Top 10 Alternativas e Concorrentes da Stackable Data Platform

Principais Alternativas de 10 para Stackable Data Platform Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

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Google Cloud BigQuery
Por Google
4.5/5
(1,209)
Descrição do Produto
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.
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Processamento e Distribuição de Big Data

Snowflake
Por Snowflake, Inc.
4.6/5
(679)
Descrição do Produto
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.
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Processamento e Distribuição de Big Data

Databricks Data Intelligence Platform
Por Databricks Inc.
4.6/5
(657)
Descrição do Produto
Grandes dados simples
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Categorias em comum com Stackable Data Platform:
Processamento e Distribuição de Big Data
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Posit
Por Posit
4.5/5
(568)
Descrição do Produto
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.
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Categorias em comum com Stackable Data Platform:
Processamento e Distribuição de Big Data

Teradata Vantage
Por Teradata
4.3/5
(360)
Descrição do Produto
O Banco de Dados Teradata lida fácil e eficientemente com requisitos complexos de dados e simplifica o gerenciamento do ambiente de data warehouse.
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Processamento e Distribuição de Big Data

Kyvos Semantic Layer
Por Kyvos Insights
4.8/5
(263)
Descrição do Produto
Kyvos é uma camada semântica para IA e BI. Ele oferece às empresas uma visão única, consistente e amigável dos dados para IA e BI confiáveis — eliminando a divergência de métricas entre ferramentas de BI e fundamentando a IA em um contexto semântico governado para maior precisão. Kyvos oferece análises extremamente rápidas em grande escala e alta concorrência, incluindo análises multidimensionais de alta granularidade na nuvem, enquanto reduz os gastos com a nuvem.
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Processamento e Distribuição de Big Data

Qubole
Por Qubole
4/5
(259)
Descrição do Produto
Qubole oferece uma plataforma de autoatendimento para análise de Big Data construída nas nuvens da Amazon, Microsoft e Google.
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Processamento e Distribuição de Big Data

OpenText Vertica
Por OpenText
4.3/5
(216)
Descrição do Produto
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.
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Processamento e Distribuição de Big Data

IBM watsonx.data
Por IBM
4.4/5
(149)
Descrição do Produto
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.
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Processamento e Distribuição de Big Data

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