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Segmentos de Mercado
Empresa (63.0% das avaliações)
Mercado médio (36.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Azure Data Factory
Classificação por Estrelas
(87)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (63.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Data FactoryIBM Cloud Pak for Integration
Classificação por Estrelas
(49)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (36.8% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre IBM Cloud Pak for IntegrationResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Azure Data Factory se destaca em suas capacidades de integração em tempo real, obtendo uma pontuação notável de 9,6, enquanto o IBM Cloud Pak for Integration fica atrás com 7,9. Os revisores mencionam que a capacidade do Azure de lidar com fluxos de dados em tempo real é uma vantagem significativa para empresas que precisam de insights imediatos.
- Os revisores mencionam que os processos de extração, transformação e carregamento (ETL) do Azure Data Factory são altamente avaliados, com pontuações de 9,1, 9,3 e 9,4, respectivamente. Em contraste, o IBM Cloud Pak for Integration não atinge essas pontuações, indicando que o Azure oferece uma experiência ETL mais robusta, o que é crucial para a tomada de decisões orientada por dados.
- Usuários no G2 destacam as superiores capacidades de integração do Azure Data Factory com uma pontuação de 9,2, em comparação com 8,6 da IBM. Os revisores dizem que a extensa biblioteca de conectores pré-construídos do Azure simplifica o processo de integração, facilitando a conexão de várias fontes de dados.
- Usuários do G2 relatam que o Azure Data Factory oferece uma experiência mais amigável, com uma pontuação de facilidade de uso de 9,0, enquanto o IBM Cloud Pak for Integration pontua apenas 7,5. Os revisores mencionam que a interface intuitiva do Azure e o processo de configuração simplificado reduzem significativamente a curva de aprendizado para novos usuários.
- Os revisores mencionam que os recursos de automação do Azure Data Factory são altamente eficazes, com uma pontuação de 9,2, o que permite fluxos de trabalho de dados contínuos. Em comparação, as capacidades de automação do IBM Cloud Pak for Integration são menos robustas, levando a potenciais ineficiências no manuseio de dados.
- Os usuários dizem que a qualidade do suporte do Azure Data Factory é elogiável, com uma pontuação de 8,8, enquanto o suporte do IBM Cloud Pak for Integration é avaliado mais baixo, com 7,8. Os revisores relatam que o serviço ao cliente responsivo do Azure e a documentação abrangente melhoram a experiência geral do usuário.
Azure Data Factory vs IBM Cloud Pak for Integration
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Data Factory mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Azure Data Factory no geral.
- Os revisores sentiram que Azure Data Factory atende melhor às necessidades de seus negócios do que IBM Cloud Pak for Integration.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Data Factory é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Azure Data Factory em relação ao IBM Cloud Pak for Integration.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Data Factory
Preço não disponívelIBM Cloud Pak for Integration
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Data Factory
Informação de teste não disponívelIBM Cloud Pak for Integration
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.2
65
8.2
26
Facilidade de Uso
8.9
66
7.4
26
Facilidade de configuração
9.2
31
6.8
15
Facilidade de administração
8.6
23
7.1
14
Qualidade do Suporte
8.8
60
7.7
25
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.3
22
7.3
14
Direção de Produto (% positivo)
9.8
61
8.1
24
Recursos
Dados
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Analytics
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Funcionalidade
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Dados insuficientes disponíveis
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
7.5
6
Agente AI - Fila de Mensagens (MQ)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
8.4
45
Dados insuficientes disponíveis
8.4
44
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade
9.1
47
Dados insuficientes disponíveis
9.1
47
Dados insuficientes disponíveis
9.3
44
Dados insuficientes disponíveis
9.1
47
Dados insuficientes disponíveis
9.1
45
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
9.0
5
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
9.3
5
|
Recurso Verificado
Opções de integração
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de API
Dados insuficientes disponíveis
7.8
15
Dados insuficientes disponíveis
8.2
14
Dados insuficientes disponíveis
7.6
15
Dados insuficientes disponíveis
7.8
13
Gerenciamento de API
Dados insuficientes disponíveis
7.7
14
Dados insuficientes disponíveis
7.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.2
15
Dados insuficientes disponíveis
7.3
14
Dados insuficientes disponíveis
7.7
13
Integração de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.6
13
Dados insuficientes disponíveis
9.0
13
Dados insuficientes disponíveis
7.8
12
Construindo relatórios
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Data Factory e IBM Cloud Pak for Integration é categorizado como Ferramentas ETL
Categorias Únicas
Azure Data Factory é categorizado como Plataformas de Integração de Big Data
IBM Cloud Pak for Integration é categorizado como Fila de Mensagens (MQ), Processamento de Fluxo de Eventos, Barramento de Serviço Empresarial (ESB), iPaaS, e Gerenciamento de API
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Data Factory
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
IBM Cloud Pak for Integration
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
32.9%
Programas de computador
12.2%
Serviços financeiros
6.1%
Varejo
4.9%
Linhas Aéreas/Aviação
4.9%
Outro
39.0%
Tecnologia da informação e serviços
18.4%
Programas de computador
15.8%
Seguro
13.2%
Bancário
13.2%
Gestão Educacional
10.5%
Outro
28.9%
Principais Alternativas
Discussões
Is Azure data Factory an ETL tool?
2 Comentários
AG
yesLeia mais
Azure Data Factory não possui mais discussões com respostas
quanto tempo leva para se tornar um especialista nesta tecnologia
1 Comentário
DJ
Principalmente um mês ou dois se você tiver conhecimento de Rest API, Filas etc. como conceito.Leia mais
IBM Cloud Pak for Integration não possui mais discussões com respostas
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