# 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=2026-07-31T17%3A13%3A21Z&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=9f12892c32287c08c61b0eda60b039ec7395b5909cd68da40b07aa9d3acb2438&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.starburst.io%2Ffree-trial%2F&secure%5Burl_type%5D=free_trial) ### [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) Databricks è una piattaforma unificata di dati e AI che aiuta le organizzazioni a costruire, governare e scalare pipeline di dati, analisi, machine learning, applicazioni AI e agenti. Più di 20.000 organizzazioni in tutto il mondo — tra cui adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e il 70% delle Fortune 500 — si affidano a Databricks per lavorare con dati aziendali e AI su larga scala. Con sede a San Francisco e oltre 30 uffici in tutto il mondo, Databricks offre una piattaforma unificata che include Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie e Unity Catalog. Fondata nel 2013 dai creatori originali di Apache Spark™, Delta Lake, MLflow e Unity Catalog, Databricks è costruita su un'architettura open lakehouse che unisce dati, analisi e AI. La piattaforma è utilizzata da ingegneri dei dati, data scientist, analisti, sviluppatori, team di machine learning, team di AI e utenti aziendali per collaborare lungo l'intero ciclo di vita dei dati e dell'AI. Le principali capacità di Databricks includono: - Ingegneria dei dati: costruire, automatizzare e gestire pipeline di dati batch, streaming e in tempo reale affidabili. - Analisi e business intelligence: eseguire analisi SQL, creare dashboard e consentire ai team aziendali di esplorare i dati. - Governance dei dati: scoprire, proteggere e gestire dati e asset AI tra team, cloud e carichi di lavoro. - Machine learning e AI: sviluppare modelli, costruire applicazioni AI generative e creare agenti AI di livello produttivo. - Applicazioni di dati: costruire e distribuire applicazioni guidate dai dati utilizzando dati aziendali governati. Disponibile su AWS, Azure e Google Cloud, Databricks aiuta le organizzazioni a lavorare tra i cloud, ridurre i silos di dati e semplificare la collaborazione tra team e strumenti. I clienti utilizzano Databricks per casi d'uso come personalizzazione del cliente, rilevamento delle frodi, manutenzione predittiva, analisi in tempo reale, cybersecurity, ricerca sanitaria, gestione del rischio finanziario, ottimizzazione della catena di approvvigionamento e decisioni potenziate dall'AI. Databricks è utilizzato in settori tra cui servizi finanziari, sanità e scienze della vita, retail, manifatturiero, energia e settore pubblico. Le organizzazioni utilizzano la piattaforma per modernizzare l'infrastruttura dei dati, accelerare l'adozione dell'AI e trasformare i dati aziendali in valore commerciale. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 1,326 #### How Do G2 Users Rate Databricks? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Databricks? - **Venditore:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/databricks-inc) - **Sito web dell'azienda:** databricks.com - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks 92,269 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 48% Large, 38% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Databricks? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti elogiano la **facilità d'uso** e le **funzionalità complete** di Databricks per l'archiviazione dei dati e le applicazioni di ML. - Gli utenti elogiano la **facilità d'uso** di Databricks, migliorando la loro esperienza con interfacce intuitive e servizi affidabili. - Gli utenti apprezzano le **integrazioni senza soluzione di continuità** di Databricks con AWS e altri strumenti, migliorando le operazioni quotidiane e l'efficienza. - Gli utenti apprezzano la **collaborazione senza soluzione di continuità** offerta da Databricks, migliorando il lavoro di squadra sui progetti di dati con approfondimenti in tempo reale. - Gli utenti elogiano le **funzionalità analitiche integrate** di Databricks, migliorando l'elaborazione collaborativa dei dati e la visualizzazione delle intuizioni. ##### Cons - Gli utenti notano una **ripida curva di apprendimento** inizialmente, con permessi confusi e modalità di calcolo che influenzano l'usabilità. - Gli utenti notano che i **costi possono essere piuttosto elevati** per utilizzare Databricks in modo efficace, specialmente per progetti di grandi dimensioni. - Gli utenti trovano una **curva di apprendimento ripida** con Databricks, particolarmente impegnativa per i nuovi arrivati agli strumenti di big data. - Gli utenti trovano la **complessità** di Databricks impegnativa, specialmente per i team più piccoli e i processi di configurazione iniziale. - Gli utenti affrontano **sfide complesse di configurazione** inizialmente, anche se il supporto aiuta a semplificare l'esperienza nel tempo. #### What Are Recent G2 Reviews of Databricks? **["Databricks semplifica ETL e analisi con notebook scalabili"](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13181721)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Diana C._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13181721) **["Utile per gestire e analizzare i dati operativi"](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13090803)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Vishaka C._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13090803) #### What Are G2 Users Discussing About Databricks? - [Cosa fa il software Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments, 1 upvote - [Che cos'è la piattaforma di analisi unificata di Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments - [Cos'è Lakehouse in Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes - [Quali sono le caratteristiche di Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes ### [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery è un data warehouse pronto per l'AI, su scala petabyte e conveniente, che ti permette di eseguire analisi su enormi quantità di dati quasi in tempo reale. Archivia 10 GiB di dati ed esegui fino a 1 TiB di query gratuitamente al mese. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,144 #### How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery? - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google 31,899,995 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 38% Large, 35% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Google Cloud BigQuery? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Google Cloud BigQuery, che consente un'analisi rapida di enormi set di dati senza problemi. - Gli utenti apprezzano la **velocità eccezionale** di BigQuery, che consente un'elaborazione rapida di grandi set di dati senza problemi. - Gli utenti amano la **facile integrazione** con i servizi di Google Cloud, che consente un'analisi e una gestione dei dati fluida. - Gli utenti apprezzano le **capacità di interrogazione veloce** di Google Cloud BigQuery, permettendo un'analisi senza sforzo di enormi set di dati. - Gli utenti apprezzano l' **efficienza delle query** di BigQuery, elaborando senza sforzo query complesse su enormi set di dati con velocità. ##### Cons - Gli utenti scoprono che i **costi possono aumentare rapidamente** con Google Cloud BigQuery, richiedendo un'attenta ottimizzazione delle query per gestire le spese. - Gli utenti hanno difficoltà con **problemi di query** in BigQuery, affrontando costi crescenti e sfide nell'ottimizzazione e risoluzione dei problemi delle query. - Gli utenti trovano **la gestione dei costi impegnativa** con Google Cloud BigQuery a causa di prezzi imprevedibili e incidenti di addebiti inaspettati. - Gli utenti riscontrano **problemi di costo** con Google Cloud BigQuery, lottando con bollette inaspettatamente alte e visibilità limitata dei prezzi. - Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** di Google Cloud BigQuery impegnativa, in particolare per le funzionalità avanzate e le tecniche di ottimizzazione. #### What Are Recent G2 Reviews of Google Cloud BigQuery? **["Strumento cloud facile da usare con query salvate e condivisibili"](https://www.g2.com/it/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12958418)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Reetika P._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12958418) **["BigQuery scalabile e sicuro che si connette senza problemi tra i servizi"](https://www.g2.com/it/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12638747)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Aayush M._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12638747) #### What Are G2 Users Discussing About Google Cloud BigQuery? - [Big Query è gratuito?](https://www.g2.com/it/discussions/is-big-query-free) - 3 comments, 1 upvote - [Is BigQuery part of Google Cloud Platform?](https://www.g2.com/it/discussions/is-bigquery-part-of-google-cloud-platform) - 2 comments, 2 upvotes - [Su cosa si basa Google BigQuery?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-google-bigquery-based-on) - 1 comment - [A cosa serve Google BigQuery?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-google-bigquery-used-for) - 1 comment ### [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) Snowflake rende l'IA aziendale facile, efficiente e affidabile. Migliaia di aziende in tutto il mondo, comprese centinaia delle più grandi al mondo, utilizzano l'AI Data Cloud di Snowflake per condividere dati, creare applicazioni e alimentare il loro business con l'IA. L'era dell'IA aziendale è qui. Scopri di più su snowflake.com (NYSE: SNOW). **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 711 #### How Do G2 Users Rate Snowflake? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Snowflake? - **Venditore:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/snowflake-inc) - **Sito web dell'azienda:** www.snowflake.com - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** 135 Constitution Drive, Menlo Park CA - **Twitter:** @SnowflakeDB 278 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 45% Medium, 43% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Snowflake? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Snowflake, trovandolo veloce ed efficace per la condivisione dei dati e l'analisi. - Gli utenti apprezzano le **funzionalità affidabili** di Snowflake, godendo della sua interfaccia intuitiva e dell'integrazione dati senza soluzione di continuità per l'analisi. - Gli utenti trovano le **capacità di gestione dei dati** di Snowflake eccellenti per aggregare e interrogare in modo efficiente più set di dati. - Gli utenti ammirano la **scalabilità senza soluzione di continuità** di Snowflake, che soddisfa senza sforzo le esigenze lavorative e garantisce prestazioni ottimali. - Gli utenti apprezzano la **rapida analisi dei dati** di Snowflake, che consente di ottenere rapidamente informazioni senza preoccuparsi dell'infrastruttura. ##### Cons - Gli utenti trovano i **costi elevati** di Snowflake onerosi, soprattutto per le piccole imprese con budget limitati. - Gli utenti trovano **limitazioni delle funzionalità** in Snowflake, come la mancanza di blocchi di codice e la difficoltà nella gestione dei permessi. - Gli utenti scoprono che la **gestione dei costi** richiede disciplina, poiché le spese impreviste possono accumularsi rapidamente senza un attento monitoraggio. - Gli utenti trovano **difficile ottimizzare la struttura dei costi** , portando a spese iniziali inaspettatamente elevate durante l'implementazione. - Gli utenti trovano che le **funzionalità limitate** di Snowflake negli script dinamici e nel monitoraggio ostacolino la flessibilità e l'usabilità. #### What Are Recent G2 Reviews of Snowflake? **["Scalabilità elastica e analisi veloce con Snowflake"](https://www.g2.com/it/survey_responses/snowflake-review-13129003)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ravindra N._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/snowflake-review-13129003) **["Snowflake semplifica la gestione dei dati su larga scala"](https://www.g2.com/it/survey_responses/snowflake-review-12898129)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Harshil A._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/snowflake-review-12898129) #### What Are G2 Users Discussing About Snowflake? - [A cosa serve Snowflake?](https://www.g2.com/it/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:** 166 #### 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/it/products/alteryx/reviews) Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. Alteryx è fidato da oltre la metà delle Global 2000 e da 19 delle prime 20 banche globali. Con automazione, governance e sicurezza integrate, i tuoi flussi di lavoro possono scalare e mantenere la conformità mentre forniscono risultati coerenti. E non importa se i tuoi sistemi sono on-premises, ibridi o nel cloud; Alteryx si adatta senza sforzo alla tua infrastruttura. Facile da Usare. Profondamente Connesso. Ciò che distingue veramente Alteryx è il nostro focus sull'efficienza e la facilità d'uso per gli analisti e la nostra comunità attiva di 700.000 utenti Alteryx per supportarti in ogni fase del tuo percorso. Con un'integrazione senza soluzione di continuità ai dati ovunque, inclusi piattaforme come Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, la nostra piattaforma aiuta a unificare i dati isolati e accelerare l'accesso alle intuizioni. Visita Alteryx.com per ulteriori informazioni e per iniziare la tua prova gratuita. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 855 #### How Do G2 Users Rate Alteryx? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Alteryx? - **Venditore:** [Alteryx](https://www.g2.com/it/sellers/alteryx) - **Sito web dell'azienda:** www.alteryx.com - **Anno di Fondazione:** 1997 - **Sede centrale:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx 26,149 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Contabilità - **Company Size:** 63% Large, 21% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Alteryx, trovandolo intuitivo ed efficiente per gli utenti non tecnici. - Gli utenti apprezzano le **capacità di automazione** di Alteryx, migliorando la velocità e l'efficienza nella preparazione e analisi dei dati. - Gli utenti amano il **design intuitivo** di Alteryx, rendendo la gestione dei dati e la creazione di flussi di lavoro senza sforzo ed efficiente. - Gli utenti trovano Alteryx **molto facile da imparare e usare** , migliorando la loro esperienza di flusso di lavoro e automazione dei dati. - Gli utenti apprezzano l' **efficienza** di Alteryx, che consente un'elaborazione rapida dei dati e flussi di lavoro semplificati senza codifica complessa. ##### Cons - Gli utenti menzionano che Alteryx ha un **costo elevato** che può essere impegnativo per piccoli team e startup. - Gli utenti trovano una **curva di apprendimento ripida** per le funzionalità avanzate, rendendo difficile per i principianti padroneggiare Alteryx rapidamente. - Gli utenti evidenziano le **funzionalità mancanti** in Alteryx, come i connettori limitati e i problemi con la flessibilità dell'output. - Gli utenti trovano **difficoltà di apprendimento** in Alteryx a causa di strumenti confusi e errori di risoluzione dei problemi, specialmente per i principianti. - Gli utenti riscontrano **prestazioni lente** quando elaborano grandi set di dati, influenzando l'efficienza e l'usabilità in Alteryx. #### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx? **["Scala le operazioni e risparmia tempo con flussi di lavoro automatizzati per i dati"](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-13047637)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ihor B._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-13047637) **["Rende la preparazione dei dati più veloce con un flusso di lavoro intuitivo di trascinamento e rilascio"](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-13190742)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Anushka S._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-13190742) ### [Azure Databricks](https://www.g2.com/it/products/azure-databricks/reviews) Azure Databricks è una piattaforma di analisi unificata e aperta sviluppata in collaborazione da Microsoft e Databricks. Costruita sull'architettura lakehouse, integra perfettamente l'ingegneria dei dati, la scienza dei dati e il machine learning all'interno dell'ecosistema Azure. Questa piattaforma semplifica lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni basate sui dati fornendo uno spazio di lavoro collaborativo che supporta più linguaggi di programmazione, tra cui SQL, Python, R e Scala. Sfruttando Azure Databricks, le organizzazioni possono elaborare in modo efficiente dati su larga scala, eseguire analisi avanzate e costruire soluzioni AI, beneficiando al contempo della scalabilità e della sicurezza di Azure. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Architettura Lakehouse: Combina i migliori elementi dei data lake e dei data warehouse, consentendo unificati archiviazione e analisi dei dati. - Notebook Collaborativi: Spazi di lavoro interattivi che supportano più linguaggi, facilitando il lavoro di squadra tra ingegneri dei dati, scienziati dei dati e analisti. - Motore Apache Spark Ottimizzato: Migliora le prestazioni per i compiti di elaborazione dei big data, garantendo analisi più veloci e affidabili. - Integrazione Delta Lake: Fornisce transazioni ACID e gestione scalabile dei metadati, migliorando l'affidabilità e la coerenza dei dati. - Integrazione Senza Soluzione di Continuità con Azure: Offre connettività nativa ai servizi Azure come Power BI, Azure Data Lake Storage e Azure Synapse Analytics, semplificando i flussi di lavoro dei dati. - Supporto Avanzato per il Machine Learning: Include ambienti preconfigurati per lo sviluppo di machine learning e AI, con supporto per framework e librerie popolari. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Databricks affronta le sfide della gestione e analisi di grandi quantità di dati offrendo una piattaforma scalabile e collaborativa che unifica l'ingegneria dei dati, la scienza dei dati e il machine learning. Semplifica i flussi di lavoro complessi dei dati, accelera il tempo per ottenere insight e consente lo sviluppo di soluzioni guidate dall'AI. Integrandosi perfettamente con i servizi Azure, assicura un'elaborazione dei dati sicura ed efficiente, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati e a innovare rapidamente. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 212 #### How Do G2 Users Rate Azure Databricks? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Azure Databricks? - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft 13,091,739 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® - **Proprietà:** MSFT #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 47% Large, 27% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Azure Databricks? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti trovano Azure Databricks **molto facile da usare e implementare** , migliorando significativamente la loro esperienza di sviluppo. - Gli utenti apprezzano il **ricco set di funzionalità** di Azure Databricks, evidenziando la sua eccellente integrazione e supporto per più lingue. - Gli utenti apprezzano le **integrazioni senza soluzione di continuità** di Azure Databricks con i servizi Azure, migliorando l'efficienza e semplificando i flussi di lavoro. - Gli utenti beneficiano della **velocità impressionante** di Azure Databricks per l'elaborazione e l'implementazione di dati su larga scala. - Gli utenti apprezzano l' **efficienza delle analisi** in Azure Databricks, che consente un'elaborazione dei dati semplificata e la generazione di approfondimenti. ##### Cons - Gli utenti trovano la **complessità** di Azure Databricks impegnativa, in particolare durante la configurazione iniziale e la gestione del cluster. - Gli utenti trovano la **difficile configurazione** di Azure Databricks impegnativa, rendendo il processo di configurazione iniziale complesso. - Gli utenti sperimentano una **ripida curva di apprendimento** con Azure Databricks, trovandolo impegnativo mentre si adattano alla sua complessità. - Gli utenti sperimentano **prestazioni lente** con Azure Databricks, in particolare durante l'avvio del cluster e i compiti di elaborazione parallela. - Gli utenti spesso trovano **prezzi poco chiari** per Azure Databricks, poiché i costi possono aumentare rapidamente senza un monitoraggio adeguato. #### What Are Recent G2 Reviews of Azure Databricks? **["Una potenza per scalare i flussi di lavoro di ML, ma tieni d'occhio la tua fatturazione."](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-databricks-review-12976834)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Lokesh S._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-databricks-review-12976834) **["Azure Databricks efficiente per grandi dati, un po' grezzo ai bordi"](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-databricks-review-12684122)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Wealth A._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-databricks-review-12684122) #### What Are G2 Users Discussing About Azure Databricks? - [A cosa serve Azure Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/azure-databricks-what-is-azure-databricks-used-for) - 2 comments - [Azure Databricks è PaaS o SAAS?](https://www.g2.com/it/discussions/is-azure-databricks-paas-or-saas) - 2 comments - [Microsoft possiede Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/does-microsoft-own-databricks) - 2 comments - [Che cos'è Databricks Azure?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-databricks-azure) - 1 comment - [What is azure Databricks used for?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-azure-databricks-used-for) ### [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/it/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos è uno strato semantico per l'AI e la BI. Fornisce alle organizzazioni una visione unica, coerente e user-friendly del loro intero patrimonio di dati. Standardizzando il modo in cui i dati sono definiti e compresi, Kyvos elimina la deriva dei metrici tra gli strumenti di BI e garantisce che gli LLM e gli agenti AI lavorino con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze. Kyvos offre anche analisi rapidissime su larga scala e alta concorrenza — inclusa l'analisi multidimensionale granulare sul cloud — senza i tempi di query lenti e i costi crescenti del cloud che di solito ne derivano. Perché le Organizzazioni Usano Kyvos Fondazione Semantica Unificata per AI e BI Lo strato semantico di Kyvos standardizza il modo in cui metriche, KPI, dimensioni, gerarchie, relazioni, calcoli e regole aziendali sono modellati in tutta l'impresa — in modo che dashboard, strumenti di analisi, notebook e sistemi AI operino tutti sulla stessa comprensione del business. Kyvos consente: - Semantica condivisa — un linguaggio dati comune per ogni strumento, team e sistema - Accesso governato — esplorazione dei dati entro confini di sicurezza, ruoli e permessi definiti - Interoperabilità della piattaforma — contesto semantico coerente su piattaforme e ambienti diversi - Prontezza AI — LLM e agenti lavorano con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze o schemi ambigui AI Radicata nel Contesto Aziendale Kyvos radica i sistemi AI nel modello semantico governato, garantendo che operino su un contesto aziendale stabilito piuttosto che su schemi grezzi — migliorando l'accuratezza, la tracciabilità e l'affidabilità degli insight generati dall'AI. Metriche Coerenti tra gli Strumenti di BI Kyvos centralizza le definizioni di metriche e KPI nello strato semantico e le applica in modo coerente su ogni interfaccia di analisi — eliminando la deriva dei metrici e migliorando la fiducia nelle analisi. Analisi ad Alte Prestazioni su Larga Scala Kyvos offre analisi ad alte prestazioni che si scalano con la domanda, consentendo: - Prestazioni di query in frazioni di secondo su dataset massicci - Alta concorrenza tra migliaia di utenti e carichi di lavoro - Tempi di risposta coerenti indipendentemente dal volume di dati o dalla concorrenza - Nessun degrado delle prestazioni con la crescita dell'adozione - Analisi Multidimensionale sul Cloud Kyvos consente analisi multidimensionali profonde, supportando: - Analisi granulare su miliardi di righe - Migliaia di misure e dimensioni in un unico modello - Drill-down veloce attraverso gerarchie complesse - Piena profondità analitica senza sacrificare la velocità delle query Efficienza dei Costi del Cloud Kyvos fornisce analisi attraverso il suo strato semantico piuttosto che instradare ogni query al magazzino — riducendo il consumo di calcolo tra carichi di lavoro di analisi e AI. Con la crescita dell'adozione, le organizzazioni possono scalare utenti, carichi di lavoro e complessità analitica senza un corrispondente aumento dei costi di calcolo del magazzino. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 267 #### How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer? - **Venditore:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/it/sellers/kyvos-insights) - **Sito web dell'azienda:** www.kyvosinsights.com - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights 689 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 57% Medium, 38% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Kyvos Semantic Layer? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Kyvos, che consente rapide intuizioni e un'esperienza intuitiva per dati complessi. - Gli utenti amano la **velocità** di Kyvos per approfondimenti in tempo reale, consentendo query rapide e decisioni più veloci attraverso le metriche dei dati. - Gli utenti apprezzano le **prestazioni eccezionali** di Kyvos per l'analisi rapida di grandi set di dati e la fornitura di informazioni tempestive. - Gli utenti ammirano le **analisi fulminee** del Kyvos Semantic Layer, migliorando le prestazioni e la visualizzazione di grandi set di dati. - Gli utenti apprezzano le **capacità di interrogazione rapida** del Kyvos Semantic Layer, che consentono un'analisi veloce di grandi set di dati transazionali. ##### Cons - Gli utenti trovano la **curva di apprendimento ripida** per le funzionalità avanzate e le query MDX, il che può rallentare gli sforzi di utilizzo. - Gli utenti trovano **difficile l'installazione** del Kyvos Semantic Layer impegnativa, anche se il supporto aiuta a facilitare il processo. - Gli utenti trovano **la configurazione iniziale e la complessità di MDX** impegnative, anche se il supporto aiuta a facilitare il processo di distribuzione. - Gli utenti notano le **limitazioni delle funzionalità** di Kyvos, in particolare la mancanza di analisi avanzate e integrazione per un'esplorazione dei dati senza soluzione di continuità. - Gli utenti sperimentano **problemi di connettività** , poiché l'integrazione iniziale con i sistemi esistenti può richiedere tempo. #### What Are Recent G2 Reviews of Kyvos Semantic Layer? **["Esplorazione dati veloce e coerente attraverso dimensioni con il livello semantico di Kyvos"](https://www.g2.com/it/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— ashish r._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098) **["Il livello semantico di Kyvos aumenta la precisione dell'IA con dati pronti per il business"](https://www.g2.com/it/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Nikhil K._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366) ### [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/it/products/azure-synapse-analytics/reviews) Azure Synapse Analytics è un Enterprise Data Warehouse (EDW) basato su cloud che sfrutta l'elaborazione massivamente parallela (MPP) per eseguire rapidamente query complesse su petabyte di dati. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 #### How Do G2 Users Rate Azure Synapse Analytics? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Azure Synapse Analytics? - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft 13,091,739 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® - **Proprietà:** MSFT #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 45% Medium, 32% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Azure Synapse Analytics? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti lodano l' **esperienza di analisi unificata** di Azure Synapse Analytics, migliorando l'efficienza e semplificando i processi complessi di dati. - Gli utenti apprezzano le **capacità di automazione** di Azure Synapse Analytics, migliorando l'efficienza nelle soluzioni di analisi dei dati. - Gli utenti apprezzano l' **integrazione cloud senza soluzione di continuità** di Azure Synapse Analytics, migliorando i flussi di lavoro dei dati e l'efficienza complessiva. - Gli utenti apprezzano le capacità **economiche** di Azure Synapse Analytics, godendo di soluzioni scalabili senza spese elevate. - Gli utenti apprezzano le capacità di **integrazione dei dati senza soluzione di continuità** di Azure Synapse Analytics, migliorando l'efficienza e semplificando le soluzioni analitiche. ##### Cons - Gli utenti trovano il **processo di stima dei costi complesso** a causa delle difficoltà nel monitorare e ottimizzare i vari componenti del servizio. - Gli utenti affrontano sfide con la **gestione dei costi** , lottando con l'ottimizzazione e il monitoraggio attraverso vari componenti di Azure Synapse. - Gli utenti affrontano sfide con **il debugging di guasti complessi nelle pipeline** a causa di una mancanza di trasparenza dettagliata sugli errori, aumentando il tempo di risoluzione dei problemi. - Gli utenti affrontano **difficoltà nel debug** a causa di una ripida curva di apprendimento e della mancanza di trasparenza dettagliata degli errori durante i fallimenti della pipeline. - Gli utenti trovano Azure Synapse Analytics **costoso** , soprattutto quando si gestiscono i costi tra più servizi e query. #### What Are Recent G2 Reviews of Azure Synapse Analytics? **["Piattaforma di Analisi Unificata con Integrazione Senza Soluzione di Continuità con Azure"](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-synapse-analytics-review-12353239)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Ashish D._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-synapse-analytics-review-12353239) **["Data warehousing unificato e Big Data in un'unica potente piattaforma"](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-synapse-analytics-review-12435130)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Daniel H._ [Read full review](https://www.g2.com/it/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/it/discussions/does-azure-synapse-include-analysis-services) - [When should use Azure synapse analytics?](https://www.g2.com/it/discussions/when-should-use-azure-synapse-analytics) - [What are advantages of Azure synapse analytics?](https://www.g2.com/it/discussions/what-are-advantages-of-azure-synapse-analytics) - [What is included in Azure synapse analytics?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-included-in-azure-synapse-analytics) ### [Dataiku](https://www.g2.com/it/products/dataiku/reviews) Dataiku è la piattaforma per il successo dell'IA: il livello di orchestrazione dell'IA dove le imprese costruiscono, implementano e governano analisi, modelli e agenti su larga scala. Si posiziona sopra le piattaforme di dati, i cloud e i servizi di IA che già utilizzi, lavorando su tutti senza vincolarti a nessuno. Dataiku amplia chi può costruire IA di produzione, mettendo gli strumenti giusti nelle mani sia dei data scientist che degli esperti di dominio, dai analisti delle frodi ai pianificatori della domanda. Orchestri machine learning, regole, LLM e agenti come un unico sistema governato, costruito su oltre un decennio di esecuzione di IA di produzione. La governance è parte integrante della costruzione piuttosto che qualcosa aggiunto successivamente, quindi i team spediscono più velocemente mantenendo sotto controllo prestazioni, costi e rischi. Il risultato: IA che passa dalla sperimentazione a un'esecuzione affidabile e misurabile ora, non tra 18 mesi. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 213 #### How Do G2 Users Rate Dataiku? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Dataiku? - **Venditore:** [Dataiku](https://www.g2.com/it/sellers/dataiku) - **Sito web dell'azienda:** Dataiku.com - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku 22,917 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Scientist, Data Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Prodotti farmaceutici - **Company Size:** 60% Large, 22% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Dataiku? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti apprezzano come Dataiku faciliti lo **sviluppo di ML facile** , permettendo di concentrarsi sulla costruzione di modelli senza la complessità. - Gli utenti amano la **facilità d'uso** di Dataiku, che semplifica compiti complessi e migliora la loro esperienza di analisi dei dati. - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** in Dataiku, consentendo la collaborazione sia per utenti tecnici che non tecnici. - Gli utenti apprezzano le **facili integrazioni** di Dataiku, facilitando una collaborazione e un'implementazione fluida tra vari strumenti di analisi. - Gli utenti beneficiano del **miglioramento della produttività** di Dataiku, che consente uno sviluppo più rapido dei progetti e una crescita professionale migliorata. ##### Cons - Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** di Dataiku impegnativa, rendendo difficile per i principianti padroneggiare la piattaforma. - Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** impegnativa per i principianti, influenzando la loro capacità di utilizzare efficacemente Dataiku. - Gli utenti trovano la **curva di apprendimento difficile** impegnativa, in particolare per i principianti che navigano tra le funzionalità avanzate. - Gli utenti sperimentano **prestazioni lente** con Dataiku quando gestiscono grandi set di dati, influenzando l'efficienza e la produttività. - Gli utenti trovano Dataiku **costoso** , soprattutto per le organizzazioni e i progetti più piccoli, influenzando l'accessibilità e l'accessibilità economica. #### What Are Recent G2 Reviews of Dataiku? **["Piattaforma unificata e low-code che aumenta la produttività end-to-end dei dati e dell'IA"](https://www.g2.com/it/survey_responses/dataiku-review-13125252)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ravindra N._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/dataiku-review-13125252) **["Costruisci flussi di lavoro più veloci con dati connessi da molti fornitori o fonti di dati distinte"](https://www.g2.com/it/survey_responses/dataiku-review-13120436)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Adalberto G._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/dataiku-review-13120436) #### What Are G2 Users Discussing About Dataiku? - [Is Dataiku an ETL tool?](https://www.g2.com/it/discussions/is-dataiku-an-etl-tool) - [Is Dataiku web based?](https://www.g2.com/it/discussions/is-dataiku-web-based) - [What is DSS Dataiku?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-dss-dataiku) - [What is Dataiku DSS used for?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-dataiku-dss-used-for) ### [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/it/products/splunk-enterprise/reviews) Scopri cosa sta succedendo nella tua azienda e prendi rapidamente azioni significative con Splunk Enterprise. Automatizza la raccolta, l'indicizzazione e l'allerta dei dati macchina che sono critici per le tue operazioni. Scopri le intuizioni attuabili da tutti i tuoi dati, indipendentemente dalla fonte o dal formato. Sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per decisioni aziendali predittive e proattive. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 415 #### How Do G2 Users Rate Splunk Enterprise? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Splunk Enterprise? - **Venditore:** [Cisco](https://www.g2.com/it/sellers/cisco) - **Anno di Fondazione:** 1984 - **Sede centrale:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco 720,366 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® - **Proprietà:** NASDAQ:CSCO #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 64% Large, 27% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Splunk Enterprise? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti apprezzano l' **innovazione** di Splunk Enterprise, apprezzando le sue funzionalità intuitive e le potenti capacità analitiche. - Gli utenti apprezzano le **funzionalità di personalizzazione** di Splunk Enterprise, che consentono approfondimenti su misura e dashboard dinamici per un monitoraggio efficace. - Gli utenti elogiano la **facilità d'uso** di Splunk Enterprise, migliorando il monitoraggio efficace e la rapida risoluzione dei problemi. - Gli utenti apprezzano le **capacità di gestione dei log efficienti** di Splunk Enterprise per un'analisi accurata e approfondimenti. - Gli utenti apprezzano le **potenti funzionalità di reporting** di Splunk Enterprise, migliorando significativamente le capacità di analisi e visualizzazione dei dati. ##### Cons - Gli utenti trovano Splunk Enterprise **costoso** , specialmente con l'aumento dei volumi di dati, influenzando le operazioni dei team più piccoli. - Gli utenti affrontano una **ripida curva di apprendimento** con Splunk Enterprise, che può ostacolare una rapida padronanza delle sue funzionalità. - Gli utenti evidenziano la **costosa licenza** di Splunk Enterprise, rendendo difficile l'adozione per alcune aziende. - Gli utenti affrontano **problemi di integrazione** con Splunk Enterprise, richiedendo migliori componenti aggiuntivi e un'architettura più semplice per una distribuzione più facile. - Gli utenti ritengono che Splunk Enterprise abbia **funzionalità mancanti** , manchi di componenti aggiuntivi importanti e opzioni di onboarding dei dati più flessibili. #### What Are Recent G2 Reviews of Splunk Enterprise? **["La ricerca SPL e le dashboard sono davvero utili"](https://www.g2.com/it/survey_responses/splunk-enterprise-review-12547655)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Nishith J._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/splunk-enterprise-review-12547655) **["Eccellente soluzione di osservabilità aziendale e gestione dei log per infrastrutture cloud ibride"](https://www.g2.com/it/survey_responses/splunk-enterprise-review-12045230)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— RaviShankar S._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/splunk-enterprise-review-12045230) #### What Are G2 Users Discussing About Splunk Enterprise? - [A cosa serve Splunk Enterprise?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-splunk-enterprise-used-for) - 1 comment - [Qual è la differenza tra Splunk Enterprise e Splunk Enterprise Security?](https://www.g2.com/it/discussions/splunk-enterprise-what-is-the-difference-between-splunk-enterprise-and-splunk-enterprise-security) - 1 comment - [Quali sono i componenti di Splunk Enterprise?](https://www.g2.com/it/discussions/what-are-splunk-enterprise-components) - 1 comment - [Quali app sono incluse con Splunk Enterprise?](https://www.g2.com/it/discussions/which-apps-ship-with-splunk-enterprise) - 1 comment - [Cosa fa Splunk Enterprise?](https://www.g2.com/it/discussions/what-does-splunk-enterprise-do) - 1 comment ### [dbt](https://www.g2.com/it/products/dbt/reviews) dbt è un flusso di lavoro di trasformazione che consente ai team di dati di distribuire rapidamente e in modo collaborativo codice analitico seguendo le migliori pratiche di ingegneria del software come modularità, portabilità, CI/CD e documentazione. Ora chiunque conosca SQL può costruire pipeline di dati di livello produttivo. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 208 #### How Do G2 Users Rate dbt? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind dbt? - **Venditore:** [dbt Labs](https://www.g2.com/it/sellers/dbt-labs) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Philadelphia, US - **Twitter:** @getdbt 14,792 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Engineer, Analytics Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 56% Medium, 27% Small #### What Do G2 Reviewers Say About dbt? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti amano la **facilità d'uso** di dbt, grazie alla sua struttura chiara, documentazione intuitiva e integrazione senza soluzione di continuità. - Gli utenti apprezzano dbt per la sua **integrazione delle migliori pratiche di ingegneria del software** , migliorando la manutenibilità e la collaborazione nelle trasformazioni SQL. - Gli utenti apprezzano le funzionalità di **automazione** di dbt, migliorando significativamente la manutenibilità del codice SQL e trasformando i flussi di lavoro dei dati. - Gli utenti apprezzano il **potere trasformativo** di dbt, che organizza e modella i dati in modo efficiente per ottenere informazioni utili. - Gli utenti apprezzano dbt per la sua **alta qualità dei dati** , garantendo l'integrità e migliorando i flussi di lavoro analitici attraverso la modularizzazione e la documentazione. ##### Cons - Gli utenti affrontano sfide con **funzionalità limitata** in dbt a causa di modelli rigidi e difficoltà di debug, influenzando il progresso del progetto. - Gli utenti spesso affrontano **problemi di dipendenza** con dbt, portando a risoluzioni di problemi che richiedono tempo e interruzioni nei flussi di lavoro. - Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** per padroneggiare concetti come Jinja e Git piuttosto impegnativa. - Gli utenti hanno difficoltà con **messaggi di errore poco utili** in dbt, rendendo la risoluzione dei problemi difficile e frustrante. - Gli utenti affrontano **segnalazioni di errori confuse** che complicano la risoluzione dei problemi e ostacolano l'identificazione rapida delle questioni. #### What Are Recent G2 Reviews of dbt? **["dbt semplifica i flussi di dati con potenti funzionalità incrementali e SCD2"](https://www.g2.com/it/survey_responses/dbt-review-12712114)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Hithesh P._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/dbt-review-12712114) **["Materializzazioni semplici guidate da SQL con potente tracciabilità"](https://www.g2.com/it/survey_responses/dbt-review-12985641)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Anish G._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/dbt-review-12985641) #### What Are G2 Users Discussing About dbt? - [Che cos'è la modellazione dei dati DBT?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-dbt-data-modelling) - 2 comments - [Che cos'è la tecnologia DBT?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-dbt-technology) - 2 comments - [Che cos'è lo strumento di database DBT?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-dbt-database-tool) - 1 comment - [A cosa serve lo strumento DBT?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-dbt-tool-used-for) - 2 comments ### [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/it/products/teradata-autonomous-knowledge-platform/reviews) La piattaforma di conoscenza autonoma di Teradata attiva l'intelligenza aziendale unificando dati, conoscenza e contesto aziendale per raggiungere risultati tangibili. Con Teradata, le organizzazioni possono fornire agli agenti il contesto completo per avere un impatto quando è importante. La nostra soluzione consente alle aziende di connettersi e scalare in sede, nel cloud o attraverso un approccio ibrido. Teradata offre un reale valore aziendale con l'IA. Scopri di più su Teradata.com. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 356 #### How Do G2 Users Rate Teradata Autonomous Knowledge Platform? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Teradata Autonomous Knowledge Platform? - **Venditore:** [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/it/sellers/teradata-autonomous-knowledge-platform) - **Anno di Fondazione:** 1979 - **Sede centrale:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata 93,113 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® - **Proprietà:** NYSE:TDC #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 69% Large, 22% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Teradata Autonomous Knowledge Platform? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti evidenziano le **prestazioni estreme** della Teradata Autonomous Knowledge Platform, soprattutto per l'elaborazione efficiente di grandi volumi di dati. - Gli utenti apprezzano l' **esecuzione di query ad alte prestazioni** in Teradata, migliorando significativamente le loro capacità di analisi aziendale. - Gli utenti apprezzano la **scalabilità** della Teradata Autonomous Knowledge Platform, migliorando significativamente l'integrazione dei dati e l'efficienza operativa. - Gli utenti elogiano le **alte prestazioni e velocità** di Teradata, elaborando efficientemente grandi set di dati senza problemi. - Gli utenti apprezzano la **rapida elaborazione di grandi set di dati** con Teradata, lodando le sue prestazioni e stabilità durante le operazioni. ##### Cons - Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** della Teradata Autonomous Knowledge Platform impegnativa, influenzando temporaneamente l'adozione e la produttività. - Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** della Teradata Autonomous Knowledge Platform impegnativa, in particolare per coloro che mancano di competenze tecniche. - Gli utenti trovano la **complessità** della piattaforma di Teradata impegnativa, in particolare per gli utenti non tecnici e i nuovi adottanti. - Gli utenti esprimono preoccupazioni riguardo ai **requisiti di gestione dei costi** necessari per evitare potenziali usi impropri e problemi di prestazioni. - Gli utenti percepiscono l' **alto costo** della Teradata Autonomous Knowledge Platform come un notevole svantaggio che influisce sull'accessibilità. #### What Are Recent G2 Reviews of Teradata Autonomous Knowledge Platform? **["Prestazioni di query rapide di Teradata Vantage e analisi avanzate per Big Data"](https://www.g2.com/it/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12821668)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Muzammil M._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12821668) **["Teradata Vantage eccelle nell'elaborazione di Big Data e nell'analisi avanzata"](https://www.g2.com/it/survey_responses/teradata-autonomous-knowledge-platform-review-12739181)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Nijat I._ [Read full review](https://www.g2.com/it/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/it/discussions/what-does-teradata-data-lab-do) - [Is Teradata a premiership?](https://www.g2.com/it/discussions/is-teradata-a-premiership) - [What is Teradata Vantage?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-teradata-vantage) - [How much does Teradata cost?](https://www.g2.com/it/discussions/how-much-does-teradata-cost) - [What is Sandbox in Teradata?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-sandbox-in-teradata) ### [Confluent](https://www.g2.com/it/products/confluent/reviews) Servizio cloud-native per dati in movimento creato dagli autori originali di Apache Kafka® I consumatori di oggi hanno il mondo a portata di mano e nutrono un'aspettativa inflessibile per esperienze di marca in tempo reale end-to-end. I dati in movimento sono l'ingrediente fondamentale e sottostante a qualsiasi esperienza cliente veramente connessa. Forniscono un flusso continuo di eventi in tempo reale abbinato a un'elaborazione di flussi in tempo reale per alimentare le operazioni di backend guidate dai dati e le esperienze ricche di frontend necessarie affinché qualsiasi azienda possa avere successo nei mercati competitivi e orientati al consumatore di oggi. Metti in movimento i tuoi dati evitando i mal di testa della gestione dell'infrastruttura e concentrati su ciò che conta di più: la tua attività. Creato dagli autori originali di Apache Kafka, Confluent Cloud è un servizio completamente gestito e cloud-native per connettere ed elaborare tutti i tuoi dati in tempo reale, ovunque siano necessari. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 #### How Do G2 Users Rate Confluent? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Confluent? - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity 74,660 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® - **Proprietà:** SWX:IBM #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 36% Large, 33% Small #### What Do G2 Reviewers Say About Confluent? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti apprezzano la **semplicità e scalabilità** dei servizi cloud di Confluent, migliorando la loro esperienza con Kafka e Flink. - Gli utenti apprezzano l' **integrazione dei dati in tempo reale senza sforzo** attraverso i servizi cloud gestiti di Confluent, migliorando significativamente il loro flusso di lavoro. - Gli utenti apprezzano la **vasta gamma di connettori** in Confluent, semplificando l'integrazione dei dati in tempo reale e migliorando la produttività. - Gli utenti apprezzano l' **integrazione semplificata dei dati in tempo reale** con Confluent, beneficiando dei suoi servizi cloud gestiti e dei numerosi connettori. - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Confluent, rendendo l'integrazione dei dati e l'elaborazione dei flussi senza sforzo ed efficiente. ##### Cons - Gli utenti notano che la **stima dei costi può essere elevata** con l'aumento del volume dei dati, richiedendo tempo per imparare il sistema. - Gli utenti trovano Confluent **costoso** poiché i costi aumentano con il volume dei dati e le funzionalità sono limitate nelle edizioni inferiori. - Gli utenti affrontano una **ripida curva di apprendimento** con Confluent, insieme a costi crescenti con l'aumentare del volume dei dati. - Gli utenti trovano una **mancanza di funzionalità** in Confluent, specialmente con strumenti essenziali limitati all'edizione Enterprise. - Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** impegnativa, richiedendo un tempo significativo per comprendere il flusso di lavoro e le funzionalità di Confluent. #### What Are Recent G2 Reviews of Confluent? **["Gestione senza sforzo di Kafka con Confluent"](https://www.g2.com/it/survey_responses/confluent-review-12744384)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Abhishek g._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/confluent-review-12744384) **["esperienza senza soluzione di continuità"](https://www.g2.com/it/survey_responses/confluent-review-8457785)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Anup M._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/confluent-review-8457785) #### What Are G2 Users Discussing About Confluent? - [Qual è il tuo caso d'uso principale per Confluent e come migliora il tuo streaming di dati in tempo reale?](https://www.g2.com/it/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/it/discussions/what-is-confluent-product) - [What does Confluent software do?](https://www.g2.com/it/discussions/what-does-confluent-software-do) - [What is the difference between Confluent and Kafka?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-the-difference-between-confluent-and-kafka) - [Is Confluent SaaS or PaaS?](https://www.g2.com/it/discussions/is-confluent-saas-or-paas) ### [Starburst](https://www.g2.com/it/products/starburst/reviews) Starburst è la piattaforma dati per analisi, applicazioni e AI, che unifica i dati tra cloud e on-premises per accelerare l'innovazione AI. Le organizzazioni—dalle startup alle imprese Fortune 500 in oltre 60 paesi—si affidano a Starburst per un accesso rapido ai dati, una collaborazione senza interruzioni e una governance di livello enterprise su un data lakehouse ibrido aperto. Ovunque si trovino i dati, Starburst ne sblocca il pieno potenziale, alimentando dati e AI dallo sviluppo al deployment. Rendendo l'architettura dei dati a prova di futuro, Starburst aiuta le aziende a stimolare l'innovazione con l'AI. Scopri di più su starburst.ai **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 99 #### How Do G2 Users Rate Starburst? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Starburst? - **Venditore:** [Starburst](https://www.g2.com/it/sellers/starburst) - **Sito web dell'azienda:** www.starburst.io - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Boston, MA - **Twitter:** @starburstdata 3,454 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 46% Large, 32% Small #### What Do G2 Reviewers Say About Starburst? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Gli utenti evidenziano le capacità di **interrogazione veloce** di Starburst, che consentono un rapido accesso e analisi dei dati attraverso varie fonti. - Gli utenti apprezzano l' **efficienza delle query** di Starburst, che consente un rapido accesso a diverse fonti di dati senza sforzo. - Gli utenti apprezzano l' **integrazione senza soluzione di continuità** con varie fonti di dati, migliorando significativamente l'efficienza dell'accesso e dell'analisi dei dati. - Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Starburst, che consente un accesso efficiente ai dati e un'analisi in tempo reale da varie fonti. - Gli utenti elogiano Starburst per le sue **prestazioni superiori** , recuperando rapidamente dati accurati e migliorando la produttività complessiva. ##### Cons - Gli utenti spesso riscontrano **problemi di query** con Starburst, trovandolo meno efficiente per query complesse rispetto agli editor SQL tradizionali. - Gli utenti trovano la **complessità iniziale dell'installazione** di Starburst impegnativa, specialmente con la configurazione e l'ottimizzazione delle query. - Gli utenti notano una **ripida curva di apprendimento** quando configurano Starburst, rendendo l'integrazione e l'ottimizzazione difficili per i nuovi utenti. - Gli utenti spesso sperimentano **prestazioni lente** su Starburst, specialmente durante i picchi di utilizzo e con query complesse. - Gli utenti segnalano **problemi di prestazioni** con Starburst, specialmente quando eseguono query complesse, causando rallentamenti significativi. #### What Are Recent G2 Reviews of Starburst? **["Revisione di Starburst Enterprise"](https://www.g2.com/it/survey_responses/starburst-review-10604384)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Rajiv B._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/starburst-review-10604384) **["Trasformare l'analisi aziendale e abilitare l'IA attraverso la federazione dei dati"](https://www.g2.com/it/survey_responses/starburst-review-11962416)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Utente verificato in Servizi finanziari_ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/starburst-review-11962416) #### What Are G2 Users Discussing About Starburst? - [What does Starburst do?](https://www.g2.com/it/discussions/what-does-starburst-do) - [What is Starburst Presto?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-starburst-presto) - [What is Starburst tech?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-starburst-tech) - [What does Starburst data do?](https://www.g2.com/it/discussions/what-does-starburst-data-do) ### [Azure Data Lake Analytics](https://www.g2.com/it/products/azure-data-lake-analytics/reviews) Azure Data Lake Analytics è un'architettura di elaborazione dati distribuita basata su cloud offerta da Microsoft nel cloud Azure. Si basa su YARN, lo stesso della piattaforma open-source Hadoop. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 #### How Do G2 Users Rate Azure Data Lake Analytics? - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Azure Data Lake Analytics? - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft 13,091,739 follower su Twitter - **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn® - **Proprietà:** MSFT #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 54% Large, 27% Medium #### What Are Recent G2 Reviews of Azure Data Lake Analytics? **["La centrale di gestione dei dati"](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-7674920)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Sam L._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-7674920) **["Ottimo servizio per gestire le tue esigenze di big data"](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-5253914)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Abhishek C._ [Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/azure-data-lake-analytics-review-5253914) #### What Are G2 Users Discussing About Azure Data Lake Analytics? - [A cosa serve Azure Data Lake Analytics?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-azure-data-lake-analytics-used-for) - [How do I make Azure Data Lake Analytics?](https://www.g2.com/it/discussions/how-do-i-make-azure-data-lake-analytics) - [What is Azure Data lake and stream analytics tools?](https://www.g2.com/it/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/it/discussions/what-are-the-key-capabilities-of-microsoft-azure-data-lake-analytics) - [What is Azure Data Lake Analytics?](https://www.g2.com/it/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 [Managed Detection and Response (MDR) Software](https://www.g2.com/categories/managed-detection-and-response-mdr) [ETL Tools](https://www.g2.com/categories/etl-tools) [Core HR Software](https://www.g2.com/categories/core-hr) [Influencer Marketing Platforms](https://www.g2.com/categories/influencer-marketing-platforms) [E-commerce Fraud Protection Software](https://www.g2.com/categories/e-commerce-fraud-protection) 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.