# Melhor Plataformas de Integração de Big Data para Empresas *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Produtos classificados na categoria geral Plataformas de Integração de Big Data são semelhantes em muitos aspectos e ajudam empresas de todos os tamanhos a resolverem seus problemas de negócios. No entanto, características de negócios empresariais, preços, configuração e instalação diferem das empresas de outros tamanhos, e é por isso que conectamos compradores com o Negócio Empresarial Plataformas de Integração de Big Data certo para atender às suas necessidades. Compare as avaliações de produtos com base em resenhas de usuários empresariais ou conecte-se com um dos consultores de compra da G2 para encontrar as soluções certas dentro da categoria de Negócio Empresarial Plataformas de Integração de Big Data. Além de se qualificar para inclusão na categoria Plataformas de Integração de Big Data, para se qualificar para inclusão na categoria de Negócio Empresarial Plataformas de Integração de Big Data, um produto deve ter pelo menos 10 resenhas feitas por um revisor de um negócio empresarial. ## Top Plataformas de Integração de Big Data at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews) | 4.5/5.0 (1,147 reviews) | Análise SQL sem servidor em pipelines de dados nativos do Google | "[Ferramenta de Nuvem Fácil de Usar com Consultas Salvas e Compartilháveis](https://www.g2.com/pt/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12958418)" | | 2 | [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (805 reviews) | ETL sem código e mistura de dados de múltiplas fontes | "[Análise Intuitiva de Arrastar e Soltar que Acelera a Preparação de Dados e Insights](https://www.g2.com/pt/survey_responses/alteryx-review-12983224)" | | 3 | [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) | 4.5/5.0 (707 reviews) | Análise de múltiplas cargas de trabalho com separação de computação e armazenamento | "[Easy, Efficient Data Extraction with Clear Database Insights](https://www.g2.com/pt/survey_responses/snowflake-review-12884116)" | | 4 | [Workato](https://www.g2.com/pt/products/workato/reviews) | 4.7/5.0 (747 reviews) | Orquestração de dados entre aplicativos com receitas de baixo código | "[Workato nos ajuda a construir integrações complexas em uma velocidade impressionante.](https://www.g2.com/pt/survey_responses/workato-review-10305521)" | | 5 | [Azure Data Factory](https://www.g2.com/pt/products/azure-data-factory/reviews) | 4.6/5.0 (95 reviews) | Orquestração ETL nativa do Azure em fontes de dados híbridas | "[Integração de Dados Intuitiva e Escalável com o Azure Data Factory](https://www.g2.com/pt/survey_responses/azure-data-factory-review-12454264)" | | 6 | [Amazon Redshift](https://www.g2.com/pt/products/amazon-redshift/reviews) | 4.3/5.0 (369 reviews) | Armazenamento de dados analíticos nativo da AWS em escala de petabytes | "[Plataforma de Dados em Nuvem Escalável e Eficiente](https://www.g2.com/pt/survey_responses/amazon-redshift-review-12872150)" | | 7 | [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/pt/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews) | 4.4/5.0 (371 reviews) | Construção de pipeline ETL de baixo código em ambientes híbridos | "[Pipelines Intuitivos de Arrastar e Soltar com Sincronização Confiável em Tempo Real](https://www.g2.com/pt/survey_responses/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip-review-12873225)" | | 8 | [5X](https://www.g2.com/pt/products/5x/reviews) | 4.9/5.0 (81 reviews) | Consolidação de pilha de dados de ponta a ponta com orquestração gerenciada do dbt | "[Um parceiro de dados confiável e escalável](https://www.g2.com/pt/survey_responses/5x-review-11889175)" | | 9 | [Maia](https://www.g2.com/pt/products/matillion-maia/reviews) | 4.5/5.0 (119 reviews) | — | "[Maia escalou mais de 800 migrações de pipeline sem sobrecarga adicional](https://www.g2.com/pt/survey_responses/maia-review-12920298)" | | 10 | [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/pt/products/astro-by-astronomer/reviews) | 4.5/5.0 (135 reviews) | Orquestração de Airflow gerenciada com entrega de pipeline sem infraestrutura | "[Excelente experiência para desenvolvedores e clientes](https://www.g2.com/pt/survey_responses/astro-by-astronomer-review-8428848)" | ## How Many Plataformas de Integração de Big Data Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 128 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.52/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **Top Trending Product**: EazyDI (+9.58%) - Among all products in this category, EazyDI recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 19, 2026* ## How Does G2 Rank Plataformas de Integração de Big Data Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 9,400+ Avaliações Autênticas - 128+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. --- **Sponsored** ### CData Sync Ao contrário das ferramentas baseadas em volume com preços imprevisíveis, o CData Sync oferece uma única plataforma para ETL e ETL reverso, com flexibilidade total de implantação e preços fixos e escaláveis—assim, seus custos não aumentam à medida que seus dados crescem. Conecte-se a mais de 250 fontes de dados empresariais, incluindo: • Salesforce, Microsoft Dynamics e SAP • SharePoint, NetSuite, Workday e QuickBooks • ServiceNow, Xero, Sage Intacct, HubSpot, Marketo, Oracle • ...e muitos mais Replique esses dados em seus destinos preferidos, como: • Snowflake, Databricks, SQL Server, Redshift, OneLake e outros Implante do seu jeito—no local, na sua própria nuvem ou em um modelo SaaS de nuvem privada. Começar é simples: 1. Faça login 2. Selecione suas tabelas de origem 3. Defina seu intervalo de sincronização O CData Sync cuida do resto, usando atualizações incrementais eficientes que minimizam a carga em seus sistemas operacionais. A plataforma inclui: • ETL/ELT/ETL reverso com apontar e clicar • Captura de Dados de Mudança (CDC) sem permissões elevadas de banco de dados • Controle completo de dados e transformações SQL personalizadas • Integração com dbt O CData Sync centraliza seus fluxos de dados automatizados, dando a você controle total, entrega mais rápida e a liberdade de escalar sem taxas ocultas. Baixe uma avaliação gratuita de 30 dias do CData Sync ou saiba mais em: www.cdata.com/sync [Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1186&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1181&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1181&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=124922&secure%5Bresource_id%5D=1186&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fbig-data-integration-platforms%2Fenterprise&secure%5Btoken%5D=5988a23f149eab89c362c5727cb9c9969b094293bd5fa67a5cf2102a3f0486b9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.cdata.com%2Fsync%2F%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dsponsored-link%26utm_campaign%3Dsync-clicks-etl-tools&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Plataformas de Integração de Big Data Products in 2026? ### 1. [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews) Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o desempenho de fornecedores, segmentando dados de clientes, analisando a retenção de funcionários ou construindo aplicações de IA competitivas a partir dos seus dados proprietários, o Alteryx One facilita a limpeza, combinação e análise de dados para desbloquear os insights únicos que impulsionam decisões impactantes. Análises Guiadas por IA O Alteryx automatiza e simplifica cada etapa da preparação e análise de dados, desde a validação e enriquecimento até análises preditivas e insights automatizados. Incorpore IA generativa diretamente em seus fluxos de trabalho para agilizar tarefas complexas de dados e gerar insights mais rapidamente. Flexibilidade incomparável, seja você preferir fluxos de trabalho sem código, comandos em linguagem natural ou opções de baixo código, o Alteryx se adapta às suas necessidades. Confiável. Seguro. Pronto para Empresas. O Alteryx é confiado por mais da metade das empresas do Global 2000 e 19 dos 20 maiores bancos globais. Com automação, governança e segurança integradas, seus fluxos de trabalho podem escalar e manter a conformidade enquanto entregam resultados consistentes. E não importa se seus sistemas estão no local, híbridos ou na nuvem; o Alteryx se encaixa perfeitamente na sua infraestrutura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. O que realmente diferencia o Alteryx é nosso foco na eficiência e facilidade de uso para analistas e nossa comunidade ativa de 700.000 usuários do Alteryx para apoiá-lo em cada etapa da sua jornada. Com integração perfeita a dados em todos os lugares, incluindo plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, nossa plataforma ajuda a unificar dados isolados e acelerar a obtenção de insights. Visite Alteryx.com para mais informações e para começar seu teste gratuito. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 805 **How Do G2 Users Rate Alteryx?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Alteryx?** - **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/pt/sellers/alteryx) - **Website da Empresa:** https://www.alteryx.com - **Ano de Fundação:** 1997 - **Localização da Sede:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,149 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Analista - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Contabilidade - **Company Size:** 63% Empresa, 21% Médio Porte #### What Are Alteryx's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (333 reviews) - Automação (148 reviews) - Intuitivo (132 reviews) - Aprendizagem Fácil (102 reviews) - Eficiência (102 reviews) **Cons:** - Caro (88 reviews) - Curva de Aprendizado (80 reviews) - Recursos Faltantes (62 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (55 reviews) - Desempenho lento (41 reviews) ### 2. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery é uma plataforma de análise de dados totalmente gerenciada e pronta para IA que ajuda a maximizar o valor dos seus dados e é projetada para ser multi-engine, multi-formato e multi-cloud. Armazene 10 GiB de dados e execute até 1 TiB de consultas gratuitamente por mês. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,147 **How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google) - **Ano de Fundação:** 1998 - **Localização da Sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,899,995 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 38% Empresa, 35% Médio Porte #### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons? **Pros:** - Velocidade (143 reviews) - Facilidade de Uso (129 reviews) - Integrações (110 reviews) - Consulta Rápida (105 reviews) - Eficiência de Consulta (100 reviews) **Cons:** - Caro (127 reviews) - Problemas de Consulta (65 reviews) - Curva de Aprendizado (54 reviews) - Gestão de Custos (52 reviews) - Questões de Custo (51 reviews) ### 3. [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) A Snowflake permite que todas as organizações mobilizem seus dados com o AI Data Cloud da Snowflake. Os clientes usam o AI Data Cloud para unir dados isolados, descobrir e compartilhar dados com segurança, alimentar aplicativos de dados e executar diversas cargas de trabalho de IA/ML e analíticas. Onde quer que os dados ou usuários estejam, a Snowflake oferece uma experiência de dados única que abrange várias nuvens e geografias. Milhares de clientes em muitos setores, incluindo 691 dos 2000 maiores do mundo segundo a Forbes em 2023 (G2K) até 31 de janeiro, usam o AI Data Cloud da Snowflake para impulsionar seus negócios. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 707 **How Do G2 Users Rate Snowflake?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Snowflake?** - **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/snowflake-inc) - **Website da Empresa:** https://www.snowflake.com - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (278 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (11,308 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 45% Médio Porte, 42% Empresa #### What Are Snowflake's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (89 reviews) - Escalabilidade (68 reviews) - Gestão de Dados (67 reviews) - Recursos (66 reviews) - Integrações (61 reviews) **Cons:** - Caro (53 reviews) - Custo (36 reviews) - Gestão de Custos (32 reviews) - Curva de Aprendizado (25 reviews) - Limitações de Recursos (21 reviews) ### 4. [Azure Data Factory](https://www.g2.com/pt/products/azure-data-factory/reviews) Azure Data Factory (ADF) é um serviço de integração de dados totalmente gerenciado e sem servidor, projetado para simplificar o processo de ingestão, preparação e transformação de dados de fontes diversas. Ele permite que as organizações construam e orquestrem fluxos de trabalho de Extração, Transformação, Carga (ETL) e Extração, Carga, Transformação (ELT) em um ambiente sem código, facilitando o movimento e a transformação de dados entre sistemas locais e baseados em nuvem. Principais Recursos e Funcionalidades: - Conectividade Extensa: ADF oferece mais de 90 conectores integrados, permitindo a integração com uma ampla gama de fontes de dados, incluindo bancos de dados relacionais, sistemas NoSQL, aplicativos SaaS, APIs e serviços de armazenamento em nuvem. - Transformação de Dados Sem Código: Utilizando fluxos de dados de mapeamento alimentados pelo Apache Spark™, o ADF permite que os usuários realizem transformações de dados complexas sem escrever código, simplificando o processo de preparação de dados. - Rehospedagem de Pacotes SSIS: As organizações podem facilmente migrar e estender seus pacotes existentes do SQL Server Integration Services (SSIS) para a nuvem, alcançando economias significativas de custos e escalabilidade aprimorada. - Escalável e Econômico: Como um serviço sem servidor, o ADF escala automaticamente para atender às demandas de integração de dados, oferecendo um modelo de preços pay-as-you-go que elimina a necessidade de investimentos iniciais em infraestrutura. - Monitoramento e Gerenciamento Abrangentes: O ADF fornece ferramentas robustas de monitoramento, permitindo que os usuários acompanhem o desempenho dos pipelines, configurem alertas e garantam a operação eficiente dos fluxos de trabalho de dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Azure Data Factory aborda as complexidades da integração de dados moderna, fornecendo uma plataforma unificada que conecta fontes de dados díspares, automatiza fluxos de trabalho de dados e facilita transformações de dados avançadas. Isso capacita as organizações a derivar insights acionáveis de seus dados, aprimorar os processos de tomada de decisão e acelerar iniciativas de transformação digital. Ao oferecer um ambiente escalável, econômico e sem código, o ADF reduz a carga operacional nas equipes de TI e permite que engenheiros de dados e analistas de negócios se concentrem em entregar valor por meio de estratégias orientadas por dados. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 95 **How Do G2 Users Rate Azure Data Factory?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Azure Data Factory?** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft) - **Ano de Fundação:** 1975 - **Localização da Sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,091,739 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 60% Empresa, 30% Médio Porte #### What Are Azure Data Factory's Pros and Cons? **Pros:** - Integração de Dados (7 reviews) - Facilidade de Uso (7 reviews) - Conectores (6 reviews) - Integrações (6 reviews) - Escalabilidade (5 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Depuração (5 reviews) - Depuração Difícil (4 reviews) - Caro (4 reviews) - Limitações de Recursos (4 reviews) - Complexidade (3 reviews) ### 5. [Workato](https://www.g2.com/pt/products/workato/reviews) Workato é a iPaaS classificada como número 1 e a líder em MCP Empresarial — a plataforma em que as empresas confiam para unificar integração, automação e IA em um ambiente seguro e nativo da nuvem. Confiada por mais de 12.000 clientes, incluindo metade das empresas da Fortune 500, a Workato conecta todos os sistemas, processos e fontes de dados com mais de 14.000 conectores pré-construídos. O que diferencia a Workato: o MCP Empresarial transforma processos de negócios comprovados em habilidades governadas e prontas para agentes que qualquer agente de IA — Claude, ChatGPT, Cursor ou personalizado — pode executar de forma segura e previsível. Não é necessário substituir e descartar. Seja modernizando integrações legadas ou implantando IA agentiva em escala, a Workato oferece a orquestração, governança e confiança necessárias na empresa. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 747 **How Do G2 Users Rate Workato?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Workato?** - **Vendedor:** [Workato](https://www.g2.com/pt/sellers/workato) - **Website da Empresa:** https://www.workato.com - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @Workato (3,641 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,401 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 43% Médio Porte, 33% Empresa #### What Are Workato's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (240 reviews) - Integrações fáceis (173 reviews) - Integrações (171 reviews) - Recursos (156 reviews) - Automação (149 reviews) **Cons:** - Complexidade (70 reviews) - Curva de Aprendizado (58 reviews) - Limitações de Dados (55 reviews) - Recursos Faltantes (55 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (48 reviews) ### 6. [Amazon Redshift](https://www.g2.com/pt/products/amazon-redshift/reviews) Dezenas de milhares de clientes usam o Amazon Redshift, um serviço de data warehouse rápido, totalmente gerenciado e em escala de petabytes que torna simples e econômico analisar eficientemente todos os seus dados usando suas ferramentas de inteligência de negócios existentes. Ele é otimizado para conjuntos de dados que variam de algumas centenas de gigabytes a um petabyte ou mais e custa menos de $1.000 por terabyte por ano, um décimo do custo da maioria das soluções tradicionais de data warehousing. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 369 **How Do G2 Users Rate Amazon Redshift?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Amazon Redshift?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,232,483 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Dados Sênior - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 40% Empresa, 39% Médio Porte #### What Are Amazon Redshift's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (7 reviews) - Integrações (7 reviews) - Integrações fáceis (5 reviews) - Consulta Rápida (5 reviews) - Escalabilidade (5 reviews) **Cons:** - Complexidade (5 reviews) - Limitações de Recursos (5 reviews) - Limitações de Software (5 reviews) - Problemas de Consulta (4 reviews) - Otimização de Consultas (4 reviews) ### 7. [AWS Glue](https://www.g2.com/pt/products/aws-glue/reviews) AWS Glue é um serviço de integração de dados sem servidor que facilita para os usuários de análise descobrir, preparar, mover e integrar dados de múltiplas fontes para análise, aprendizado de máquina e desenvolvimento de aplicações. Você pode descobrir e conectar-se a mais de 70 fontes de dados diversas, gerenciar seus dados em um catálogo de dados centralizado e criar, executar e monitorar visualmente pipelines ETL para carregar dados em seus data lakes. Você pode imediatamente pesquisar e consultar dados catalogados usando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 194 **How Do G2 Users Rate AWS Glue?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind AWS Glue?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,232,483 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 49% Empresa, 29% Médio Porte #### What Are AWS Glue's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (6 reviews) - Integração de Dados (3 reviews) - Soluções ETL (3 reviews) - Recursos (3 reviews) - Simples (3 reviews) **Cons:** - Desempenho lento (3 reviews) - Dificuldade de Depuração (2 reviews) - Depuração Difícil (2 reviews) - Problemas de Desempenho (2 reviews) - Demorado (2 reviews) ### 8. [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/pt/products/astro-by-astronomer/reviews) Para equipes de dados que buscam aumentar a disponibilidade de dados confiáveis, a Astronomer oferece o Astro, a moderna plataforma de orquestração de dados, alimentada pelo Airflow. O Astro permite que engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de dados construam, executem e observem pipelines como código. A Astronomer é a força motriz por trás do Apache Airflow™, o padrão de fato para expressar fluxos de dados como código. O Airflow é baixado mais de 31 milhões de vezes a cada mês e é usado por centenas de milhares de equipes ao redor do mundo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 135 **How Do G2 Users Rate Astro by Astronomer?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Astro by Astronomer?** - **Vendedor:** [Astronomer](https://www.g2.com/pt/sellers/astronomer) - **Website da Empresa:** https://www.astronomer.io/ - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** New York, US - **Twitter:** @astronomerio (19,697 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,595 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Dados Sênior - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros - **Company Size:** 47% Médio Porte, 38% Empresa #### What Are Astro by Astronomer's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (25 reviews) - Melhoria de Eficiência (14 reviews) - Interface do Usuário (13 reviews) - Automação (11 reviews) - Facilidade de Implantação (10 reviews) **Cons:** - Caro (8 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (8 reviews) - Curva de Aprendizado (6 reviews) - Aprendizado Difícil (5 reviews) - Limitações de Recursos (5 reviews) ### 9. [IBM StreamSets](https://www.g2.com/pt/products/ibm-streamsets/reviews) StreamSets, uma empresa da Software AG, elimina o atrito na integração de dados em ambientes híbridos e multi-cloud complexos para acompanhar as demandas de dados empresariais imediatas. Nossa plataforma permite que as equipes de dados desbloqueiem dados—sem ceder o controle—para habilitar uma empresa orientada por dados. - Pipelines resilientes percebem e se adaptam a mudanças constantes na estrutura de dados, semântica e infraestrutura. - Aprenda uma vez para criar muitos pipelines de integração diferentes com uma única experiência de design para todos os padrões — streaming, batch, CDC, ETL, ELT, ML. - Fragmentos de pipeline reutilizáveis permitem que qualquer pessoa use a funcionalidade que seus engenheiros de dados projetam. - O SDK Python permite que você modele pipelines para escala, criando facilmente centenas de pipelines com apenas algumas linhas de código. - Transformações de dados simplificadas com processadores pré-definidos para atender a 99% dos seus requisitos analíticos prontos para uso. - Topologias fornecem transparência para ver como os sistemas estão conectados e como os dados fluem pela empresa. - SLAs de dados e regras expõem problemas ocultos em seus fluxos de dados, criando trilhos de proteção ao longo dos pipelines de dados para qualidade de dados, dimensionamento, desempenho de throughput, taxas de erro, vazamento de informações privadas/sensíveis e mais. StreamSets entrega dados prontos para análise, melhorando a tomada de decisões em tempo real e reduzindo os custos e riscos associados ao fluxo de dados em uma organização. É por isso que as maiores empresas do mundo confiam no StreamSets para alimentar milhões de pipelines de dados para análises modernas, ciência de dados, aplicativos inteligentes e integração híbrida. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 115 **How Do G2 Users Rate IBM StreamSets?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM StreamSets?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 42% Empresa, 33% Médio Porte #### What Are IBM StreamSets's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (30 reviews) - Interface do Usuário (16 reviews) - Gestão de Dados (15 reviews) - Pipeline de Dados (15 reviews) - Integrações (14 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (13 reviews) - Caro (10 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (8 reviews) - Desempenho lento (8 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (8 reviews) ### 10. [ILUM](https://www.g2.com/pt/products/ilum-ilum/reviews) Ilum: Uma Plataforma de Dados Criada por Engenheiros de Dados, para Engenheiros de Dados Ilum é uma plataforma Data Lakehouse que unifica a gestão de dados, processamento distribuído, análises e fluxos de trabalho de IA para engenheiros de IA, engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. Pertence às categorias de software de Plataforma de Dados, Data Lakehouse e Engenharia de Dados e suporta implantação flexível em ambientes de nuvem, on-premise e híbridos. Ilum permite que equipes técnicas construam, operem e escalem infraestrutura de dados moderna usando padrões abertos. Integra ferramentas para processamento em lote, processamento de fluxo, exploração baseada em notebooks, orquestração de fluxos de trabalho e inteligência de negócios, tudo em uma única plataforma. Ilum suporta formatos de tabela abertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi e Apache Paimon. Também oferece integração nativa com Apache Spark e Trino para computação, com suporte para Apache Flink atualmente em desenvolvimento. Principais características incluem: - Editor SQL: Consulte Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL com autocompletar, pré-visualizações de resultados e inspeção de metadados. - Linhagem de Dados & Catálogo: Visualize o fluxo de dados usando OpenLineage e explore conjuntos de dados através de um Catálogo de Dados pesquisável. - Integração com Notebooks: Use notebooks Jupyter integrados, pré-configurados para Spark, metadados e seu ambiente de dados para exploração ou modelagem. - Gestão de Trabalhos Spark: Envie, monitore e depure trabalhos Spark com logs integrados, métricas, agendamento e um Servidor de Histórico Spark embutido. - Suporte Trino: Execute consultas federadas em várias fontes de dados usando Trino diretamente dentro do Ilum. - Pipelines Declarativos: Defina pipelines ETL e de análises repetíveis, com rastreamento de dependências e lógica de recuperação. - Diagramas ERD Automáticos: Gere instantaneamente diagramas ER a partir de esquemas para auxiliar na compreensão e integração de dados. - Experimentação & Rastreamento de ML: Inclui MLflow para gerenciar experimentos, rastrear parâmetros, métricas e artefatos, totalmente integrado com notebooks e pipelines de dados para otimizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de modelos. - Integração & Implantação de IA: Suporta tanto casos de uso de ML clássico quanto de IA moderna, incluindo fluxos de trabalho GenAI, busca vetorial e aplicações baseadas em embeddings. Modelos podem ser registrados, versionados e implantados para inferência dentro de pipelines declarativos. - Interface de Agente de IA Integrada: Ilum integra, fornecendo uma interface estilo GPT para interagir com seus dados, acionar pipelines, gerar SQL ou explorar metadados usando linguagem natural, trazendo capacidades GenAI diretamente para sua plataforma de dados. - Dashboards de BI: Suporte nativo para Apache Superset, com integração JDBC para Tableau, Power BI e outras ferramentas de BI. Destaques adicionais: - Gestão de Multi-Cluster: Conecte múltiplos clusters Spark ou Kubernetes para escalar e isolar cargas de trabalho. - Controle de Acesso Granular: Integração com LDAP, OAuth2 e Hydra para acesso seguro baseado em funções. - Pronto para Híbrido: Projetado para substituir Databricks ou Cloudera em ambientes onde a adoção de nuvem é parcial, regulada ou não é possível. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 23 **How Do G2 Users Rate ILUM?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind ILUM?** - **Vendedor:** [Ilum](https://www.g2.com/pt/sellers/ilum) - **Website da Empresa:** https://ilum.cloud/ - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Santa Fe, US - **Twitter:** @IlumCloud (19 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Telecomunicações - **Company Size:** 52% Empresa, 35% Médio Porte #### What Are ILUM's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (17 reviews) - Recursos (17 reviews) - Integrações (17 reviews) - Configurar Facilidade (16 reviews) - Integrações fáceis (15 reviews) **Cons:** - Configuração Complexa (9 reviews) - Configuração Difícil (9 reviews) - Curva de Aprendizado (9 reviews) - Melhoria de UX (8 reviews) - Complexidade (7 reviews) ### 11. [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/pt/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews) A Plataforma SnapLogic é uma solução de integração e automação agentic que ajuda equipes empresariais a conectar aplicativos, fontes de dados e APIs, e orquestrar fluxos de trabalho impulsionados por IA em ambientes de nuvem e locais. A SnapLogic está sediada em San Mateo, Califórnia. Fundada em 2006, a empresa atende clientes em diversos setores, incluindo serviços financeiros, farmacêuticos, manufatura, software e educação superior, com escritórios na América do Norte, Europa e Ásia-Pacífico. A plataforma é projetada para equipes de TI, engenheiros de dados e especialistas em integração que precisam mover dados entre sistemas, automatizar processos de negócios e governar a atividade de agentes de IA em escala. Ela suporta casos de uso incluindo integração de aplicativos, gerenciamento de pipelines de dados, gerenciamento do ciclo de vida de APIs, modernização de sistemas legados e orquestração de IA empresarial. \*\*Recursos e capacidades principais da Plataforma SnapLogic incluem:\*\* - Construtor de pipelines visual e de baixo código: Um designer de arrastar e soltar que permite às equipes construir, testar e implantar integrações sem escrever código personalizado, reduzindo a dependência de recursos de desenvolvedores. - Biblioteca de conectores Snaps pré-construídos: Mais de 1.000 conectores reutilizáveis para aplicativos empresariais, bancos de dados, serviços em nuvem e plataformas de dados, configuráveis para padrões de integração simples e complexos. - SnapGPT: Um co-piloto de IA integrado à plataforma que gera pipelines de integração, sugere mapeamentos de dados e auxilia na solução de problemas de pipelines usando entradas de linguagem natural. - Gerenciamento de APIs: Ferramentas para criar, publicar, proteger e monitorar APIs, permitindo que as organizações exponham e consumam serviços de dados em sistemas internos e externos. - Automação de fluxo de trabalho agentic: Capacidades para projetar e orquestrar agentes de IA que executam processos de negócios em várias etapas, com suporte nativo para o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para gerenciar interações de agentes entre modelos e ferramentas. - Integração e transformação de dados: Suporte para pipelines de dados em lote, em tempo real e em streaming com capacidades de transformação, mapeamento e enriquecimento integradas para dados estruturados e não estruturados. - Monitoramento e governança centralizados: Um painel unificado para rastrear o desempenho de pipelines, gerenciar controles de acesso e manter a auditabilidade em toda a atividade de integração e automação. A Plataforma SnapLogic aborda desafios comuns que as organizações enfrentam ao escalar suas operações tecnológicas: dados fragmentados em sistemas desconectados, altos custos de desenvolvimento de integração e a complexidade de implantar IA em ambientes regulados ou críticos para a missão. Ao fornecer uma plataforma unificada para integração tradicional e automação agentic, ela reduz a dependência de conectores codificados sob medida e permite que as equipes construam e gerenciem integrações sem exigir profundo conhecimento em engenharia de software. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 371 **How Do G2 Users Rate SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?** - **Vendedor:** [SnapLogic](https://www.g2.com/pt/sellers/snaplogic) - **Website da Empresa:** https://www.snaplogic.com - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnapLogic (7,348 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/210766/ (317 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Consultor - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 46% Empresa, 36% Médio Porte #### What Are SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)'s Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (85 reviews) - Integrações fáceis (70 reviews) - Integrações (54 reviews) - Interface do Usuário (50 reviews) - Automação (43 reviews) **Cons:** - Problemas de Desempenho (31 reviews) - Desempenho Insatisfatório (25 reviews) - Dificuldades Técnicas (25 reviews) - Complexidade (22 reviews) - Relatar Erro (22 reviews) ### 12. [Control-M](https://www.g2.com/pt/products/control-m/reviews) Control-M da BMC Software é uma plataforma de orquestração de operações digitais projetada para ajudar organizações a conectar aplicações, pipelines de dados e processos de infraestrutura dentro de um ecossistema unificado. Esta solução é especificamente adaptada para gerenciar ambientes híbridos complexos, fornecendo uma estrutura robusta para projetar, automatizar e governar fluxos de trabalho que abrangem tanto tecnologias locais quanto em nuvem. Ao simplificar o gerenciamento de dependências operacionais, o Control-M permite que equipes de TI e negócios mantenham resiliência, conformidade e eficiência em escala. A plataforma é particularmente benéfica para organizações que requerem operações contínuas, pois promove a colaboração entre equipes de desenvolvimento, dados e operações através de um ambiente compartilhado. Esta abordagem colaborativa melhora a transparência e reduz significativamente o esforço manual, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas em vez de tarefas rotineiras. As capacidades de orquestração do Control-M facilitam a coordenação de cargas de trabalho em sistemas tradicionais, aplicações modernas em nuvem e tecnologias de dados emergentes, garantindo que todos os componentes funcionem perfeitamente juntos. A visibilidade e controle centralizados capacitam as equipes a identificar potenciais interrupções cedo, garantindo assim uma execução suave dos processos de ponta a ponta. O Control-M incorpora análises preditivas e automação orientada por eventos, que são essenciais para antecipar problemas de desempenho e se adaptar a condições de negócios ou sistemas em mudança. Esta postura proativa permite que as equipes de operações mantenham os níveis de serviço e acelerem a resolução de incidentes sem o fardo da supervisão manual constante. Além disso, a integração da plataforma com fluxos de trabalho DevOps e DataOps garante que os esforços de automação estejam alinhados com os objetivos organizacionais, apoiando assim tanto a inovação quanto a governança. Indústrias como finanças, saúde, manufatura e telecomunicações utilizam amplamente o Control-M, onde confiabilidade, conformidade e continuidade operacional são primordiais. Ao conectar pessoas, sistemas e dados, o Control-M transforma ambientes operacionais fragmentados em sistemas coesos e orientados por dados de execução. Com a vasta experiência da BMC em automação inteligente, o Control-M capacita as empresas a reduzir a complexidade, melhorar a agilidade e entregar continuamente valor de negócios em um cenário digital em constante evolução. A plataforma se destaca por fornecer uma solução abrangente que não só aborda os desafios operacionais atuais, mas também prepara as organizações para as demandas futuras. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 157 **How Do G2 Users Rate Control-M?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Control-M?** - **Vendedor:** [BMC Software](https://www.g2.com/pt/sellers/bmc-software) - **Website da Empresa:** https://www.bmc.com - **Ano de Fundação:** 1980 - **Localização da Sede:** Houston, TX - **Twitter:** @BMCSoftware (47,946 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,877 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Sistemas - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Bancário - **Company Size:** 51% Empresa, 15% Pequena Empresa #### What Are Control-M's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (50 reviews) - Automação (33 reviews) - Recursos (32 reviews) - Economia de tempo (31 reviews) - Automação de Tarefas (27 reviews) **Cons:** - Complexidade (35 reviews) - Curva de Aprendizado (24 reviews) - Interface de Usuário Complexa (19 reviews) - Aprendizado Difícil (19 reviews) - Caro (19 reviews) ### 13. [Maia](https://www.g2.com/pt/products/matillion-maia/reviews) Maia é uma plataforma de automação de dados impulsionada por agentes autônomos de IA que constroem, mantêm e evoluem produtos de dados, eliminando assim o trabalho manual com dados. Maia capacita CDAOs e equipes de dados empresariais a entregar produtos de dados em escala de máquina enquanto mantém a governança. Sua plataforma integrada combina agentes especializados no Maia Team, fundamentados na inteligência de dados organizacional do Maia Context Engine e executados através das ferramentas de dados governadas do Maia Foundation. Organizações como EDF, St. James’ Place e Nature’s Touch usam Maia para automatizar o trabalho com dados em escala, modernizar plataformas e acelerar roteiros de IA sem aumentar o número de funcionários. Veja Maia por si mesmo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 119 **How Do G2 Users Rate Maia?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Maia?** - **Vendedor:** [Matillion](https://www.g2.com/pt/sellers/matillion) - **Website da Empresa:** https://www.matillion.com - **Ano de Fundação:** 2011 - **Localização da Sede:** Salford, GB - **Twitter:** @matillion (7,362 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2360297/ (459 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 47% Médio Porte, 31% Empresa #### What Are Maia's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (10 reviews) - Automação (5 reviews) - Simples (5 reviews) - Interface do Usuário (5 reviews) - Eficiência de ETL (4 reviews) **Cons:** - Limitações de Recursos (9 reviews) - Caro (4 reviews) - Limitações (4 reviews) - Dependência de Nuvem (3 reviews) - Problemas de API (2 reviews) ### 14. [Elastic Stack](https://www.g2.com/pt/products/elastic-stack/reviews) O Elastic Stack, comumente conhecido como ELK Stack, é um conjunto abrangente de ferramentas de código aberto projetado para ingestão, armazenamento, análise e visualização de dados em tempo real. Ele é composto por Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash, permitindo que os usuários lidem com dados de qualquer fonte e em qualquer formato de maneira eficiente. Características e Funcionalidades Principais: - Elasticsearch: Um mecanismo de busca e análise distribuído, baseado em JSON, que permite o armazenamento, busca e análise rápidos de grandes volumes de dados. - Kibana: Uma interface de usuário extensível que fornece visualizações poderosas, dashboards e ferramentas de gerenciamento para interpretar e apresentar dados de forma eficaz. - Beats e Logstash: Ferramentas de ingestão de dados que coletam e processam dados de várias fontes, transformando-os e encaminhando-os para o Elasticsearch para indexação. - Integrações: Uma infinidade de integrações pré-construídas que facilitam a coleta de dados e a conexão perfeita com o Elastic Stack, permitindo insights rápidos. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Elastic Stack capacita as organizações a aproveitar todo o potencial de seus dados, fornecendo uma plataforma escalável e resiliente para busca e análise em tempo real. Ele aborda desafios como o gerenciamento de grandes conjuntos de dados, garantindo alta disponibilidade e entregando resultados de busca relevantes rapidamente. Ao oferecer uma solução unificada para ingestão, armazenamento, análise e visualização de dados, o Elastic Stack permite que os usuários obtenham insights acionáveis, melhorem a eficiência operacional e tomem decisões informadas com base em seus dados. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 104 **How Do G2 Users Rate Elastic Stack?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Elastic Stack?** - **Vendedor:** [Elastic](https://www.g2.com/pt/sellers/elastic) - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @elastic (65,200 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (5,079 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NYSE: ESTC **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 46% Médio Porte, 34% Empresa #### What Are Elastic Stack's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (3 reviews) - Flexibilidade (3 reviews) - Gerenciamento de Logs (3 reviews) - Eficiência de Pesquisa (3 reviews) - Versatilidade (3 reviews) **Cons:** - Gestão de Recursos (3 reviews) - Questões de Complexidade (2 reviews) - Caro (2 reviews) - Uso Elevado de Memória (2 reviews) - Curva de Aprendizado (2 reviews) ### 15. [Riva](https://www.g2.com/pt/products/riva/reviews) Capacitando Relacionamentos Confiáveis em Serviços Financeiros Riva é o parceiro confiável para organizações que buscam construir relacionamentos mais fortes com os clientes enquanto otimizam operações. Nossas soluções inovadoras capacitam consultores a oferecer experiências personalizadas e em conformidade em grande escala. Com integração perfeita de CRM, insights de clientes em tempo real e governança avançada de dados, a Riva garante que cada interação seja significativa. Atendendo serviços financeiros e outras indústrias sensíveis a dados por mais de 15 anos, ajudamos empresas a proteger seus clientes, cultivar relacionamentos duradouros e recuperar tempo valioso. Junte-se às mais de 650 empresas em todo o mundo que confiam na Riva para transformar a forma como se envolvem com seus clientes. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 106 **How Do G2 Users Rate Riva?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Riva?** - **Vendedor:** [Omni Technology Solutions](https://www.g2.com/pt/sellers/omni-technology-solutions) - **Website da Empresa:** https://www.rivacrmintegration.com - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Edmonton, Alberta - **Twitter:** @crm_integration (6 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/278719/ (125 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Bancário - **Company Size:** 41% Médio Porte, 31% Pequena Empresa #### What Are Riva's Pros and Cons? **Pros:** - Precisão (3 reviews) - Economia de tempo (3 reviews) - Automação (2 reviews) - Integração de CRM (2 reviews) - Suporte ao Cliente (2 reviews) **Cons:** - Integração de IA (1 reviews) - Limitações da IA (1 reviews) - Dificuldade de Automação (1 reviews) - Problemas de Automação (1 reviews) - Complexidade (1 reviews) ### 16. [Apache Sqoop](https://www.g2.com/pt/products/apache-sqoop/reviews) Apache Sqoop é uma ferramenta projetada para transferir dados em massa de forma eficiente entre o Apache Hadoop e armazenamentos de dados estruturados, como bancos de dados relacionais. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 29 **How Do G2 Users Rate Apache Sqoop?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Apache Sqoop?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation) - **Ano de Fundação:** 1999 - **Localização da Sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,168 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 55% Empresa, 23% Médio Porte ### 17. [Adverity](https://www.g2.com/pt/products/adverity/reviews) Gestão Centralizada de Dados para o Profissional de Marketing Moderno Adverity é a plataforma de inteligência de marketing que capacita agências e empresas a transformar dados complexos em decisões confiantes, impulsionadas por IA. Através de conectividade automatizada com mais de 600 fontes e destinos de dados, capacidades inigualáveis de transformação de dados, governança de dados poderosa e IA agentica e conversacional integrada para acesso simplificado a dados e ativação de insights, a Adverity permite uma tomada de decisão mais inteligente e rápida. A Adverity é utilizada por marcas e agências líderes, incluindo Unilever, Bosch, IKEA, Barilla, Forbes, GroupM, Publicis, Dentsu, entre outras. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 307 **How Do G2 Users Rate Adverity?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Adverity?** - **Vendedor:** [Adverity GmbH](https://www.g2.com/pt/sellers/adverity-gmbh) - **Website da Empresa:** https://www.adverity.com - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** Vienna, Austria - **Twitter:** @myadverity (1,757 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5340622/ (312 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Engenheiro de Dados - **Top Industries:** Marketing e Publicidade, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 43% Médio Porte, 38% Pequena Empresa #### What Are Adverity's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (16 reviews) - Integrações (11 reviews) - Gestão de Dados (10 reviews) - Integrações fáceis (10 reviews) - Interface do Usuário (10 reviews) **Cons:** - Demorado (7 reviews) - Configuração Complexa (4 reviews) - Gestão de Dados (4 reviews) - Aprendizado Difícil (4 reviews) - Personalização Limitada (4 reviews) ### 18. [Qlik Replicate](https://www.g2.com/pt/products/qlik-replicate/reviews) O Qlik Replicate (anteriormente Attunity Replicate) capacita as organizações a acelerar a replicação, ingestão e streaming de dados em uma ampla variedade de bancos de dados heterogêneos, data warehouses e plataformas de big data. Usado por centenas de empresas em todo o mundo, o Qlik Replicate move seus dados de forma fácil, segura e eficiente, com impacto operacional mínimo. O Qlik Replicate fornece integração de dados automatizada, em tempo real e universal em todos os principais pontos de origem, como bancos de dados, sistemas como SAP, mainframes e Salesforce, e entrega dados para sistemas de streaming, data warehouses e data lakes. No local e na nuvem. O Qlik Replicate é diferente e pronto para empresas. Ele move dados em alta velocidade da origem para o destino, de forma simples e fácil, e oferece um monitoramento unificado dos seus pipelines de dados em toda a empresa, tudo gerenciado através de uma interface gráfica que automatiza completamente a replicação de ponta a ponta. Com nossa configuração simplificada e sem agentes, seus administradores e arquitetos de dados podem rapidamente configurar, controlar e monitorar cargas em massa e atualizações em tempo real com captura de dados de mudança (CDC) automatizada em escala. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 95 **How Do G2 Users Rate Qlik Replicate?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Qlik Replicate?** - **Vendedor:** [Qlik](https://www.g2.com/pt/sellers/qlik) - **Ano de Fundação:** 1993 - **Localização da Sede:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,130 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,551 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 1 (888) 994-9854 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Bancário - **Company Size:** 42% Empresa, 35% Médio Porte #### What Are Qlik Replicate's Pros and Cons? **Pros:** - Recursos (3 reviews) - Gestão de Banco de Dados (2 reviews) - Integrações fáceis (2 reviews) - Escalabilidade (2 reviews) - Automação (1 reviews) **Cons:** - Configuração Complexa (2 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (2 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Segurança Inadequada (1 reviews) ### 19. [Coefficient](https://www.g2.com/pt/products/coefficient/reviews) O Coefficient é uma nova maneira de trabalhar com os dados da sua empresa de forma melhor, mais rápida e mais precisa, sem nunca sair da sua planilha, integrando-se com as ferramentas que você já usa. Uma vez instalado, o Coefficient funciona como um companheiro na barra lateral, de modo que os dados da sua empresa estão a apenas alguns cliques de distância a qualquer momento. Qualquer fonte de dados com a qual você trabalhe está disponível diretamente na sua barra lateral do Coefficient – como Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL e Looker – com a capacidade de consolidar seus dados de múltiplos sistemas em uma única planilha. Use os filtros do Coefficient para personalizar facilmente suas importações para trabalhar apenas com os dados que você precisa, mantendo suas planilhas eficientes. Volte rapidamente a qualquer momento para adicionar mais dados no mesmo relatório. Nunca reconstrua a mesma análise duas vezes mantendo seus dados atualizados com atualizações programadas. E use os alertas do Coefficient para acionar mensagens no Slack ou e-mail sempre que sua planilha for atualizada. Agora, você pode transformar sua planilha no sistema de monitoramento mais flexível e poderoso em todos os dados da sua empresa. Diga “adeus” aos fluxos de trabalho manuais de dados e “olá” para planilhas conectadas. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 188 **How Do G2 Users Rate Coefficient?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Coefficient?** - **Vendedor:** [Coefficient](https://www.g2.com/pt/sellers/coefficient) - **Website da Empresa:** https://coefficient.io/ - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @coefficient_io (346 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (71 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 47% Médio Porte, 36% Pequena Empresa #### What Are Coefficient's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (72 reviews) - Automação (42 reviews) - Integrações (42 reviews) - Economia de tempo (36 reviews) - Integrações fáceis (31 reviews) **Cons:** - Recursos Limitados (18 reviews) - Limitações de Recursos (17 reviews) - Limitações (13 reviews) - Recursos Faltantes (12 reviews) - Problemas de Integração (11 reviews) ### 20. [Cloudera](https://www.g2.com/pt/products/cloudera/reviews) A Cloudera é a única empresa de plataforma híbrida de dados e IA que grandes organizações confiam para levar IA aos seus dados, onde quer que eles estejam. Ao contrário de outros fornecedores, a Cloudera oferece uma experiência de nuvem consistente que converge nuvens públicas, data centers locais e a borda, aproveitando uma base comprovada de código aberto. Como pioneira em big data, a Cloudera capacita as empresas a aplicar IA e a ter controle sobre 100% de seus dados, em todas as formas, melhorando a segurança, governança e insights em tempo real e preditivos. As maiores marcas do mundo em todos os setores confiam na Cloudera para transformar a tomada de decisões e, em última análise, aumentar os resultados financeiros, proteger contra ameaças e salvar vidas. A plataforma de dados e IA da Cloudera inclui: Cloudera AI: Implante e escale qualquer modelo de IA, em qualquer lugar. A Cloudera leva a computação para dados governados onde eles estão para IA Privada em qualquer lugar por design. Controle completo, segurança e governança de dados, modelos, agentes e inferência críticos para a missão garantem implantações de IA soberana mais rápidas. Cloudera Data-in-Motion: Tome decisões rápidas a partir de dados em tempo real em qualquer lugar. Mova dados com qualquer estrutura de qualquer fonte para qualquer destino de forma contínua em ambientes híbridos, permitindo decisões críticas para os negócios no momento ao processar e analisar dados em tempo real em qualquer lugar, da borda à IA, conforme os negócios acontecem. Cloudera Open Data Lakehouse: Processe qualquer dado, em qualquer lugar, para insights acionáveis. Tome decisões inteligentes com um data lakehouse aberto alimentado por Apache Iceberg que entrega dados confiáveis, seguros e unificados para alimentar agentes, aplicativos de IA e análises, melhorando a colaboração, quebrando silos e simplificando o compartilhamento. Cloudera Unified Data Fabric: Unifique segurança e governança em todo o patrimônio de dados. Vá além da gestão de dados fragmentada: Quebre silos e conecte fontes de dados díspares de forma inteligente e segura para fornecer uma visão unificada de todos os dados organizacionais e controle centralizado de ponta a ponta em ambientes de dados híbridos complexos. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Cloudera?** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/pt/sellers/cloudera) - **Website da Empresa:** https://www.cloudera.com - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @cloudera (106,442 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,446 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequena Empresa #### What Are Cloudera's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (22 reviews) - Escalabilidade (17 reviews) - Segurança (9 reviews) - Gestão de Dados (8 reviews) - Recursos (8 reviews) **Cons:** - Caro (16 reviews) - Complexidade (7 reviews) - Aprendizado Difícil (5 reviews) - Documentação Ruim (4 reviews) - Problemas de Acesso (3 reviews) ### 21. [IBM DataStage](https://www.g2.com/pt/products/ibm-datastage/reviews) IBM® InfoSphere® DataStage® é uma plataforma ETL líder que integra dados em vários sistemas empresariais. Ele aproveita uma estrutura paralela de alto desempenho, disponível no local ou na nuvem. A plataforma escalável fornece gerenciamento de metadados estendido e conectividade empresarial. Integra dados heterogêneos, incluindo big data em repouso (baseado em Hadoop) ou big data em movimento (baseado em fluxo), em plataformas distribuídas e mainframe. Suporta IBM Db2® Z e Db2 para z/OS®, aplica regras de carga de trabalho e de negócios, e integra dados em tempo real em uma plataforma fácil de implantar e escalável. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 62 **How Do G2 Users Rate IBM DataStage?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM DataStage?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,660 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Bancário, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 77% Empresa, 15% Médio Porte #### What Are IBM DataStage's Pros and Cons? **Pros:** - Personalização (1 reviews) - Pipeline de Dados (1 reviews) - Arraste (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) - Melhoria de Eficiência (1 reviews) **Cons:** - Processos Complexos (1 reviews) - Problemas de Dependência (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Falta de Dados em Tempo Real (1 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews) ### 22. [Apache NiFi](https://www.g2.com/pt/products/apache-nifi/reviews) Apache NiFi é uma plataforma de integração de dados de código aberto projetada para automatizar o fluxo de informações entre sistemas. Ele permite que os usuários projetem, gerenciem e monitorem fluxos de dados por meio de uma interface intuitiva baseada na web, facilitando a ingestão, transformação e roteamento de dados em tempo real sem a necessidade de codificação extensiva. Originalmente desenvolvido pela Agência de Segurança Nacional (NSA) como "NiagaraFiles", o NiFi foi lançado para a comunidade de código aberto em 2014 e desde então se tornou um projeto de nível superior sob a Fundação Apache. Principais Características e Funcionalidades: - Interface Gráfica Intuitiva: O NiFi oferece uma interface web de arrastar e soltar que simplifica a criação e o gerenciamento de fluxos de dados, permitindo que os usuários configurem processadores e monitorem fluxos de dados visualmente. - Processamento em Tempo Real: Suporta tanto o processamento de dados em streaming quanto em lote, permitindo o manuseio de diversas fontes e formatos de dados em tempo real. - Biblioteca Extensa de Processadores: Oferece mais de 300 processadores integrados para tarefas como ingestão, transformação, roteamento e entrega de dados, facilitando a integração com vários sistemas e protocolos. - Rastreamento de Proveniência de Dados: Mantém informações detalhadas de linhagem para cada pedaço de dados, permitindo que os usuários rastreiem sua origem, transformações e decisões de roteamento, o que é essencial para auditoria e conformidade. - Escalabilidade e Agrupamento: Suporta agrupamento para alta disponibilidade e escalabilidade, permitindo o processamento distribuído de dados em vários nós. - Recursos de Segurança: Incorpora medidas de segurança robustas, incluindo criptografia SSL/TLS, autenticação e controle de acesso granular, garantindo transmissão e acesso seguro aos dados. Valor Principal e Resolução de Problemas: O Apache NiFi aborda as complexidades da automação de fluxo de dados ao fornecer uma plataforma amigável que reduz a necessidade de codificação personalizada, acelerando assim os ciclos de desenvolvimento. Suas capacidades de processamento em tempo real e biblioteca extensa de processadores permitem que as organizações integrem sistemas díspares de forma eficiente, garantindo um movimento e transformação de dados sem interrupções. O rastreamento abrangente de proveniência de dados melhora a transparência e a conformidade, enquanto seus recursos de escalabilidade e segurança o tornam adequado para implantações em nível empresarial. Ao simplificar o gerenciamento de fluxo de dados, o NiFi permite que as organizações se concentrem em obter insights e valor de seus dados, em vez de lidar com as complexidades da integração de dados. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 26 **How Do G2 Users Rate Apache NiFi?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 7.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Apache NiFi?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation) - **Ano de Fundação:** 1999 - **Localização da Sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,168 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 46% Empresa, 31% Médio Porte ### 23. [SAS Data Management](https://www.g2.com/pt/products/sas-data-management/reviews) A Gestão de Dados SAS é uma solução abrangente projetada para transformar dados brutos em um ativo valioso para os negócios, melhorando, integrando, gerenciando e governando dados em toda a organização. Ela permite que os usuários acessem dados de várias fontes, criem regras, colaborem com equipes e gerenciem metadados, preparando assim os dados para análises e tomadas de decisão informadas. Principais Funcionalidades e Características: - Acesso e Integração de Dados: Acesse dados de diversas fontes de forma integrada, incluindo sistemas legados e plataformas modernas como Hadoop, garantindo uma integração de dados abrangente. - Qualidade e Limpeza de Dados: Utilize ferramentas integradas para identificar e corrigir automaticamente problemas de qualidade de dados, reduzindo erros e inconsistências. - Preparação de Dados: Prepare dados para análises e relatórios em um ambiente de autoatendimento sem a necessidade de codificação ou assistência de TI, aumentando a produtividade. - Governança de Dados: Implemente políticas e processos consistentes para garantir que os dados estejam em conformidade com os padrões estabelecidos e requisitos regulatórios. - Proteção de Dados Pessoais: Identifique e monitore fontes de dados pessoais para cumprir com regulamentos de privacidade como o GDPR. - Federação e Administração de Dados: Simplifique as complexidades de integração de dados com um ambiente de dados virtual que oferece uma visão completa dos dados em um formato amigável ao usuário. Valor Principal e Soluções Oferecidas: A Gestão de Dados SAS aborda a necessidade crítica das organizações de gerenciar seus dados de forma eficaz, transformando-os em um ativo estratégico. Ao fornecer uma plataforma unificada para acesso, integração, qualidade, governança e gestão de dados mestres, elimina a necessidade de múltiplas ferramentas sobrepostas. Essa consolidação leva a uma maior precisão dos dados, operações simplificadas e capacidades aprimoradas de tomada de decisão. As organizações podem garantir que todos os dados internos e de terceiros permaneçam limpos e bem gerenciados, facilitando a conformidade com os padrões regulatórios e permitindo processos de negócios mais eficientes e eficazes. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 97 **How Do G2 Users Rate SAS Data Management?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 7.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAS Data Management?** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Ano de Fundação:** 1976 - **Localização da Sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,863 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Educação Superior, Pesquisa - **Company Size:** 51% Empresa, 26% Pequena Empresa #### What Are SAS Data Management's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidade de Uso (12 reviews) - Análise (5 reviews) - Limpeza de Dados (4 reviews) - Qualidade dos Dados (4 reviews) - Gestão de Dados (3 reviews) **Cons:** - Caro (7 reviews) - Não é amigável para o usuário (3 reviews) - Desempenho lento (3 reviews) - Treinamento necessário (3 reviews) - Complexidade (2 reviews) ### 24. [Qubole](https://www.g2.com/pt/products/qubole/reviews) Qubole é a empresa de data lake aberta que fornece uma plataforma de data lake simples e segura para aprendizado de máquina, streaming e análises ad-hoc. Nenhuma outra plataforma oferece a abertura e a flexibilidade de carga de trabalho de dados do Qubole enquanto acelera radicalmente a adoção de data lakes, reduz o tempo para valor e diminui os custos de data lakes na nuvem em 50 por cento. A Plataforma do Qubole fornece serviços de data lake de ponta a ponta, como gerenciamento de infraestrutura em nuvem, gerenciamento de dados, engenharia de dados contínua, análises e aprendizado de máquina com administração quase zero. O Qubole é confiado por marcas líderes como Expedia, Disney, Oracle, Gannett e Adobe para impulsionar a inovação e transformar seus negócios para a era dos big data. Para mais informações, visite-nos em www.qubole.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 237 **How Do G2 Users Rate Qubole?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Qubole?** - **Vendedor:** [Qubole](https://www.g2.com/pt/sellers/qubole) - **Ano de Fundação:** 2011 - **Localização da Sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @qubole (9,425 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (24 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Cientista de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 51% Empresa, 44% Médio Porte ### 25. [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/pt/products/progress-marklogic/reviews) O Progress MarkLogic é uma plataforma de gerenciamento de dados multi-modelo de nível empresarial que desbloqueia valor a partir de dados complexos. Ele trabalha com toda a amplitude das informações de uma empresa e as torna facilmente descobertas e prontas para alimentar aplicações de alto valor, inteligência de decisão e IA confiável. As organizações aproveitam as capacidades integradas para integrar, harmonizar, pesquisar e visualizar dados multi-modelo para construir um ecossistema de dados conectado como a base segura e escalável para a era da IA. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 65 **How Do G2 Users Rate Progress MarkLogic?** - **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Qualidade do Suporte:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilidade de Uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidade de administração:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Progress MarkLogic?** - **Vendedor:** [Progress Software](https://www.g2.com/pt/sellers/progress-software) - **Website da Empresa:** https://www.progress.com/ - **Ano de Fundação:** 1981 - **Localização da Sede:** Burlington, MA. - **Twitter:** @ProgressSW (48,773 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/progress-software/ (4,205 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 53% Empresa, 24% Pequena Empresa ## What Is Plataformas de Integração de Big Data? [Integração de Dados em Nuvem Software](https://www.g2.com/pt/categories/cloud-data-integration) ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de Integração de Big Data? - [Ferramentas ETL](https://www.g2.com/pt/categories/etl-tools) - [Software iPaaS](https://www.g2.com/pt/categories/ipaas) - [Ferramentas de Extração de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-extraction-tools) --- ## How Do You Choose the Right Plataformas de Integração de Big Data? ### O que você deve saber sobre plataformas de integração de Big Data ### O que são Plataformas de Integração de Big Data? A integração de big data é definida como um processo dentro do ciclo de vida dos dados que envolve a extração de dados de fontes heterogêneas e sua combinação para obter informações unificadas e perspicazes que podem ajudar na tomada de decisões mais eficazes. As plataformas de integração de big data são as ferramentas que permitem que os dados sejam extraídos de várias fontes de dados e, em seguida, classificados e processados. Há um grande volume de dados gerados de várias fontes diariamente. As organizações estão tentando capturar valor a partir desses dados. A maior parte dos dados vem em formato não estruturado. Os dados necessários são frequentemente distribuídos por várias fontes, como endpoints de IoT, aplicativos, comunicações ou fornecidos por terceiros. #### Que Tipos de Plataformas de Integração de Big Data Existem? O objetivo final de uma plataforma de integração de big data é transferir e unificar dados de fontes díspares. Os gerentes de dados podem obter uma melhor compreensão de vários métodos para alcançar esse objetivo ao entender os diferentes tipos de software de integração de dados. Eles podem decidir qual tipo de plataforma mais lhes convém: **Integração de dados por middleware** Middleware é um software que atua como um material de ligação para dois sistemas diferentes. Ele conecta vários aplicativos e transfere dados de aplicativos para bancos de dados. Middleware é amplamente utilizado para integração de aplicativos e gerenciamento de dados. Quando uma organização está integrando sistemas legados com modernos, o middleware é usado. **Consolidação de dados** Este termo é usado de forma intercambiável com integração de dados. Consolidação de dados significa combinar dados de todas as fontes díspares. Também remove quaisquer erros antes de armazená-los em um data warehouse ou data lake. A consolidação de dados melhora a qualidade dos dados. **Extração, transformação e carregamento (ETL)** ETL forma o núcleo das ferramentas de integração de dados até hoje. ETL é o processo de consolidação de dados em um data warehouse. Envolve a extração dos dados dos sistemas de origem, transformando-os no formato necessário e carregando-os no sistema de destino. **Integração de dados empresariais** Enquanto a integração de big data é um termo mais amplo, a integração de dados empresariais refere-se à centralização de dados em várias organizações. Isso geralmente é feito quando as organizações passam por fusões e aquisições. ### Quais são as Características Comuns das Plataformas de Integração de Big Data? O software de integração de big data é uma maneira para qualquer organização tomar decisões informadas. Abaixo estão as principais características das plataformas de integração de big data: **Conectores de big data:** Muitos aplicativos usam mais de um banco de dados atualmente. Os conectores de dados tornam possível mover dados de um banco de dados para outro. As organizações usam conectores de big data para filtrar e transformar dados em uma estrutura adequada para fins de consulta e análise. As organizações podem se beneficiar da escalabilidade e das transmissões de dados em tempo real, ao contrário dos lotes tradicionais. Com empresas baseadas em nuvem e orientadas por dados ganhando popularidade, a integração avançada de dados em qualquer plataforma de integração de big data ajuda com integrações mais ágeis, sem mudanças constantes de esquema. IPaaS fornece conectores de big data pré-construídos, regras de negócios e mapas, que ajudam a organizar fluxos de integração. **Transformação de dados:** A transformação de dados é o processo de mudar dados de uma estrutura de formato para outra. As organizações usam essa ferramenta para organizar melhor os dados, tornando-os compatíveis com outros dados, unindo dados, e assim por diante. Os processos como integração de dados, migração de dados, armazenamento de dados/armazenamento de dados e manipulação de dados podem envolver transformação de dados. **Aproveitar dados de fontes não convencionais de big data:** Esta é uma das características principais de qualquer plataforma eficiente de integração de big data. Formatos de arquivo comuns como PDFs são geralmente suportados por ferramentas de integração de dados. A característica avançada de aproveitar dados de fontes não convencionais suporta formatos de arquivo como COBOL, fontes de e-mail e arquivos XML/JSON. As organizações usam essa característica para obter uma análise de dados simplificada. **Virtualização de dados:** As organizações se beneficiam dessa característica ao obter acesso a uma visão unificada de vários sistemas díspares. Não há movimento físico de dados para e de bancos de dados. A característica dá às organizações acesso em tempo real aos seus dados sem expor os detalhes técnicos dos sistemas de origem. **Qualidade dos dados:** Esta característica é central para todas as plataformas de integração de big data. Quando os dados são de excelente qualidade, é mais fácil processá-los e analisá-los, ajudando, em última análise, as organizações a tomarem melhores decisões. **Integração de banco de dados:** A tecnologia de banco de dados auxilia no armazenamento de dados e evoluiu ao longo dos anos. Relacional, NoSQL, hierárquico e muitos mais são tipos de bancos de dados. O banco de dados NoSQL também é conhecido como banco de dados não relacional. A integração de banco de dados é geralmente feita em casos de fusões e aquisições. Dois bancos de dados individuais são integrados para uma melhor compreensão de novos negócios. **Gerenciamento de big data:** É a organização, administração e governança de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. A governança de dados é uma parte importante do gerenciamento de dados. Uma estratégia de governança de big data desempenha um papel fundamental na determinação de como o negócio se beneficiará dos recursos disponíveis. As organizações aproveitam essa característica para garantir um alto nível de qualidade dos dados. **Processamento de dados:** A característica manipula dados coletando e combinando-os para obter informações utilizáveis. Com o big data migrando para a nuvem, os benefícios do processamento de dados em nuvem podem ser colhidos por pequenas e grandes organizações. **Interface de programação de aplicativos (API):** Esta característica conecta um sistema a outro via APIs, permitindo a troca de dados entre esses dois sistemas. Facilita a conectividade perfeita entre dispositivos e programas. **Data warehouse:** Esta é uma parte do processo de integração de dados que lida com a limpeza, formatação e armazenamento de dados. Uma das implementações importantes da integração de big data é a construção de um data warehouse. Isso é feito ao fundir sistemas para unificar os dados de fontes díspares. Tecnicamente, os data warehouses realizam consultas e análises. ### Quais são os Benefícios das Plataformas de Integração de Big Data? Os negócios hoje são orientados por dados. Portanto, é importante limpar, processar e organizar esses dados para uma melhor tomada de decisões. A seguir estão os benefícios de implementar plataformas de integração de big data nas organizações: **Reduzindo a complexidade do big data:** Em qualquer organização, quanto maior o número de aplicativos, maior o número de interfaces. O big data pode ser difícil de gerenciar às vezes. No entanto, o software de integração de big data ajuda a gerenciar a complexidade, facilitando a entrega de dados a qualquer sistema e simplificando as conexões. Começa com a definição de dados críticos para os negócios; dados relacionados a clientes, produtos, sites e fornecedores. O processo geral pode envolver a atualização, coleta e refinamento de dados para formar uma compreensão uniforme dos mesmos. **Escalabilidade:** O big data é principalmente não estruturado e requer análise em tempo real. Ferramentas avançadas de big data em associação com a computação em nuvem ajudam a conectar os dados com eventos em tempo real e automatizar a alocação de recursos com base nas atividades de integração. Quando as organizações têm plataformas de dados escaláveis, elas também estão preparadas para um potencial crescimento em suas necessidades de dados. **Melhor tomada de decisões:** As organizações frequentemente lidam com uma variedade de dados de fontes díspares. A integração de dados ajuda os gerentes a entender a dinâmica de seus negócios e antecipar mudanças no mercado. Dados inseridos manualmente podem frequentemente ter falhas e, assim, fornecer insights pobres no futuro. As plataformas de integração ajudam a obter dados atualizados, facilitando assim uma tomada de decisões mais rápida e de maior qualidade. Quando os dados são unificados, estão disponíveis para todos na organização acessarem. Isso aumenta a transparência, a colaboração e, em última análise, maximiza o valor dos dados. **Otimização de custos:** As plataformas de integração criam uma arquitetura de software centralizada que se conecta ao sistema e ao software e permite o transporte de dados de forma contínua. Isso se concentra em eliminar ineficiências causadas pelo uso de vários softwares dentro de uma organização. Isso reduz o custo necessário para armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados. **Governança de dados:** Este sistema ajuda a entender os executivos responsáveis pelos ativos de dados em uma organização. ### Quem Usa Plataformas de Integração de Big Data? **Analistas de dados e cientistas de dados:** Esses funcionários são geralmente os principais usuários das ferramentas de integração de big data. Eles usam o software para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios. Essas equipes podem ser encarregadas da preparação, limpeza e processamento de dados para análise posterior. **Equipes de marketing:** As equipes de marketing frequentemente executam diferentes tipos de campanhas, incluindo marketing por e-mail, publicidade digital ou até mesmo campanhas de publicidade tradicionais. Os dados que estão livres de erros e são perspicazes ajudam a equipe de marketing a executar campanhas e estratégias bem-sucedidas. A integração de big data ajuda as equipes de marketing a promover a empresa ou seu produto para o público-alvo. **Equipes financeiras:** As equipes financeiras aproveitam as plataformas de integração de dados para obter insights e compreensão dos fatores que impactam os negócios de uma organização. As equipes financeiras precisam de dados em tempo real para obter insights acionáveis, o que é possível usando software avançado de integração de dados. Ao integrar dados financeiros com outros dados operacionais, as equipes de contabilidade e finanças obtêm insights acionáveis que podem não ter sido descobertos através do uso de ferramentas tradicionais. #### Software Relacionado a Plataformas de Integração de Big Data Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com a integração de dados incluem: **Software de integração de dados orientado por metadados:** O software de integração de big data pode lidar com uma variedade de dados. No entanto, quando usado com metadados poderosos, pode simplificar a criação e o gerenciamento de relatórios de BI. O repositório de metadados fornece uma visão e analisa o movimento dos dados pela organização. [Plataformas de gerenciamento de dados](https://www.g2.com/categories/data-management-platforms) **:** Esta categoria de software é usada para coletar, analisar e armazenar big data. As plataformas de gerenciamento de dados ajudam as organizações a aproveitar o big data de várias fontes em tempo real, levando a um envolvimento eficaz do cliente. [Software de replicação de dados](https://www.g2.com/categories/data-replication) **:** A replicação de dados pode ser um processo único ou contínuo. Este software visa manter todos os membros da organização na mesma página. A replicação de dados envolve a cópia de dados de um servidor para um banco de dados em outro servidor. [Software de análise de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** As plataformas de análise de dados são uma grande ajuda para qualquer organização com a necessidade de visualização de dados em tempo hábil de análises de alto nível. Muitas indústrias direcionam seus clientes usando análise de dados, o que ajuda as empresas a fornecer uma experiência personalizada e atender às expectativas dos clientes. **Software de integração de aplicativos:** A integração de aplicativos, assim como a integração de dados, funciona em lotes; isso deixa lacunas na tomada de ações rápidas. As organizações podem se beneficiar movendo dados em tempo real com a integração de aplicativos para fácil acesso e ações mais rápidas. ### Desafios com Plataformas de Integração de Big Data **Gerenciamento de grande volume de dados:** O crescimento exponencial de dados de várias fontes é um dos maiores desafios da integração de big data. Isso cria ainda mais problemas com a retenção desses dados. Às vezes, os dados são executados em várias plataformas — uma combinação de hospedagem local e em nuvem. Isso gera complexidade e o gerenciamento pode se tornar difícil. **Tarefas manuais de integração de dados:** Em muitas organizações, os cientistas de dados são os funcionários que encontram e preparam os dados, o que deixa o equivalente a apenas uma semana de tempo para tarefas reais de ciência de dados e trabalho analítico. Isso fez com que as empresas procurassem ferramentas para automatizar a ingestão e integração. **Crescimento de dados heterogêneos:** Dados heterogêneos são um grupo de dados com tipos de dados não semelhantes. Os dados são coletados em diferentes formatos — estruturados, não estruturados e semi-estruturados. Integrar todos esses tipos de dados díspares é um processo tedioso e exigiria uma ferramenta ETL adequada. Os dados são geralmente manipulados por vários sistemas de manipulação de dados e podem não estar no mesmo formato. **Problemas com a qualidade dos dados:** Dados incompatíveis ou inválidos podem estar presentes nos dados obtidos de fontes díspares. As empresas podem não estar cientes disso, e as análises podem mostrar insights com esses dados incompatíveis, o que pode ter repercussões graves. Os insights fornecidos pela análise de dados podem ser potencialmente enganosos. A qualidade dos dados coletados é mantida sob controle ao nomear um executivo para o gerenciamento de dados. Este trabalho manual pode ser demorado para grandes volumes de dados. ### Quais Empresas Devem Comprar Plataformas de Integração de Big Data? **Varejo:** Esta indústria é a mais comum a usar software de big data. Eles querem atrair mais clientes para seus negócios. Para isso, precisam antecipar corretamente o que os clientes desejam. Insights precisos podem ajudar as empresas a identificar seus clientes-alvo, bem como construir sua vantagem competitiva. **Logística:** A integração de dados reúne diferentes sistemas ao combinar dados e funções. Os dados na indústria de transporte e logística são armazenados em sistemas ERP locais e sistemas CRM baseados em nuvem. As soluções de integração de big data ajudam as organizações a superar desafios como congestionamento de tráfego e má gestão de capacidade usando gerenciamento de frota automatizado e análises baseadas em nuvem. Os processos de negócios são otimizados e os erros de transcrição também são reduzidos. **Educação:** A privacidade e a segurança dos dados são de extrema importância na indústria da educação. As ferramentas de big data estão mudando o cenário educacional por completo. A tecnologia de ponta pode ajudar a fazer melhores avaliações educacionais. **Bancos e finanças:** A integração de dados ajuda os bancos a fornecer uma melhor experiência ao cliente, vendas cruzadas, retenção de clientes e rentabilidade geral. A integração de big data ajuda na detecção de fraudes e conformidade. **Construção:** Grandes projetos de infraestrutura são enormes em volume. Embora a construção seja uma das indústrias menos digitalizadas, as organizações estão agora percebendo a importância dos dados gerados e que eles devem ser aproveitados para obter melhores resultados. Usando plataformas de integração de big data, as empresas podem combinar dados de design e construção para que todos os departamentos permaneçam na mesma página. Isso leva a um melhor acompanhamento dos dados de design do projeto sendo usados no local de construção. **Saúde:** As plataformas de big data são críticas para a indústria da saúde. Os dados na saúde são não estruturados e a integração de dados pode ser útil para obter insights valiosos. O objetivo final das soluções de integração de dados nesta indústria é melhorar a qualidade e o custo dos cuidados de saúde para pacientes e pesquisadores. ### Como Comprar Plataformas de Integração de Big Data? #### Coleta de Requisitos (RFI/RFP) para Plataformas de Integração de Big Data Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar a primeira plataforma de integração de big data, ou talvez uma organização precise atualizar um sistema legado — onde quer que um negócio esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de integração de big data para o negócio. Os pontos problemáticos específicos do negócio podem estar relacionados a todo o trabalho manual que deve ser concluído. Se a empresa acumulou muitos dados, a necessidade é procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar a ferramenta de integração de big data, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão. Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a lançar-se na criação de uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo recursos de orçamento, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais. Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de integração de big data. #### Comparar Produtos de Plataformas de Integração de Big Data **Crie uma lista longa** Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor. **Crie uma lista curta** A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções de integração de big data. **Conduza demonstrações** Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência. #### Seleção de Plataformas de Integração de Big Data **Escolha uma equipe de seleção** Antes de começar, é crucial criar uma equipe que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Uma equipe de três a cinco pessoas com funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em matéria de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI seria suficiente. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades. **Negociação** Como as plataformas de integração de dados são todas sobre os dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção seja orientado por dados também. A equipe de seleção deve comparar dados importantes, como métricas de preços de um determinado fornecedor, o estágio em que a organização compradora se encontra, e também os termos e condições da organização. **Decisão final** É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros. ### Quanto Custam as Plataformas de Integração de Big Data? O software de integração de dados está disponível tanto localmente quanto na nuvem. O custo por tipo muda, dado que há certos fatores para cada tipo a considerar. As organizações que consideram implantar software local são responsáveis pelos custos associados ao hardware do servidor, consumo de energia e espaço. Enquanto o software que usa a nuvem pode ser cobrado pelos recursos que utiliza e os preços sobem ou descem dependendo de quanto do software é consumido. #### Retorno sobre o Investimento (ROI) As organizações compram plataformas de integração de big data com a expectativa de um certo ROI. Embora existam maneiras de calcular diretamente os ROIs, pode ser um pouco assustador usá-los aqui. Depende inteiramente da complexidade do projeto e, em última análise, do próprio software. O ROI pode ser ainda mais analisado de uma perspectiva de TI e de negócios. O ROI em infraestrutura de TI, pessoal, construção de expertise e custo de serviços é calculado. Enquanto isso, para os negócios, investimentos de tempo, investimentos externos (o custo relacionado a parceiros externos envolvidos no projeto) e custos de oportunidade são tratados como importantes. ### Implementação de Plataformas de Integração de Big Data **Como as Plataformas de Integração de Big Data são Implementadas?** É necessário definir os objetivos a serem alcançados usando uma plataforma de integração de big data. Isso ajudará a medir o sucesso dos projetos-alvo para os quais o software de integração de big data será usado. Grandes organizações têm dados em grandes volumes de fontes de dados heterogêneas, portanto, é melhor contratar uma parte externa para implementar o software. A conectividade entre sistemas é garantida durante o processo. Com uma rica experiência ao longo dos anos, os especialistas dessas empresas de consultoria podem guiar as empresas na conexão e consolidação de seus dados de forma eficaz, ajudando a empresa a identificar os melhores fornecedores no espaço que atenderiam às suas necessidades e objetivos de negócios. **Quem é Responsável pela Implementação das Plataformas de Integração de Big Data?** A implementação da integração de dados pode ser um processo tedioso. Em tais momentos, é aconselhável ter suporte do fornecedor durante toda a implementação. O tamanho da equipe pode variar de moderado a grande, dependendo da complexidade do software sendo implementado. Com equipes multifuncionais, é possível simplificar o processo de implementação. Antes do uso real, é sempre uma boa prática testar dados de amostra. **Como é o Processo de Implementação para Plataformas de Integração de Big Data?** O processo geral de implementação pode ser feito nos seguintes passos: - Identificar e definir o projeto é um passo em que as organizações podem descobrir o formato em que os dados consolidados devem estar para que possam ser de máxima utilidade para a organização. - Revisar os sistemas torna-se crucial neste ponto. Dependendo da conectividade, os especialistas em consultoria podem aconselhar sobre conectores de dados e/ou portas SFTP para facilitar a troca de dados. - Definir a estrutura de integração de dados. - Definir como os dados serão processados. **Quando Deveria Implementar Plataformas de Integração de Big Data?** O software de integração de big data é geralmente necessário quando a organização lida com grandes volumes de dados provenientes de fontes díspares. ### Tendências das Plataformas de Integração de Big Data **Plataformas de integração híbrida** Essas plataformas ajudam os usuários de negócios a lidar com dados altamente complexos. As plataformas de integração híbrida integram dados locais e baseados em nuvem. Essas plataformas ajudam a reduzir custos e riscos. **Integração usando inteligência artificial e aprendizado de máquina** A natureza disruptiva da transformação digital de hoje abriu caminho para muitos novos desenvolvimentos em plataformas de integração. Com a inteligência artificial, é possível obter insights precisos sobre os dados dos clientes e, assim, atender às suas expectativas. O aprendizado de máquina ajuda a fornecer a transparência para tomar melhores decisões. **Adoção de software como serviço (SaaS) e nuvem** O SaaS está ajudando o software tradicional local a migrar para a nuvem. A facilidade de uso da nuvem e do SaaS permite que as organizações usem dados de qualquer lugar, a qualquer momento, e paguem pelo quanto é usado. Também elimina o uso de hardware, tornando a infraestrutura flexível. **Blockchain para dados e análises** A tecnologia blockchain pode ajudar de mais de uma maneira: - Aumenta a segurança - Fornece transparência - Simplifica o processo de integração - Simplifica as comunicações - Elimina a necessidade de intermediários, reduzindo assim o custo.