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Avaliações Stream processing (0)
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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 Stream processing para o G2 fornecer insights de compra. Abaixo estão algumas alternativas com mais reviews:
1
HubSpot Data Hub
4.5
(570)
O HubSpot Operations Hub permite que você mantenha todos os seus contatos em sincronização bidirecional e em tempo real, não importa se você usa (Gmail/Outlook, Salesforce, Pipedrive, Constant Contact, Prosperworks, HubSpot, MailChimp ou ActiveCampaign, para citar alguns).
2
Tealium Customer Data Hub
4.3
(412)
Tealium AudienceStream™ é a plataforma de dados de clientes líder de mercado, combinando capacidades robustas de gerenciamento de audiência e enriquecimento de dados, resultando em perfis de clientes unificados e a capacidade de tomar ações imediatas e relevantes.
3
Spotfire Analytics
4.2
(363)
Descoberta de dados de autoatendimento. Mais rápido para obter insights acionáveis. Análise de dados colaborativa, preditiva e orientada por eventos - livre de TI.
4
Evam
4.9
(193)
evamX é uma plataforma de engajamento de clientes em tempo real projetada para ajudar empresas a criar jornadas personalizadas e conscientes do contexto em canais digitais e offline. Com seu designer de cenários sem código, tomada de decisão impulsionada por IA e análises avançadas de fluxo, evamX permite que equipes de marketing, CX e digitais ajam instantaneamente com base no comportamento e nos dados dos clientes. Seja acionando as próximas melhores ações, enviando ofertas relevantes ou gerenciando campanhas omnichannel, evamX capacita as empresas a aumentar o engajamento, aumentar a retenção e impulsionar resultados de negócios mensuráveis.
5
Apache Kafka
4.5
(126)
O Apache Kafka é uma plataforma de streaming de eventos distribuída e de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation. Ele é projetado para lidar com fluxos de dados em tempo real com alta taxa de transferência e baixa latência, tornando-o ideal para construir pipelines de dados, análises de streaming e integrar dados em vários sistemas. O Kafka permite que as organizações publiquem, armazenem e processem fluxos de registros de maneira tolerante a falhas e escalável, apoiando aplicações críticas em diversas indústrias.
Principais Características e Funcionalidades:
- Alta Taxa de Transferência e Baixa Latência: O Kafka entrega mensagens com taxa de transferência limitada pela rede e latências tão baixas quanto 2 milissegundos, garantindo processamento eficiente de dados.
- Escalabilidade: Ele pode escalar clusters de produção para milhares de brokers, lidando com trilhões de mensagens por dia e petabytes de dados, enquanto expande e contrai elasticamente as capacidades de armazenamento e processamento.
- Armazenamento Durável: O Kafka armazena fluxos de dados de forma segura em um cluster distribuído, durável e tolerante a falhas, garantindo a integridade e disponibilidade dos dados.
- Alta Disponibilidade: A plataforma suporta a extensão eficiente de clusters sobre zonas de disponibilidade e conecta clusters separados em regiões geográficas, aumentando a resiliência.
- Processamento de Streams: O Kafka fornece capacidades de processamento de streams integradas através da API Kafka Streams, permitindo operações como junções, agregações, filtros e transformações com processamento em tempo de evento e semântica de exatamente uma vez.
- Conectividade: Com o Kafka Connect, ele se integra perfeitamente a centenas de fontes e destinos de eventos, incluindo bancos de dados, sistemas de mensagens e serviços de armazenamento em nuvem.
Valor Principal e Soluções Oferecidas:
O Apache Kafka aborda os desafios de gerenciar fluxos de dados em tempo real oferecendo uma plataforma unificada que combina mensagens, armazenamento e processamento de streams. Ele permite que as organizações:
- Construam Pipelines de Dados em Tempo Real: Facilitem o fluxo contínuo de dados entre sistemas, garantindo entrega de dados oportuna e confiável.
- Implementem Análises de Streaming: Analisem e processem fluxos de dados em tempo real, permitindo insights e ações imediatas.
- Garantam a Integração de Dados: Conectem perfeitamente várias fontes e destinos de dados, promovendo um ecossistema de dados coeso.
- Apoiem Aplicações Críticas: Forneçam uma infraestrutura robusta e tolerante a falhas capaz de lidar com dados de alto volume e alta velocidade, essencial para operações críticas de negócios.
Ao aproveitar as capacidades do Kafka, as organizações podem modernizar suas arquiteturas de dados, melhorar a eficiência operacional e impulsionar a inovação através do processamento e análise de dados em tempo real.
6
IBM StreamSets
4.0
(116)
StreamSets DataOps Platform é uma plataforma de engenharia de dados de ponta a ponta para projetar, implantar, operar e otimizar pipelines de dados para entregar dados contínuos. StreamSets oferece uma visão unificada para pipelines de lote, streaming, CDC, ETL e ML com proteção contra desvio de dados integrada para total transparência e controle em ambientes híbridos, locais e multi-nuvem.
7
Confluent
4.4
(113)
Uma plataforma de dados em fluxo.
8
Amazon OpenSearch Service
4.2
(99)
O Amazon OpenSearch Service facilita a implantação, segurança, operação e escalabilidade do Elasticsearch para análise de logs, busca de texto completo, monitoramento de aplicações e mais.
9
Elastic Stack
4.5
(95)
O Elastic Stack, comumente conhecido como ELK Stack, é um conjunto abrangente de ferramentas de código aberto projetado para ingestão, armazenamento, análise e visualização de dados em tempo real. Ele é composto por Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash, permitindo que os usuários lidem com dados de qualquer fonte e em qualquer formato de maneira eficiente.
Características e Funcionalidades Principais:
- Elasticsearch: Um mecanismo de busca e análise distribuído, baseado em JSON, que permite o armazenamento, busca e análise rápidos de grandes volumes de dados.
- Kibana: Uma interface de usuário extensível que fornece visualizações poderosas, dashboards e ferramentas de gerenciamento para interpretar e apresentar dados de forma eficaz.
- Beats e Logstash: Ferramentas de ingestão de dados que coletam e processam dados de várias fontes, transformando-os e encaminhando-os para o Elasticsearch para indexação.
- Integrações: Uma infinidade de integrações pré-construídas que facilitam a coleta de dados e a conexão perfeita com o Elastic Stack, permitindo insights rápidos.
Valor Principal e Soluções para Usuários:
O Elastic Stack capacita as organizações a aproveitar todo o potencial de seus dados, fornecendo uma plataforma escalável e resiliente para busca e análise em tempo real. Ele aborda desafios como o gerenciamento de grandes conjuntos de dados, garantindo alta disponibilidade e entregando resultados de busca relevantes rapidamente. Ao oferecer uma solução unificada para ingestão, armazenamento, análise e visualização de dados, o Elastic Stack permite que os usuários obtenham insights acionáveis, melhorem a eficiência operacional e tomem decisões informadas com base em seus dados.
10
Amazon Kinesis Data Streams
4.3
(90)
Amazon Kinesis Data Streams é um serviço de streaming de dados sem servidor que facilita a captura, processamento e armazenamento de fluxos de dados em qualquer escala.
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