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Visão Geral de Preços IBM StreamSets

Teste Gratuito

Informações de Preços

Médias baseadas em avaliações de usuários reais.

Tempo para Implementar

4 meses

Retorno sobre o Investimento

20 meses

Custo Percebido

$$$$$

Preços das Alternativas de IBM StreamSets

A seguir está uma visão geral das edições oferecidas por outros Ferramentas ETL

Fivetran
Free Plan
Grátis
Para indivíduos que automatizam ELT para pequenos volumes de dados.
  • Acesse os recursos do Plano Padrão, gratuito até 500.000 linhas ativas mensais (MAR)
  • Sem compromisso: Não é necessário cartão de crédito
HubSpot Data Hub
Operations Hub Free
$0.00Por Mês
Nenhum cartão de crédito necessário
  • Sincronização de dados bidirecional
  • Mapeamentos de campo padrão
  • Integrações de terceiros
  • Sincronização histórica
Alteryx
Starter Edition
$3,000.001 User Por Ano
Para pequenas equipes que precisam realizar análises de negócios básicas Prepare e analise dados com software sem código em arquivos planos.
  • Preparação de dados essencial com arrastar e soltar (Misturar, Transformar, Unir, Agregar, etc.)
  • Crie fluxos de trabalho de análise de dados sem código
  • Compartilhe fluxos de trabalho de análise de dados
  • Conecte-se a fontes de arquivos (.csv, .xlsx, json)
  • Implantado na nuvem

Vários preços e planos de alternativas

Teste Gratuito
As informações de preços para as várias alternativas de IBM StreamSets acima são fornecidas pelo respectivo fornecedor de software ou obtidas de materiais de preços acessíveis publicamente. Negociações de custo final para comprar qualquer um desses produtos devem ser conduzidas com o vendedor.

Avaliações de Preços de IBM StreamSets

(2)
Abhishek D.
AD
Data Engineer
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Integração de Dados Poderosa com IBM Stream Sets."
O que você mais gosta IBM StreamSets?

A coisa que mais gosto nos stream sets é que eles tornam a construção de integração de dados em tempo real e a criação de pipelines muito suave. A interface de arrastar e soltar é fácil de usar. Além disso, conecta-se a várias fontes e destinos de dados. Possui mecanismos de monitoramento e tratamento de erros integrados muito legais para ajudar a manter um olho na saúde do seu pipeline. Também gosto de como é escalável. Quero dizer, você pode usá-lo em um pequeno projeto até um projeto de nível empresarial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta IBM StreamSets?

pode ser complicado começar diretamente com o StreamSets, especialmente se você estiver no nível iniciante. Como se você não tivesse nenhuma experiência prévia em engenharia de dados. Você precisa de um nível mais profundo de compreensão para usar alguns recursos avançados, mas acho que a documentação é útil às vezes, mas nem sempre. Além disso, o preço parece alto para equipes pequenas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Abhishek K.
AK
Technical Lead
Tecnologia da Informação e Serviços
Empresa (> 1000 emp.)
"IBM StreamSets: Fundamentos Sólidos, Mas Ficando Para Trás em Relação às Ferramentas de Dados Modernas"
O que você mais gosta IBM StreamSets?

A StreamSets continua a oferecer uma tela intuitiva de arrastar e soltar que simplifica a criação de pipelines. A integração perfeita com cofres de chaves para gerenciamento seguro de segredos e a facilidade de agendamento de pipelines continuam sendo características fortes. É amigável para iniciantes e faz com que os dados fluam rapidamente, especialmente para equipes com conhecimento limitado de programação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta IBM StreamSets?

Embora o StreamSets tenha sido um dos líderes no design visual de pipelines, as ferramentas modernas nativas da nuvem o superaram. Plataformas como Azure Data Factory, Amazon EMR notebooks e Apache Airflow agora oferecem mais flexibilidade, integrações mais profundas e melhor suporte para orquestração, monitoramento e controle de custos. Adicionar recursos mais ricos para desenvolvedores, capacidades de CI/CD mais robustas e opções de escalabilidade aprimoradas ajudaria o StreamSets a permanecer relevante no cenário de engenharia de dados em rápida evolução de hoje. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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