2.com/de/survey_responses/confluent-review-12744384)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Abhishek g._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/confluent-review-12744384)

**["nahtloses Erlebnis"](https://www.g2.com/de/survey_responses/confluent-review-8457785)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Anup M._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/confluent-review-8457785)

#### What Are G2 Users Discussing About Confluent?

- [Was ist Ihr primärer Anwendungsfall für Confluent und wie verbessert es Ihr Echtzeit-Datenstreaming?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-your-primary-use-case-for-confluent-and-how-does-it-enhance-your-real-time-data-streaming) - 1 upvote
- [What is Confluent product?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-confluent-product)
- [What does Confluent software do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-confluent-software-do)
- [What is the difference between Confluent and Kafka?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-the-difference-between-confluent-and-kafka)
- [Is Confluent SaaS or PaaS?](https://www.g2.com/de/discussions/is-confluent-saas-or-paas)

### [Starburst](https://www.g2.com/de/products/starburst/reviews)

Starburst ist die Datenplattform für Analysen, Anwendungen und KI, die Daten über Clouds und vor Ort vereinheitlicht, um die KI-Innovation zu beschleunigen. Organisationen – von Startups bis hin zu Fortune-500-Unternehmen in über 60 Ländern – verlassen sich auf Starburst für schnellen Datenzugriff, nahtlose Zusammenarbeit und Unternehmens-Governance auf einem offenen hybriden Daten-Lakehouse. Wo auch immer Daten leben, Starburst entfaltet ihr volles Potenzial und treibt Daten und KI von der Entwicklung bis zur Bereitstellung an. Durch die Zukunftssicherung der Datenarchitektur hilft Starburst Unternehmen, Innovationen mit KI zu fördern. Erfahren Sie mehr unter starburst.ai

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 99

#### How Do G2 Users Rate Starburst?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Starburst?

- **Verkäufer:** [Starburst](https://www.g2.com/de/sellers/starburst)
- **Unternehmenswebsite:** www.starburst.io
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Boston, MA
- **Twitter:** @starburstdata  
3,454 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=6e8e7115417f25433cd515a6e146b579fb0353f1130e9be509f37e24c1adb7f6&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fstarburstdata%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
539 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen
- **Company Size:** 46% Large, 32% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About Starburst?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Benutzer heben die **schnellen Abfrage** -Fähigkeiten von Starburst hervor, die schnellen Datenzugriff und Analysen über verschiedene Quellen hinweg ermöglichen.
- Benutzer schätzen die **Abfrageeffizienz** von Starburst, die einen schnellen Zugriff auf verschiedene Datenquellen mühelos ermöglicht.
- Benutzer schätzen die **nahtlose Integration** mit verschiedenen Datenquellen, was den Datenzugriff und die Analyseeffizienz erheblich verbessert.
- Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Starburst, die einen effizienten Datenzugriff und Echtzeitanalysen aus verschiedenen Quellen ermöglicht.
- Benutzer loben Starburst für seine **überlegene Leistung** , da es schnell genaue Daten abruft und die Gesamtproduktivität steigert.

##### Cons

- Benutzer erleben oft **Abfrageprobleme** mit Starburst und finden es weniger effizient für komplexe Abfragen im Vergleich zu traditionellen SQL-Editoren.
- Benutzer finden die **Anfangseinrichtungskomplexität** von Starburst herausfordernd, insbesondere bei der Konfiguration und Optimierung von Abfragen.
- Benutzer bemerken eine **steile Lernkurve** bei der Einrichtung von Starburst, was das Onboarding und die Optimierung für neue Benutzer herausfordernd macht.
- Benutzer erleben oft **langsame Leistung** bei Starburst, besonders während der Spitzenzeiten und bei komplexen Abfragen.
- Benutzer berichten von **Leistungsproblemen** mit Starburst, insbesondere beim Ausführen komplexer Abfragen, was zu erheblichen Verlangsamungen führt.

#### What Are Recent G2 Reviews of Starburst?

**["Starburst Enterprise Bewertung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/starburst-review-10604384)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Rajiv B._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/starburst-review-10604384)

**["Transformation von Unternehmensanalysen und Ermöglichung von KI durch Datenföderation"](https://www.g2.com/de/survey_responses/starburst-review-11962416)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Verifizierter Benutzer in Finanzdienstleistungen_

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/starburst-review-11962416)

#### What Are G2 Users Discussing About Starburst?

- [What does Starburst do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-starburst-do)
- [What is Starburst Presto?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-starburst-presto)
- [What is Starburst tech?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-starburst-tech)
- [What does Starburst data do?](https://www.g2.com/de/discussions/what-does-starburst-data-do)

### [Azure Data Lake Analytics](https://www.g2.com/de/products/azure-data-lake-analytics/reviews)

Azure Data Lake Analytics ist eine verteilte, cloudbasierte Datenverarbeitungsarchitektur, die von Microsoft in der Azure-Cloud angeboten wird. Es basiert auf YARN, dem gleichen System wie die Open-Source-Hadoop-Plattform.

**Average Rating:** 4.2/5.0

**Total Reviews:** 28

#### How Do G2 Users Rate Azure Data Lake Analytics?

- **War the product ein guter Geschäftspartner?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Multi-Source-Analyse:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Echtzeit-Analysen:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Daten-Workflow:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Azure Data Lake Analytics?

- **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft)
- **Gründungsjahr:** 1975
- **Hauptsitz:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft  
13,091,739 Twitter-Follower
- **LinkedIn®-Seite:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=9458f51bd6ded48ad432a804f19ad736469f007787569b63827154231c315630&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fmicrosoft%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
231,632 Mitarbeiter\*innen auf LinkedIn®
- **Eigentum:** MSFT

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
- **Company Size:** 54% Large, 27% Medium

#### What Are Recent G2 Reviews of Azure Data Lake Analytics?

**["Das Kraftwerk der Datenverwaltung"](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-7674920)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Sam L._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-7674920)

**["Großartiger Service zur Verwaltung Ihrer Big-Data-Anforderungen"](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-5253914)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Abhishek C._

[Read full review](https://www.g2.com/de/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-5253914)

#### What Are G2 Users Discussing About Azure Data Lake Analytics?

- [Wofür wird Azure Data Lake Analytics verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-azure-data-lake-analytics-used-for)
- [How do I make Azure Data Lake Analytics?](https://www.g2.com/de/discussions/how-do-i-make-azure-data-lake-analytics)
- [What is Azure Data lake and stream analytics tools?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-azure-data-lake-and-stream-analytics-tools)
- [What are the key capabilities of Microsoft Azure Data Lake Analytics?](https://www.g2.com/de/discussions/what-are-the-key-capabilities-of-microsoft-azure-data-lake-analytics)
- [What is Azure Data Lake Analytics?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-azure-data-lake-analytics)

- ‹ Prev‹ Prev
- 1
- [2](/categories/big-data-analytics?order=g2_score&page=2#product-list)
- [3](/categories/big-data-analytics?order=g2_score&page=3#product-list)
- [4](/categories/big-data-analytics?order=g2_score&page=4#product-list)
- [5](/categories/big-data-analytics?order=g2_score&page=5#product-list)
- …
- [7](/categories/big-data-analytics?order=g2_score&page=7#product-list)
- [8](/categories/big-data-analytics?order=g2_score&page=8#product-list)
- [Next ›Next ›](/categories/big-data-analytics?order=g2_score&page=2#product-list)

Spotlight Categories

[AI Writing Assistants](https://www.g2.com/categories/ai-writing-assistant)

[Event Management Platforms](https://www.g2.com/categories/event-management-platforms)

[Password Managers Software](https://www.g2.com/categories/password-managers)

[Security Compliance Software](https://www.g2.com/categories/security-compliance)

[Zero Trust Networking Software](https://www.g2.com/categories/zero-trust-networking)

Similar Categories

- [Big Data Processing and Distribution](/categories/big-data-processing-and-distribution)

- [Event Stream Processing](/categories/event-stream-processing)

[Browse Big Data Analytics Themes](/categories/big-data-analytics/themes)

 ![Bijou Barry](/assets/transparent-ad5be28fbcd25b7b08d2cebe1d957125437fb5407d75ee717965ad22c8808791.gif "Bijou Barry")
BB

Researched and written by [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)

Updated April 9, 2026

Big data analytics software provides insights into large, complex data sets collected from big data clusters, helping business users understand data trends, patterns, and anomalies through visualizations, reports, and dashboards, often requiring query languages to extract data from unstructured file systems.

### Core Capabilities of Big Data Analytics Software

To qualify for inclusion in the Big Data Analytics category, a product must:

- Consume data, query file systems, and connect directly to big data clusters
- Allow users to prepare complex big data sets into helpful and understandable data visualizations
- Create business-applicable reports, visualizations, and dashboards based on discoveries inside the data sets

### Common Use Cases for Big Data Analytics Software

Data engineers, analysts, and business intelligence teams use big data analytics software to extract value from large-scale, unstructured data environments. Common use cases include:

- Querying and analyzing large Hadoop or distributed data clusters to surface business insights
- Detecting patterns and anomalies in high-volume data sets for operational or strategic decision-making
- Building self-service charts and dashboards for non-technical stakeholders from big data sources

### How Big Data Analytics Software Differs from Other Tools

Big data analytics software is solely focused on manipulating complex, large-scale data clusters into understandable visualizations, differentiating it from [analytics platforms](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), which support a wide range of data sources and connectors beyond big data. The two categories are mutually exclusive. Big data analytics tools are commonly used at companies running Hadoop in conjunction with [big data processing and distribution software](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) and integrate with [data warehouse software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) as the central hub for integrated data. Some solutions also leverage [machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) and [natural language processing](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) to enable natural language querying.

### Insights from G2 on Big Data Analytics Software

Based on category trends on G2, query flexibility and scalability for large data sets stand out as standout capabilities. Faster insight generation from complex data environments stand out as the primary benefit of adoption.

Top Tools at a Glance

| 

 | 

Unified lakehouse ETL, analytics, and ML pipelines

 | 

User Review

"Helpful for Managing and Analyzing Operational Data"

 |
| 

 | 

Serverless SQL analytics on petabyte-scale datasets

 | 

User Review

"Easy-to-Use Cloud Tool with Shareable, Saved Queries"

 |
| 

 | 

Elastic multi-workload analytics with zero-infrastructure overhead

 | 

User Review

"Elastic Scaling and Fast Analytics with Snowflake"

 |
| 

 | 

Federated lakehouse querying across hybrid data environments

 | 

User Review

"Powerful Query Performance and Governance, But a Steep Onboarding Learning Curve"

 |
| 

 | 

No-code ETL and multi-source data blending

 | 

User Review

"Scales Operations and Saves Time with Automated Data Workflows"

 |
| 

 | 

Unified Spark-native lakehouse ETL and ML

 | 

User Review

"A powerhouse for scaling ML workflows, but keep a close eye on your billing."

 |
| 

 | 

Sub-second OLAP querying on cloud-scale datasets

 | 

User Review

"Kyvos Semantic Layer Boosts AI Accuracy with Business-Ready Data"

 |
| 

 | 

Unified ETL and big data warehousing on Azure

 | 

User Review

"Unified Data Warehousing and Big Data in One Powerful Platform"

 |
| 

 | 

End-to-end ML pipelines with low-code collaboration

 | 

User Review

"Unified, Low-Code Platform That Boosts End-to-End Data & AI Productivity"

 |
| 

 | 

Cross-source log correlation and security analytics

 | 

User Review

"Excellent Enterprise Observability and Log Management Solution for Hybrid Cloud Infrastructure"

 |

* * *

Show More

* * *

## How Do You Choose the Right Big Data Analytics Software?

### What You Should Know About Big Data Analytics Software

### What is Big Data Analytics Software?

The huge amount of data that is accessible to businesses today has made it a near necessity for them to implement some type of analytics software to better understand and act on that data. Implementing big data analytics software has been a major initiative for companies undergoing digital transformation, as these tools offer deeper visibility into an organization's data. Companies adopt these solutions to make sense of large data sets collected from big data clusters.

With the ability to visualize and understand business data, employees can make informed decisions. For example, retailers can use these tools to better understand inventory distribution across their channels and make data-driven decisions based on this data. Some big data analytics solutions may offer artificial intelligence or machine learning features, such as natural language processing, as an interface capability to further aid nontechnical users.

#### What Types of Big Data Analytics Software Exist?

Many types of big data analytics solutions share overlapping functionality, while simultaneously catering to different user personas such as data analysts and financial analysts or providing unique services.

Because of the unstructured nature of big data clusters, these analytics solutions require a query language to pull the data out of the file system. Most commercial table databases allow SQL queries; however, big data analytics tools do not necessarily offer such SQL language capabilities and may require a more intricate knowledge of querying from a data scientist. As an alternative, some solutions may offer self-service features so that the average employee can assemble their own charts and graphs from big data sets.

**Self-service big data analytics tools**

Self-service big data analytics tools do not require coding knowledge, so end users with limited to no coding knowledge can take advantage of them for data needs. This enables business users like sales representatives, human resource managers, marketers, and other nondata team members to make decisions based on relevant business data. Self-service solutions often provide drag-and-drop functionality for building dashboards, prebuilt templates for querying data, and, occasionally, natural language querying for data discovery. Similar to [analytics platforms](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), organizations use these tools to build interactive dashboards for discovering actionable insights. 

**Embedded analytics solutions**

Embedded analytics solutions offer the ability to integrate proprietary analytics functionality within other business applications. Commonly, businesses embed analytics solutions in software such as CRMs, ERP, and portals (e.g., intranets or extranets). Businesses may choose an embedded product to promote user adoption; by placing the analytics inside regularly used software, companies enable employees to take advantage of available data. These solutions provide self-service functionality so average business end users can take advantage of data for improved decision making. ** **

### What are the Common Features of Big Data Analytics Software?

Big data analytics software helps companies get a better understanding of their data. The following are some core features of this software: 

**Data connectivity:** If businesses cannot connect the requisite data, then there is no use for big data analytics software. The methods for connecting data include Hadoop and [Spark integration](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/spark-integration) which allows for processing and distribution workflows on top of Apache Hadoop and Apache Spark, respectively. In addition, this software should allow for analyzing data that is stored in [data lakes](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/data-lake), data warehouses, and data lake houses.

**Data transformation:** For data to be analyzed, it needs to be properly cleaned and transformed into a usable format. Big data analytics software provides features such as real-time analytics and data querying. With these features, businesses can gain a high-level view of their data in real time, allowing one to query it and better understand it. Through query languages like SQL, users can query their data and dig deeper into particular data sets and data points.

**Data operations:** Once the data is connected (or integrated) and transformed, it can be analyzed. Firstly, it is important to establish data workflows, which can help in stringing together specific functions and data sets to automate analytics iterations. In addition, big data analytics software provides the ability to visualize data through dashboards, as well as [notebooks](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/notebooks) which can be used to create visualization with predefined or scheduled queries. 

It is not always the case that one will access analytics via a standalone analytics platform. Therefore, some products provide [embedded analytics capabilities](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/embedded-analytics). This allows users to access analytics inside business applications, which allows for more streamlined work since the users need not switch between applications. 

Other Features of Big Data Analytics Software: [Governed Discovery](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/governed-discovery),

### What are the Benefits of Big Data Analytics Software?

Data is both common and invaluable and within that data lies insights that could impact an organization's processes and performance. There are seemingly infinite insights a business can pull from their data and numerous reasons to utilize big data analytics software. 

Big data analytics software helps people make decisions easier by allowing teams to gain deeper insight into their data. With increased data literacy, teams across a business, from sales to marketing to finance can become more efficient and better understand how they can improve through data-driven initiatives. 

With big data analytics software, businesses can ingest, integrate, and prepare big data sources. Subsequently, they can connect all company data sources into a single platform to make cross-department connections, visualize and understand company data, encourage data-driven decision making for business optimization, and discover new insights that can enhance the bottom line.

**Enable data-driven decision making:** Businesses can use big data analytics software to fuel digital transformation by leveraging data to drive business decisions. Companies can leverage analytics and business intelligence (BI) tools to understand all aspects of the business, including hiring forecasts, which marketing campaign should be used to target certain demographics, which sales prospects to target first, supply chain optimization, and many others.

**Measure and understand company performance:** Organizations often leverage data visualization tools to track company key performance indicators (KPIs) in real time. From there, big data analytics software can be used to determine why the business is either exceeding or falling short of those important company metrics. When stakeholders develop a keen understanding of why the business is performing the way it is, they can make adjustments and pivots; if a team is falling short of a goal, they can examine and adjust processes as needed. It is one thing to simply know the performance of sales or web traffic numbers, but it is another to dig into the reasons behind it and adapt based on what is successful and what is not.

**Discover new actionable insights:** Analytics tools combine data from a variety of sources, including [accounting software](https://www.g2.com/categories/accounting), [enterprise resource planning (ERP) software](https://www.g2.com/categories/erp), [CRM software](https://www.g2.com/categories/crm),[marketing automation software](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), and others. Data analysts can leverage this integrated data to find correlations between different departments, and their processes and actions, to discover previously hidden insights. For example, it is possible that certain sales tactics have varying impacts on the numbers for one specific product versus another. 

Analysts can discover this impact by comparing the list of closed accounts from their company CRM with products shipped in their ERP system. Teams are generally siloed and use disparate software, so these insights that were traditionally more difficult to discover, are now made easier. 

### Who Uses Big Data Analytics Software?

**Data analysts:** Depending on the complexity of the software, it is likely that analysts will be required. They can help set up the requisite queries, dashboards, and notebooks for other employees and teams. They can create complex queries inside the platforms to gather a deeper understanding of business-critical data.

**Operations and supply chain teams:** A company’s supply chain frequently has many touchpoints, and as a result, many data points. Therefore, employees working in operations and supply chain teams are able to use big data analytics software to gain a better understanding of their departments and the data that is generated, such as from an ERP system. These applications track everything from accounting to supply chain and distribution; by inputting supply chain data into this software, supply chain managers can optimize a number of processes to save time and resources.

**Finance teams:** Finance teams leverage big data analytics software to gain insight and understanding into the factors that impact an organization's bottom line. Through integrations with financial systems such as [accounting software](https://www.g2.com/categories/accounting), employees such as chief financial officers (CFOs) can see how well the business is performing. As mentioned above, these employees will likely be accessing the software via self-service dashboards that were set up by data analysts. By integrating financial data with sales, marketing, and other operations data, accounting and finance teams pull actionable insights that might not have been uncovered through the use of traditional tools.

**Sales and marketing teams:** Sales teams also seek to improve financial metrics and can benefit tremendously from being more data-driven. Through the use of both self-service analytics tools and embedded analytics solutions, they can obtain insights into prospective accounts, sales performance, and pipeline forecasting, among many other use cases. Using analytics tools in a sales team can help businesses optimize their sales processes and influence revenue.

For marketing teams, tracking the performance of campaigns is key. Since they run different types of campaigns, including email marketing, digital advertising, or even traditional advertising campaigns, analytics tools allow marketing teams to track the performance of those campaigns in one central location.

**Consultants:** Businesses do not always have the luxury to build, develop, and optimize their own analytics solutions. Some businesses opt to employ external consultants, such as [business intelligence (BI) consulting providers](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). These providers seek to understand a business and its goals, interpret data, and offer advice to ensure goals are met. BI consultants frequently have industry-specific knowledge alongside their technical backgrounds, with experience in healthcare, business, and other fields. 

### What are the Alternatives to Big Data Analytics Software?

Alternatives to big data analytics software can replace this type of software, either partially or completely:

[Analytics platforms](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Analytics platforms might include big data integrations, but are broader-focused tools that facilitate the following five elements: data preparation, data modeling, data blending, data visualization, and insights delivery.

[Log analysis software](https://www.g2.com/categories/log-analysis): Businesses that are focused on log data might benefit from deploying log analysis software, which is used to analyze log data from applications and systems. It should be kept in mind that this software is much more limited in terms of data types and data sources to which it can be connected to. However, since log analysis software focuses on logs, it frequently provides more granular details around log-related data.

[Stream analytics software](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** When one is looking for tools specifically geared toward analyzing data in real time, stream analytics software is a go-to solution. These tools help users analyze data in transfer through APIs, between applications, and more. This software can be helpful with internet of things (IoT) data, which one frequently wants to analyze in real time.

[Predictive analytics software](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): Broad-purpose big data analytics software allows businesses to conduct various forms of analysis, such as prescriptive, descriptive, and predictive. Businesses that are focused on looking at their past and present data to predict future outcomes can use predictive analytics software for a more finetuned solution. 

[Text analysis software](https://www.g2.com/categories/text-analysis): Big data analytics software is focused on structured or numerical data, allowing users to drill down and dig into numbers to inform business decisions. If the user is looking to focus on unstructured or text data, text analysis solutions are the best bet. These tools help users quickly understand and pull sentiment analysis, key phrases, themes, and other insights from unstructured text data.

#### Software Related to Big Data Analytics Software

Related solutions that can be used together with big data analytics software include:

[Data warehouse software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Most companies have a large number of disparate data sources, so to best integrate all their data, they implement a data warehouse. Data warehouses can house data from multiple databases and business applications, which allows BI and analytics tools to pull all company data from a single repository. This organization is critical to the quality of the data that is ingested by analytics software.

[Data preparation software](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** A key solution necessary for easy data analysis is a data preparation tool and other related data management tools. These solutions allow users to discover, combine, clean, and enrich data for simple analysis. Data preparation tools are often used by IT teams or data analysts tasked with using BI tools. Some BI platforms offer data preparation features, but businesses with a wide range of data sources often opt for a dedicated preparation tool.

### Challenges with Big Data Analytics Software

Software solutions can come with their own set of challenges. 

**Need for skilled employees:** Big data analytics software is not necessarily simple. Often, these tools require a dedicated administrator to help implement the solution and assist others with adoption. However, there is a shortage of skilled data scientists and analysts that are equipped to set up such solutions. Additionally, those same data scientists will be tasked with deriving actionable insights from within the data. 

Without people skilled in these areas, businesses cannot effectively leverage the tools or their data. Even the self-service tools, which are to be used by the average business user, require someone to help deploy them. Companies can turn to vendor support teams or third-party consultants to assist if they are unable to bring someone in house.

**Data organization:** To get the most of analytics solutions, that data needs to be organized. This means that databases should be set up correctly and integrated properly. This may require building a data warehouse, which can store data from a variety of applications and databases in a central location. 

Businesses may need to purchase a dedicated [data preparation software](https://www.g2.com/categories/data-preparation) as well to ensure that data is joined and is clean for the analytics solution to consume in the right way. In the context of big data, a company might want to specifically consider big data processing and distribution software. This often requires a skilled data analyst, IT employee, or an outside consultant to help ensure data quality is at its finest for easy analysis.

**User adoption:** It is not always easy to transform a business into a data-driven company. Particularly at more established companies that have done things the same way for years, it is not simple to force analytics tools upon employees, especially if there are ways for them to avoid it. If there are other options, such as spreadsheets or existing tools that employees can use instead of analytics software, they will most likely go that route. However, if managers and leaders ensure that analytics tools are a necessity in an employee’s day to day, then adoption rates will increase.

### Which Companies Should Buy Big Data Analytics Software?

As has often been said, data is the fuel that drives modern businesses. Although it is cliche, it no doubt has truth to it. Therefore, businesses across the globe and across industries should consider some sort of analytics solution, such as big data analytics in order to make sense of that data and begin to make data-driven decisions. 

**Financial services:** Within financial institutions, such as insurance brokerages, banks, and credit unions, it is common for a host of different systems to be used. These companies have data ranging from customer records, to transactions, to market data, and more. With the proliferation of systems comes more data. With a robust analytics solution in place, they can get a better understanding of the data that is being produced from the various systems across the business. As an industry that is heavily regulated, users can benefit from governed access capabilities which can be particularly beneficial, since it can assist in auditing company processes.

**Healthcare:** Within the space of healthcare, bad data practices might have dire or even deadly consequences. Big data analytics software can help these organizations with having an overarching view of their data, such as patient records, insurance claims, finances, and more. Through the implementation of analytics, healthcare companies can lower risk and costs, and make their billing and collections smarter.

**Retail** : Retail organizations, whether they be B2C, B2B, D2C, or others, rely on data to make informed decisions. For example, a seller of printers, in order to run a successful business, must keep track of many things such as their inventory, sales, their sales team, and returns. If all of this data is kept siloed within different systems, there is no single source of truth and departments cannot have a conversation around the actual state of the business’ data. With big data analytics software set up and connected to all of the relevant data sources, any retail business can see benefits and make meaningful data-driven decisions.

### How to Buy Big Data Analytics Software

#### Requirements Gathering (RFI/RFP) for Big Data Analytics Software

If a company is just starting out on their analytics journey, g2.com can help in selecting the best software for the particular company and use case. Since the particular solution might vary based on company size and industry, G2 is a great place to sort and filter reviews based on these criteria, along with many more.

As mentioned above, the variety, volume, and velocity of data are vast. Therefore, users should think about how the particular solution fits their particular needs, as well as their future needs as they accumulate more data. 

To find the right solution, buyers should determine pain points and jot them down. These should be used to help create a checklist of criteria. Additionally, the buyer must determine the number of employees who will need to use this software, as this drives the number of licenses they are likely to buy.

Taking a holistic overview of the business and identifying pain points can help the team springboard into creating a checklist of criteria. The checklist serves as a detailed guide that includes both necessary and nice-to-have features including budget, features, number of users, integrations, security requirements, cloud or on-premises solutions, and more.

Depending on the scope of the deployment, it might be helpful to produce a request for information (RFI), a one-page list with a few bullet points describing what is needed from a big data analytics software.

#### Compare Big Data Analytics Software Products

**Create a long list**

From meeting the business functionality needs to implementation, vendor evaluations are an essential part of the software buying process. For ease of comparison after all demos are complete, it helps to prepare a consistent list of questions regarding specific needs and concerns to ask each vendor.

**Create a short list**

From the long list of vendors, it is helpful to narrow down the list of vendors and come up with a shorter list of contenders, preferably no more than three to five. With this list in hand, businesses can produce a matrix to compare the features and pricing of the various solutions.

**Conduct demos**

To ensure the comparison is thoroughgoing, the user should demo each solution on the shortlist with the same use case and data sets. This will allow the business to evaluate like for like and see how each vendor stacks up against the competition. 

#### Selection of Big Data Analytics Software

**Choose a selection team**

As big data analytics software is all about the data, the user must make sure that the selection process is data driven as well. The selection team should compare notes and facts and figures which they noted during the process, such as time to insight, number of visualizations, and availability of advanced analytics capabilities.

**Negotiation**

Just because something is written on a company’s pricing page, does not mean it is not negotiable (although some companies will not budge). It is imperative to open up a conversation regarding pricing and licensing. For example, the vendor may be willing to give a discount for multi-year contracts or for recommending the product to others.

**Final decision**

After this stage, and before going all in, it is recommended to roll out a test run or pilot program to test adoption with a small sample size of users. If the tool is well used and well received, the buyer can be confident that the selection was correct. If not, it might be time to go back to the drawing board.

### What Does Big Data Analytics Software Cost?

Businesses decide to deploy big data analytics software with the goal of deriving some degree of a return on investment (ROI).

#### Return on Investment (ROI)

As they are looking to recoup their losses that they spent on the software, it is critical to understand the costs associated with it. As mentioned above, this software is typically billed per user, which is sometimes tiered depending on the company size. More users will typically translate into more licenses, which means more money.

Users must consider how much is spent and compare that to what is gained, both in terms of efficiency as well as revenue. Therefore, businesses can compare processes between pre- and post-deployment of the software to better understand how processes have been improved and how much time has been saved. They can even produce a case study (either for internal or external purposes) to demonstrate the gains they have seen from their use of the big data analytics tool.

### Implementation of Big Data Analytics Software

**How is Big Data Analytics Software Implemented?**

Implementation differs drastically depending on the complexity and scale of the data. In organizations with vast amounts of data in disparate sources (e.g., applications, databases, etc.), it is often wise to utilize an external party, whether that be an implementation specialist from the vendor or a third-party consultancy. With vast experience, they can help businesses understand how to connect and consolidate their data sources and how to use the software efficiently and effectively.

**Who is Responsible for Big Data Analytics Software Implementation?**

It may require a lot of people, or many teams, to properly deploy an analytics platform. This is because data can cut across teams and functions. As a result, it is rare that one person or even one team has a full understanding of all of a company’s data assets. With a cross-functional team in place, a business can piece together their data and begin the journey of analytics, starting with proper data preparation and management.

### Big Data Analytics Software Trends

**Data literacy**

Business data is no longer locked up in silos. With big data analytics solutions, more users across a business can find, access, and analyze this data. In addition, [artificial intelligence (AI) software](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) such as [natural language processing (NLP) software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) help make searching through and for data easier and more powerful, providing more accurate results.

Implementing analytics software has been a major initiative for companies undergoing digital transformation as these tools offer deeper visibility into an organization's data. Companies adopt these solutions to make sense of large data sets collected from all their various sources.

**Shift to the cloud**

The move from on-premises data analytics to the cloud has been underway for a number of years, with more and more businesses moving their data and data insights into the cloud. This is taking place for various reasons, such as time to insights. The move away from on-premises infrastructure has helped many companies enable data work anywhere one has access to the cloud—anywhere with internet access. 

**Conversational AI**

Historically, to query data within an analytics solution, users needed to master a query language like SQL. With the rise of conversational interfaces, users uncover the data and insights they are looking for using intuitive language. Intuitive methods of querying data mean enabling a larger user base to access and make sense of company data.

**Machine learning**

AI is quickly becoming a promising feature of analytics solutions throughout the whole data journey, from ingestion to insights. From AI-powered data preparation to smart insights, in which the platform suggests visualizations to the end user, big data analytics solutions are quickly becoming more powerful. Machine learning is helping end users discover hidden insights, allowing them to make sense of data and helping them to understand what they are seeing.