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SQream

Por SQream Technologies

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Avaliações SQream (3)

4.3
avaliações 3
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Tsahi L.
TL
Radio implementations team leader
Empresa (> 1000 emp.)
"Uma ótima maneira de identificar problemas de rede rapidamente"
O que você mais gosta SQream?

Testamos o SQream como uma solução de análise de rede de telecomunicações e descobrimos que é muito econômico e altamente eficiente.

Esta solução nos ajudou a investigar a causa dos sintomas que notamos ocorrer na rede, transformando a enorme quantidade de dados que precisávamos usar como matéria-prima em insights acionáveis, e fez isso muito mais rápido do que qualquer coisa que tentamos antes.

Desde que começamos a usá-lo, tornou-se um componente crítico em nossa análise de rede. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SQream?

Devido à falta de conhecimento em SQL da nossa unidade específica, a SQream teve que construir uma interface visual única e personalizada. No entanto, tinha suporte limitado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

SB
Technical Lead - Hadoop Engineering
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Revisão do SQream"
O que você mais gosta SQream?

SQream fornece resultados muito mais rápidos em comparação com aplicativos baseados em HDFS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SQream?

SQream funciona bem no nosso caso de uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

MW
Head of Business Intelligence and Infrastructure
"telecomunicações dados cargas de trabalho"
O que você mais gosta SQream?

SQream reduz o tempo e os recursos necessários para a preparação de dados e bom desempenho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta SQream?

Não suporta alguma função STAT que precisamos usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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

1
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.
2
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.
3
Logotipo de IBM Db2
IBM Db2
4.1
(681)
IBM® Db2® é o banco de dados que oferece soluções em toda a empresa, lidando com cargas de trabalho de alto volume. É otimizado para oferecer desempenho líder do setor, enquanto reduz os custos.
4
Logotipo de Amazon Redshift
Amazon Redshift
4.3
(398)
Amazon Redshift é um data warehouse rápido e totalmente gerenciado que torna simples e econômico analisar todos os seus dados usando SQL padrão e suas ferramentas de Inteligência de Negócios (BI) existentes.
5
Logotipo de Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(657)
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 OpenText Vertica
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.
8
Logotipo de IBM watsonx.data
IBM watsonx.data
4.4
(149)
IBM watsonx.data é uma plataforma híbrida e aberta de data lakehouse projetada para unificar e gerenciar dados empresariais em ambientes diversos—nuvem, on-premises ou híbrido—para suportar cargas de trabalho de IA e análises. Ela combina a escalabilidade dos data lakes com o desempenho dos data warehouses, oferecendo uma solução centralizada para organizações que buscam aproveitar seus dados para insights impulsionados por IA. Principais Características e Funcionalidades: - Acesso Unificado a Dados: Fornece um ponto único de entrada para acessar e gerenciar dados estruturados e não estruturados em vários ambientes, incluindo nuvem pública, nuvem privada, nuvem híbrida e on-premises. - Construído para IA Generativa: Integra e enriquece dados para melhorar a precisão e o desempenho de aplicações de IA generativa. - Implantação Flexível: Suporta implantação em várias infraestruturas, incluindo plataformas de nuvem como AWS, Azure, IBM Cloud e ambientes on-premises, proporcionando flexibilidade para atender às necessidades organizacionais. - Otimização de Custos: Apresenta uma arquitetura de múltiplos motores que otimiza cargas de trabalho, potencialmente reduzindo os custos de data warehouse em até 50% através de uma gestão eficiente de cargas de trabalho. - Compatibilidade com Padrões Abertos: Utiliza formatos de dados abertos como Apache Iceberg e integra-se com Hive Metastore, facilitando a interoperabilidade com ferramentas e plataformas de dados existentes. - Governança e Segurança Integradas: Oferece ferramentas de governança de dados integradas, recursos de segurança e automação para garantir a qualidade dos dados, conformidade e acesso seguro. Valor Principal e Problema Resolvido: IBM watsonx.data aborda os desafios de gerenciar e analisar grandes quantidades de dados empresariais espalhados por fontes e ambientes díspares. Ao fornecer um data lakehouse unificado, aberto e governado, ele permite que as organizações: - Melhorem Iniciativas de IA e Análises: Ao unificar dados estruturados e não estruturados, as organizações podem melhorar a precisão e o desempenho de modelos de IA e aplicações analíticas. - Reduzam Custos Operacionais: Otimizar cargas de trabalho em vários motores de consulta e camadas de armazenamento ajuda a reduzir significativamente as despesas de gestão de dados. - Garantam Conformidade e Segurança de Dados: Recursos de governança e segurança integrados ajudam a manter a integridade dos dados, conformidade com regulamentos e acesso seguro aos dados em toda a organização. Em resumo, o IBM watsonx.data capacita as empresas a gerenciar efetivamente o ciclo de vida de seus dados, permitindo soluções de IA e análises escaláveis e econômicas, enquanto garante governança e segurança dos dados.
9
Logotipo de Keboola
Keboola
4.6
(138)
Keboola é uma plataforma de dados baseada em nuvem que ajuda os clientes a combinar, aprimorar e publicar informações cruciais para seus projetos de análise interna e produtos de dados.
10
Logotipo de lyftrondata
lyftrondata
4.9
(135)
O moderno hub de dados da Lyftrondata combina um hub de dados sem esforço com acesso ágil a fontes de dados. Lyftron elimina os gargalos tradicionais de ETL/ELT com um pipeline de dados automático e torna os dados instantaneamente acessíveis ao usuário de BI com o moderno processamento em nuvem do Spark e Snowflake. Os conectores da Lyftron convertem automaticamente qualquer fonte em um formato relacional normalizado, pronto para consulta, e fornecem capacidade de busca no catálogo de dados da sua empresa.
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