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Mídia MPP BI

Demo MPP BI - Sales Dashboard
Real-time insights into sales performance, including metrics such as revenue, sales growth, top-performing products, customer trends, and regional performance, enabling data-driven decision-making.
Demo MPP BI - Performance Benchmarking
A centralized command center that enabled real-time financial and operational oversight, delivering monthly reports with key indicators such as segment-wise revenue, subscriber dynamics, ARPU, churn rates, and cost allocation
Demo MPP BI - Hospital Monitoring System
A hospital performance monitoring system with interactive dashboards tracking emergency visits, inpatient dynamics, discharges, and hospital mortality (planned and emergency cases).
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O que você mais gosta MPP BI?

combinação da parceria fornecida pela empresa mais o compromisso deles de nos colocar "ao vivo" Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta MPP BI?

nenhum realmente. nosso maior desafio foi organizar nossos próprios recursos Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há reviews suficientes de MPP BI para o G2 fornecer insights de compra. Abaixo estão algumas alternativas com mais reviews:

1
Logotipo de Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery
4.5
(1,208)
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.
2
Logotipo de MATLAB
MATLAB
4.5
(766)
O MATLAB é um ambiente de programação de alto nível e computação numérica amplamente utilizado por engenheiros e cientistas para análise de dados, desenvolvimento de algoritmos e modelagem de sistemas. Ele oferece um ambiente de trabalho otimizado para processos de análise e design iterativos, juntamente com uma linguagem de programação que expressa diretamente a matemática de matrizes e arrays. O recurso Live Editor permite que os usuários criem scripts que integram código, saída e texto formatado dentro de um notebook executável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análise de Dados: Ferramentas para explorar, modelar e analisar dados. - Gráficos: Funções para visualizar e explorar dados através de vários gráficos e diagramas. - Programação: Capacidades para criar scripts, funções e classes para fluxos de trabalho personalizados. - Construção de Aplicativos: Facilidades para desenvolver aplicativos de desktop e web. - Interfaces de Linguagem Externa: Integração com linguagens como Python, C/C++, Fortran e Java. - Conectividade de Hardware: Suporte para conectar o MATLAB a várias plataformas de hardware. - Computação Paralela: Capacidade de realizar cálculos em grande escala e paralelizar simulações usando desktops multicore, GPUs, clusters e recursos em nuvem. - Implantação: Opções para compartilhar programas MATLAB e implantá-los em aplicativos empresariais, dispositivos embarcados e ambientes em nuvem. Valor Principal e Soluções para Usuários: O MATLAB simplifica cálculos matemáticos complexos e tarefas de análise de dados, permitindo que os usuários desenvolvam algoritmos e modelos de forma eficiente. Suas ferramentas abrangentes e aplicativos interativos facilitam a prototipagem rápida e o design iterativo, reduzindo o tempo de desenvolvimento. A escalabilidade da plataforma permite uma transição suave da pesquisa para a produção, suportando a implantação em vários sistemas sem modificações extensas de código. Ao integrar-se com múltiplas linguagens de programação e plataformas de hardware, o MATLAB oferece um ambiente versátil que atende às diversas necessidades de engenheiros e cientistas em diferentes indústrias.
3
Logotipo de Snowflake
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.
4
Logotipo de Alteryx
Alteryx
4.6
(671)
Alteryx impulsiona resultados transformacionais de negócios por meio de análises unificadas, ciência de dados e automação de processos.
5
Logotipo de Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Grandes dados simples
6
Logotipo de Teradata Vantage
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
Logotipo de Qubole
Qubole
4.0
(259)
Qubole oferece uma plataforma de autoatendimento para análise de Big Data construída nas nuvens da Amazon, Microsoft e Google.
8
Logotipo de Kyvos Semantic Layer
Kyvos Semantic Layer
4.8
(253)
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
Logotipo de Azure Databricks
Azure Databricks
4.5
(229)
Azure Databricks é uma plataforma de análise unificada e aberta desenvolvida em colaboração pela Microsoft e Databricks. Construída sobre a arquitetura lakehouse, integra perfeitamente engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina dentro do ecossistema Azure. Esta plataforma simplifica o desenvolvimento e a implantação de aplicações orientadas por dados, fornecendo um espaço de trabalho colaborativo que suporta várias linguagens de programação, incluindo SQL, Python, R e Scala. Ao aproveitar o Azure Databricks, as organizações podem processar dados em grande escala de forma eficiente, realizar análises avançadas e construir soluções de IA, tudo isso enquanto se beneficiam da escalabilidade e segurança do Azure. Principais Características e Funcionalidades: - Arquitetura Lakehouse: Combina os melhores elementos de data lakes e data warehouses, permitindo armazenamento e análise de dados unificados. - Notebooks Colaborativos: Espaços de trabalho interativos que suportam várias linguagens, facilitando o trabalho em equipe entre engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. - Motor Apache Spark Otimizado: Melhora o desempenho para tarefas de processamento de big data, garantindo análises mais rápidas e confiáveis. - Integração Delta Lake: Fornece transações ACID e manipulação escalável de metadados, melhorando a confiabilidade e consistência dos dados. - Integração Perfeita com Azure: Oferece conectividade nativa com serviços Azure como Power BI, Azure Data Lake Storage e Azure Synapse Analytics, simplificando fluxos de trabalho de dados. - Suporte Avançado para Aprendizado de Máquina: Inclui ambientes pré-configurados para desenvolvimento de aprendizado de máquina e IA, com suporte para frameworks e bibliotecas populares. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Azure Databricks aborda os desafios de gerenciar e analisar grandes volumes de dados ao oferecer uma plataforma escalável e colaborativa que unifica engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina. Simplifica fluxos de trabalho de dados complexos, acelera o tempo para insights e permite o desenvolvimento de soluções orientadas por IA. Ao integrar-se perfeitamente com os serviços Azure, garante processamento de dados seguro e eficiente, ajudando as organizações a tomar decisões baseadas em dados e inovar rapidamente.
10
Logotipo de dbt
dbt
4.7
(197)
dbt é um fluxo de trabalho de transformação que permite que as equipes implantem rapidamente e de forma colaborativa código de análise seguindo as melhores práticas de engenharia de software, como modularidade, portabilidade, CI/CD e documentação. Agora, qualquer pessoa que conheça SQL pode construir pipelines de dados de nível de produção.
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GU
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