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As avaliações da G2 são autênticas e verificadas.
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Nos esforçamos para manter nossas avaliações autênticas.
As avaliações da G2 são uma parte importante do processo de compra, e entendemos o valor que elas proporcionam tanto para nossos clientes quanto para compradores. Para garantir que o valor seja mantido, é importante garantir que as avaliações sejam autênticas e confiáveis, razão pela qual a G2 exige métodos verificados para escrever uma avaliação e valida a identidade do avaliador antes de aprovar. A G2 valida a identidade dos avaliadores com nosso processo de moderação que impede avaliações inautênticas, e nos esforçamos para coletar avaliações de maneira responsável e ética.
Não há reviews suficientes de BlueData para o G2 fornecer insights de compra. Abaixo estão algumas alternativas com mais reviews:
1
Snowflake
4.6
(678)
A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.
2
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Grandes dados simples
3
Microsoft SQL Server
4.4
(2,260)
O SQL Server 2017 traz o poder do SQL Server para Windows, Linux e contêineres Docker pela primeira vez, permitindo que os desenvolvedores construam aplicações inteligentes usando sua linguagem e ambiente preferidos. Experimente um desempenho líder na indústria, fique tranquilo com recursos de segurança inovadores, transforme seu negócio com IA integrada e forneça insights onde quer que seus usuários estejam com BI móvel.
4
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,210)
Analise Big Data na nuvem com o BigQuery. Execute consultas rápidas, semelhantes a SQL, em conjuntos de dados de múltiplos terabytes em segundos. Escalável e fácil de usar, o BigQuery oferece insights em tempo real sobre seus dados.
5
Posit
4.5
(565)
Além do nosso software de ciência de dados de código aberto, o RStudio produz o RStudio Team, uma plataforma modular única de produtos de software profissional prontos para empresas que permitem que as equipes adotem R, Python e outros softwares de ciência de dados de código aberto em escala.
6
Teradata Vantage
4.3
(360)
O Banco de Dados Teradata lida fácil e eficientemente com requisitos complexos de dados e simplifica o gerenciamento do ambiente de data warehouse.
7
Qubole
4.0
(259)
Qubole oferece uma plataforma de autoatendimento para análise de Big Data construída nas nuvens da Amazon, Microsoft e Google.
8
Kyvos Semantic Layer
4.8
(247)
A camada de inteligência semântica do Kyvos impulsiona e acelera todas as iniciativas de IA e BI. Ela permite análises extremamente rápidas em grande escala em todas as ferramentas de BI e economias incomparáveis em qualquer plataforma de dados. A camada de desempenho semântico do Kyvos oferece uma experiência de análise conversacional totalmente funcional, acesso governado a dados unificados e modelos de dados ultra-amplos e profundos. As principais empresas confiam no Kyvos como uma fonte universal escalável e independente de infraestrutura para insights rápidos e acesso a dados prontos para IA.
9
OpenText Vertica
4.3
(216)
A Vertica oferece uma plataforma de análise baseada em software projetada para ajudar organizações de todos os tamanhos a monetizar dados em tempo real e em grande escala.
10
Hadoop HDFS
4.4
(141)
O Sistema de Arquivos Distribuído Hadoop (HDFS) é um sistema de arquivos escalável e tolerante a falhas, projetado para gerenciar grandes conjuntos de dados em clusters de hardware comum. Como um componente central do ecossistema Apache Hadoop, o HDFS permite o armazenamento e a recuperação eficientes de grandes quantidades de dados, tornando-o ideal para aplicações de big data.
Principais Características e Funcionalidades:
- Tolerância a Falhas: O HDFS replica blocos de dados em vários nós, garantindo a disponibilidade dos dados e resiliência contra falhas de hardware.
- Alta Taxa de Transferência: Otimizado para acesso a dados em streaming, o HDFS fornece alta largura de banda agregada de dados, facilitando o rápido processamento de dados.
- Escalabilidade: Capaz de escalar horizontalmente adicionando mais nós, o HDFS pode acomodar petabytes de dados, apoiando o crescimento de aplicações intensivas em dados.
- Localidade de Dados: Ao processar dados nos nós onde estão armazenados, o HDFS minimiza a congestão da rede e melhora a velocidade de processamento.
- Portabilidade: Projetado para ser compatível com vários hardwares e sistemas operacionais, o HDFS oferece flexibilidade em ambientes de implantação.
Valor Principal e Problema Resolvido:
O HDFS aborda os desafios de armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados, fornecendo uma solução confiável, escalável e econômica. Sua arquitetura garante a integridade e disponibilidade dos dados, mesmo diante de falhas de hardware, enquanto seu design permite o processamento eficiente de dados aproveitando a localidade dos dados. Isso torna o HDFS particularmente valioso para organizações que lidam com big data, permitindo que elas obtenham insights e valor de seus ativos de dados de forma eficaz.
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