# Melhor Plataformas de Integração de Big Data

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   As plataformas de integração de big data facilitam a integração e análise de dados em larga escala em aplicativos e bancos de dados na nuvem, ajudando as empresas a gerenciar e utilizar enormes volumes de dados coletados de endpoints de IoT, aplicativos e comunicações, criando pipelines estruturados que conectam saídas de processamento de big data a sistemas subsequentes.

### Capacidades Principais das Plataformas de Integração de Big Data

Para se qualificar para inclusão na categoria de Integração de Big Data, um produto deve:

- Integrar dados de processamento de big data a fontes externas
- Ingerir e distribuir grandes conjuntos de dados homogêneos e heterogêneos
- Criar um pipeline estruturado para processos de gerenciamento de big data

### Casos de Uso Comuns para Plataformas de Integração de Big Data

Equipes de engenharia de dados e TI usam plataformas de integração de big data para conectar ambientes de dados em larga escala com aplicativos de negócios e sistemas de análise. Casos de uso comuns incluem:

- Integrar clusters de big data processados com aplicativos e bancos de dados na nuvem para uso subsequente
- Simplificar o gerenciamento de dados de IoT e aplicativos de alto volume em ambientes distribuídos
- Construir pipelines de dados estruturados que permitem acesso consistente e confiável a insights de big data em toda a organização

### Como as Plataformas de Integração de Big Data Diferem de Outras Ferramentas

As plataformas de integração de big data geralmente exigem que o big data tenha sido processado antes da integração, trabalhando em conjunto com [software de processamento e distribuição de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) em vez de substituí-lo. Embora algumas plataformas ofereçam capacidades de [análise de fluxo](https://www.g2.com/categories/stream-analytics), seu foco principal é no gerenciamento de dados e pipelines de integração, em vez de processamento analítico em tempo real.

### Insights da G2 sobre Plataformas de Integração de Big Data

Com base nas tendências de categoria na G2, a flexibilidade do pipeline e o amplo suporte a conectores para aplicativos e bancos de dados na nuvem são capacidades de destaque. A melhoria da acessibilidade dos dados entre sistemas e a redução da complexidade de integração se destacam como principais resultados da adoção.




  ## How Many Plataformas de Integração de Big Data Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 130

  
## How Does G2 Rank Plataformas de Integração de Big Data Products?

**Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:**

- 30 Analistas e Especialistas em Dados
- 9,100+ Avaliações Autênticas
- 130+ Produtos
- Rankings Imparciais

Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria.

  
## Which Plataformas de Integração de Big Data Is Best for Your Use Case?

- **Líder:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [5X](https://www.g2.com/pt/products/5x/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [5X](https://www.g2.com/pt/products/5x/reviews)
- **Mais Tendência:** [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/pt/products/astro-by-astronomer/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)

  
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### CData Connect AI

CData Connect AI é a primeira plataforma gerida de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite que empresas conectem com segurança assistentes de IA, agentes e fluxos de trabalho de automação a dados ao vivo em mais de 300 sistemas empresariais. Ao contrário das abordagens tradicionais que copiam dados para armazéns, o Connect AI fornece acesso em tempo real e semanticamente rico aos dados no local—preservando metadados, relacionamentos e permissões de usuário da fonte. Isso significa que a IA entende o contexto do seu negócio, não apenas dados brutos. O Connect AI resolve o desafio crítico que faz com que 95% dos pilotos de IA falhem: dados isolados e governança deficiente. Com configuração de apontar e clicar, segurança de nível empresarial (certificado SOC2, GDPR, ISO 27001) e controles de acesso baseados em funções herdadas, o Connect AI torna as implantações de IA tanto poderosas quanto compatíveis. Desde permitir que os profissionais de marketing consultem dados de campanhas de forma conversacional, até ajudar equipes financeiras a automatizar relatórios, e capacitar equipes de produto a incorporar conectividade de dados em seus recursos de IA—o Connect AI transforma a forma como as organizações tornam a IA pronta para a empresa.



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  ## What Are the Top-Rated Plataformas de Integração de Big Data Products in 2026?
### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery é uma plataforma de análise de dados totalmente gerenciada e pronta para IA que ajuda a maximizar o valor dos seus dados e é projetada para ser multi-engine, multi-formato e multi-cloud. Armazene 10 GiB de dados e execute até 1 TiB de consultas gratuitamente por mês.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,157
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?**

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google)
- **Ano de Fundação:** 1998
- **Localização da Sede:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,890,350 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 38% Empresa, 35% Médio Porte


#### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (155 reviews)
- Velocidade (142 reviews)
- Consulta Rápida (119 reviews)
- Integrações (117 reviews)
- Eficiência de Consulta (114 reviews)

**Cons:**

- Caro (126 reviews)
- Problemas de Consulta (78 reviews)
- Questões de Custo (63 reviews)
- Gestão de Custos (60 reviews)
- Curva de Aprendizado (54 reviews)

### 2. [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews)
  A Snowflake permite que todas as organizações mobilizem seus dados com o AI Data Cloud da Snowflake. Os clientes usam o AI Data Cloud para unir dados isolados, descobrir e compartilhar dados com segurança, alimentar aplicativos de dados e executar diversas cargas de trabalho de IA/ML e analíticas. Onde quer que os dados ou usuários estejam, a Snowflake oferece uma experiência de dados única que abrange várias nuvens e geografias. Milhares de clientes em muitos setores, incluindo 691 dos 2000 maiores do mundo segundo a Forbes em 2023 (G2K) até 31 de janeiro, usam o AI Data Cloud da Snowflake para impulsionar seus negócios.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 684
**How Do G2 Users Rate Snowflake?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Snowflake?**

- **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/snowflake-inc)
- **Website da Empresa:** https://www.snowflake.com
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (253 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 45% Médio Porte, 43% Empresa


#### What Are Snowflake's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (88 reviews)
- Escalabilidade (68 reviews)
- Gestão de Dados (66 reviews)
- Recursos (65 reviews)
- Integrações (61 reviews)

**Cons:**

- Caro (53 reviews)
- Custo (36 reviews)
- Gestão de Custos (32 reviews)
- Curva de Aprendizado (25 reviews)
- Limitações de Recursos (21 reviews)

### 3. [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews)
  Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o desempenho de fornecedores, segmentando dados de clientes, analisando a retenção de funcionários ou construindo aplicações de IA competitivas a partir dos seus dados proprietários, o Alteryx One facilita a limpeza, combinação e análise de dados para desbloquear os insights únicos que impulsionam decisões impactantes. Análises Guiadas por IA O Alteryx automatiza e simplifica cada etapa da preparação e análise de dados, desde a validação e enriquecimento até análises preditivas e insights automatizados. Incorpore IA generativa diretamente em seus fluxos de trabalho para agilizar tarefas complexas de dados e gerar insights mais rapidamente. Flexibilidade incomparável, seja você preferir fluxos de trabalho sem código, comandos em linguagem natural ou opções de baixo código, o Alteryx se adapta às suas necessidades. Confiável. Seguro. Pronto para Empresas. O Alteryx é confiado por mais da metade das empresas do Global 2000 e 19 dos 20 maiores bancos globais. Com automação, governança e segurança integradas, seus fluxos de trabalho podem escalar e manter a conformidade enquanto entregam resultados consistentes. E não importa se seus sistemas estão no local, híbridos ou na nuvem; o Alteryx se encaixa perfeitamente na sua infraestrutura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. O que realmente diferencia o Alteryx é nosso foco na eficiência e facilidade de uso para analistas e nossa comunidade ativa de 700.000 usuários do Alteryx para apoiá-lo em cada etapa da sua jornada. Com integração perfeita a dados em todos os lugares, incluindo plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, nossa plataforma ajuda a unificar dados isolados e acelerar a obtenção de insights. Visite Alteryx.com para mais informações e para começar seu teste gratuito.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 651
**How Do G2 Users Rate Alteryx?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/pt/sellers/alteryx)
- **Website da Empresa:** https://www.alteryx.com
- **Ano de Fundação:** 1997
- **Localização da Sede:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,205 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Analista de Dados, Analista
  - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Contabilidade
  - **Company Size:** 62% Empresa, 23% Médio Porte


#### What Are Alteryx's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (331 reviews)
- Automação (146 reviews)
- Intuitivo (131 reviews)
- Aprendizagem Fácil (102 reviews)
- Eficiência (102 reviews)

**Cons:**

- Caro (86 reviews)
- Curva de Aprendizado (80 reviews)
- Recursos Faltantes (62 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (55 reviews)
- Desempenho lento (41 reviews)

### 4. [Workato](https://www.g2.com/pt/products/workato/reviews)
  Workato é a iPaaS classificada como número 1 e a líder em MCP Empresarial — a plataforma em que as empresas confiam para unificar integração, automação e IA em um ambiente seguro e nativo da nuvem. Confiada por mais de 12.000 clientes, incluindo metade das empresas da Fortune 500, a Workato conecta todos os sistemas, processos e fontes de dados com mais de 14.000 conectores pré-construídos. O que diferencia a Workato: o MCP Empresarial transforma processos de negócios comprovados em habilidades governadas e prontas para agentes que qualquer agente de IA — Claude, ChatGPT, Cursor ou personalizado — pode executar de forma segura e previsível. Não é necessário substituir e descartar. Seja modernizando integrações legadas ou implantando IA agentiva em escala, a Workato oferece a orquestração, governança e confiança necessárias na empresa.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 726
**How Do G2 Users Rate Workato?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Workato?**

- **Vendedor:** [Workato](https://www.g2.com/pt/sellers/workato)
- **Website da Empresa:** https://www.workato.com
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** Mountain View, California
- **Twitter:** @Workato (3,615 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,348 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 43% Médio Porte, 33% Empresa


#### What Are Workato's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (366 reviews)
- Integrações (245 reviews)
- Integrações fáceis (232 reviews)
- Automação (198 reviews)
- Recursos (195 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (83 reviews)
- Curva de Aprendizado (77 reviews)
- Recursos Faltantes (77 reviews)
- Limitações de Dados (76 reviews)
- Caro (71 reviews)

### 5. [Azure Data Factory](https://www.g2.com/pt/products/azure-data-factory/reviews)
  Azure Data Factory (ADF) é um serviço de integração de dados totalmente gerenciado e sem servidor, projetado para simplificar o processo de ingestão, preparação e transformação de dados de fontes diversas. Ele permite que as organizações construam e orquestrem fluxos de trabalho de Extração, Transformação, Carga (ETL) e Extração, Carga, Transformação (ELT) em um ambiente sem código, facilitando o movimento e a transformação de dados entre sistemas locais e baseados em nuvem. Principais Recursos e Funcionalidades: - Conectividade Extensa: ADF oferece mais de 90 conectores integrados, permitindo a integração com uma ampla gama de fontes de dados, incluindo bancos de dados relacionais, sistemas NoSQL, aplicativos SaaS, APIs e serviços de armazenamento em nuvem. - Transformação de Dados Sem Código: Utilizando fluxos de dados de mapeamento alimentados pelo Apache Spark™, o ADF permite que os usuários realizem transformações de dados complexas sem escrever código, simplificando o processo de preparação de dados. - Rehospedagem de Pacotes SSIS: As organizações podem facilmente migrar e estender seus pacotes existentes do SQL Server Integration Services (SSIS) para a nuvem, alcançando economias significativas de custos e escalabilidade aprimorada. - Escalável e Econômico: Como um serviço sem servidor, o ADF escala automaticamente para atender às demandas de integração de dados, oferecendo um modelo de preços pay-as-you-go que elimina a necessidade de investimentos iniciais em infraestrutura. - Monitoramento e Gerenciamento Abrangentes: O ADF fornece ferramentas robustas de monitoramento, permitindo que os usuários acompanhem o desempenho dos pipelines, configurem alertas e garantam a operação eficiente dos fluxos de trabalho de dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Azure Data Factory aborda as complexidades da integração de dados moderna, fornecendo uma plataforma unificada que conecta fontes de dados díspares, automatiza fluxos de trabalho de dados e facilita transformações de dados avançadas. Isso capacita as organizações a derivar insights acionáveis de seus dados, aprimorar os processos de tomada de decisão e acelerar iniciativas de transformação digital. Ao oferecer um ambiente escalável, econômico e sem código, o ADF reduz a carga operacional nas equipes de TI e permite que engenheiros de dados e analistas de negócios se concentrem em entregar valor por meio de estratégias orientadas por dados.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 94
**How Do G2 Users Rate Azure Data Factory?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Data Factory?**

- **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft)
- **Ano de Fundação:** 1975
- **Localização da Sede:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,638 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 60% Empresa, 30% Médio Porte


#### What Are Azure Data Factory's Pros and Cons?

**Pros:**

- Integração de Dados (7 reviews)
- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Conectores (6 reviews)
- Integrações (6 reviews)
- Escalabilidade (5 reviews)

**Cons:**

- Dificuldade de Depuração (5 reviews)
- Depuração Difícil (4 reviews)
- Caro (4 reviews)
- Limitações de Recursos (4 reviews)
- Complexidade (3 reviews)

### 6. [Amazon Redshift](https://www.g2.com/pt/products/amazon-redshift/reviews)
  Dezenas de milhares de clientes usam o Amazon Redshift, um serviço de data warehouse rápido, totalmente gerenciado e em escala de petabytes que torna simples e econômico analisar eficientemente todos os seus dados usando suas ferramentas de inteligência de negócios existentes. Ele é otimizado para conjuntos de dados que variam de algumas centenas de gigabytes a um petabyte ou mais e custa menos de $1.000 por terabyte por ano, um décimo do custo da maioria das soluções tradicionais de data warehousing.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 368
**How Do G2 Users Rate Amazon Redshift?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Amazon Redshift?**

- **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Ano de Fundação:** 2006
- **Localização da Sede:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,226,638 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Dados Sênior
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 40% Empresa, 39% Médio Porte


#### What Are Amazon Redshift's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Integrações (7 reviews)
- Integrações fáceis (5 reviews)
- Consulta Rápida (5 reviews)
- Escalabilidade (5 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (5 reviews)
- Limitações de Recursos (5 reviews)
- Limitações de Software (5 reviews)
- Problemas de Consulta (4 reviews)
- Otimização de Consultas (4 reviews)

### 7. [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/pt/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews)
  SnapLogic é o líder em integração generativa. Como pioneiro em integração liderada por IA, a Plataforma SnapLogic acelera a transformação digital em toda a empresa e capacita todos a integrar de forma mais rápida e fácil. Quer você esteja automatizando processos de negócios, democratizando dados ou entregando produtos e serviços digitais, SnapLogic permite que você simplifique sua pilha de tecnologia e leve sua empresa mais longe. Milhares de empresas ao redor do mundo confiam na SnapLogic para integrar, automatizar e orquestrar o fluxo de dados em seus negócios. Junte-se ao movimento de integração generativa em snaplogic.com.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 370
**How Do G2 Users Rate SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)?**

- **Vendedor:** [SnapLogic](https://www.g2.com/pt/sellers/snaplogic)
- **Website da Empresa:** https://www.snaplogic.com
- **Ano de Fundação:** 2006
- **Localização da Sede:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnapLogic (7,351 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/210766/ (321 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Consultor
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 46% Empresa, 37% Médio Porte


#### What Are SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)'s Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (85 reviews)
- Integrações fáceis (70 reviews)
- Integrações (54 reviews)
- Interface do Usuário (50 reviews)
- Automação (43 reviews)

**Cons:**

- Problemas de Desempenho (31 reviews)
- Desempenho Insatisfatório (25 reviews)
- Dificuldades Técnicas (25 reviews)
- Complexidade (22 reviews)
- Relatar Erro (22 reviews)

### 8. [5X](https://www.g2.com/pt/products/5x/reviews)
  5X é uma plataforma de dados e IA de ponta a ponta. A plataforma organiza seus dados independentemente da fonte ou formato. Quer você tenha uma equipe de dados dedicada ou não, nossa plataforma transforma dados fragmentados em insights e aplicativos acionáveis. O feedback que mais recebemos dos clientes é: "É autoexplicativo" e "É super fácil de usar". E esse era exatamente o nosso objetivo—criar uma plataforma poderosa, tudo-em-um, que seja incrivelmente fácil de usar. A pilha de dados moderna evoluiu. Não se trata mais de juntar fornecedores. A próxima geração da pilha de dados moderna é uma plataforma tudo-em-um que oferece velocidade, simplicidade e custo de propriedade reduzido. Isso é exatamente o que criamos na 5X. As empresas usam a 5X por vários motivos: 1) Velocidade e produtividade. Plataformas de dados tudo-em-um são incrivelmente eficientes. Vimos empresas construírem casos de uso no primeiro dia. Entre em contato conosco para ver se você se qualifica para um jumpstart gratuito de 48 horas! 🚀 2) Reduza seu custo total de propriedade em 30% em comparação com a construção de sua própria plataforma. Isso não contabiliza as horas de trabalho necessárias para dar suporte à construção de uma plataforma 🤯 3) Use nossa consultoria de dados completa para suporte em engenharia de dados e análises 👨‍💻 A 5X foi fundada em 2020 com presença nos EUA, Singapura, Reino Unido e Índia. Nossa equipe global é composta por mais de 70 pessoas e está crescendo rapidamente. Recentemente, levantamos nossa rodada seed da Flybridge Capital e somos apoiados por fundadores de destaque de empresas como Datadog, Preset, Astronomer, Mode, Rudderstack e outros investidores-anjo proeminentes. Para mais informações, visite 5X.co Não falamos apenas sobre velocidade e simplicidade; nós comprovamos isso com provas. Fale conosco sobre nosso jumpstart de 48 horas, onde podemos construir um caso de uso de ponta a ponta para você em 48 horas gratuitamente.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 81
**How Do G2 Users Rate 5X?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind 5X?**

- **Vendedor:** [5X](https://www.g2.com/pt/sellers/5x)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** San Francisco
- **Twitter:** @DataWith5x (49 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datawith5x/ (128 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 56% Médio Porte, 40% Pequena Empresa


#### What Are 5X's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (28 reviews)
- Suporte ao Cliente (18 reviews)
- Recursos (14 reviews)
- Integrações (13 reviews)
- Integração de Dados (10 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado Íngreme (5 reviews)
- Configuração Complexa (4 reviews)
- Limitações de Recursos (4 reviews)
- Curva de Aprendizado (4 reviews)
- Configuração Difícil (3 reviews)

### 9. [IBM StreamSets](https://www.g2.com/pt/products/ibm-streamsets/reviews)
  StreamSets, uma empresa da Software AG, elimina o atrito na integração de dados em ambientes híbridos e multi-cloud complexos para acompanhar as demandas de dados empresariais imediatas. Nossa plataforma permite que as equipes de dados desbloqueiem dados—sem ceder o controle—para habilitar uma empresa orientada por dados. - Pipelines resilientes percebem e se adaptam a mudanças constantes na estrutura de dados, semântica e infraestrutura. - Aprenda uma vez para criar muitos pipelines de integração diferentes com uma única experiência de design para todos os padrões — streaming, batch, CDC, ETL, ELT, ML. - Fragmentos de pipeline reutilizáveis permitem que qualquer pessoa use a funcionalidade que seus engenheiros de dados projetam. - O SDK Python permite que você modele pipelines para escala, criando facilmente centenas de pipelines com apenas algumas linhas de código. - Transformações de dados simplificadas com processadores pré-definidos para atender a 99% dos seus requisitos analíticos prontos para uso. - Topologias fornecem transparência para ver como os sistemas estão conectados e como os dados fluem pela empresa. - SLAs de dados e regras expõem problemas ocultos em seus fluxos de dados, criando trilhos de proteção ao longo dos pipelines de dados para qualidade de dados, dimensionamento, desempenho de throughput, taxas de erro, vazamento de informações privadas/sensíveis e mais. StreamSets entrega dados prontos para análise, melhorando a tomada de decisões em tempo real e reduzindo os custos e riscos associados ao fluxo de dados em uma organização. É por isso que as maiores empresas do mundo confiam no StreamSets para alimentar milhões de pipelines de dados para análises modernas, ciência de dados, aplicativos inteligentes e integração híbrida.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 115
**How Do G2 Users Rate IBM StreamSets?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM StreamSets?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm)
- **Ano de Fundação:** 1911
- **Localização da Sede:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,298 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 42% Empresa, 33% Médio Porte


#### What Are IBM StreamSets's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (30 reviews)
- Interface do Usuário (16 reviews)
- Gestão de Dados (15 reviews)
- Pipeline de Dados (15 reviews)
- Integrações (14 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (13 reviews)
- Caro (10 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (8 reviews)
- Desempenho lento (8 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (8 reviews)

### 10. [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/pt/products/astro-by-astronomer/reviews)
  Para equipes de dados que buscam aumentar a disponibilidade de dados confiáveis, a Astronomer oferece o Astro, a moderna plataforma de orquestração de dados, alimentada pelo Airflow. O Astro permite que engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas de dados construam, executem e observem pipelines como código. A Astronomer é a força motriz por trás do Apache Airflow™, o padrão de fato para expressar fluxos de dados como código. O Airflow é baixado mais de 31 milhões de vezes a cada mês e é usado por centenas de milhares de equipes ao redor do mundo.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 135
**How Do G2 Users Rate Astro by Astronomer?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Astro by Astronomer?**

- **Vendedor:** [Astronomer](https://www.g2.com/pt/sellers/astronomer)
- **Website da Empresa:** https://www.astronomer.io/
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Twitter:** @astronomerio (19,764 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,609 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Dados Sênior
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 47% Médio Porte, 38% Empresa


#### What Are Astro by Astronomer's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (25 reviews)
- Melhoria de Eficiência (14 reviews)
- Interface do Usuário (13 reviews)
- Automação (11 reviews)
- Facilidade de Implantação (10 reviews)

**Cons:**

- Caro (8 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (8 reviews)
- Curva de Aprendizado (6 reviews)
- Aprendizado Difícil (5 reviews)
- Limitações de Recursos (5 reviews)

### 11. [Skyvia](https://www.g2.com/pt/products/skyvia/reviews)
  Skyvia é uma plataforma de integração de dados em nuvem sem código e pipeline de dados que permite ETL, ELT, ETL reverso, migração de dados, sincronização de dados unidirecional e bidirecional, automação de fluxo de trabalho, conectividade em tempo real e muito mais. Benefícios de Usar o Skyvia: • Eficiência de custo: Com planos de preços acessíveis e flexíveis para cada produto, o Skyvia é adequado para empresas de qualquer tamanho. • Facilidade de Uso: Com base em um extenso feedback de clientes, a facilidade de uso é a qualidade mais forte do Skyvia. • Flexibilidade: O Skyvia fornece ferramentas de integração adaptáveis e sem código para cenários de negócios básicos e avançados. • Confiança: O Skyvia é confiável por milhares de organizações orientadas por dados ao redor do mundo. Com uma vasta biblioteca de mais de 200 conectores, o Skyvia proporciona integração perfeita entre várias aplicações em nuvem, bancos de dados e data warehouses, incluindo Salesforce, Dynamics CRM, QuickBooks Online, SQL Server, Amazon Redshift, Google BigQuery, entre outros.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 317
**How Do G2 Users Rate Skyvia?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Skyvia?**

- **Vendedor:** [Devart](https://www.g2.com/pt/sellers/devart)
- **Ano de Fundação:** 1997
- **Localização da Sede:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,739 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (257 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** CEO, Diretor de Tecnologia
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 52% Pequena Empresa, 41% Médio Porte


#### What Are Skyvia's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (46 reviews)
- Integrações fáceis (31 reviews)
- Configuração Fácil (30 reviews)
- Configurar Facilidade (28 reviews)
- Gestão de Dados (25 reviews)

**Cons:**

- Deficiência de Informação (7 reviews)
- Desempenho lento (7 reviews)
- Configuração Difícil (6 reviews)
- Limitações de Recursos (6 reviews)
- Curva de Aprendizado (6 reviews)

### 12. [IBM webMethods B2B](https://www.g2.com/pt/products/ibm-webmethods-b2b/reviews)
  A integração B2B permite compartilhar documentos—pedidos de compra, faturas, avisos de envio, contratos e mais—na nuvem e manter tudo sincronizado com APIs.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 56
**How Do G2 Users Rate IBM webMethods B2B?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM webMethods B2B?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm)
- **Ano de Fundação:** 1911
- **Localização da Sede:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,298 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Recrutamento e Seleção, Software de Computador
  - **Company Size:** 42% Médio Porte, 35% Empresa


#### What Are IBM webMethods B2B's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (16 reviews)
- Recursos (9 reviews)
- Segurança (7 reviews)
- Automação (5 reviews)
- Capacidades de Integração (5 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (10 reviews)
- Caro (8 reviews)
- Aprendizado Difícil (5 reviews)
- Questões de Preços (5 reviews)
- Curva de Aprendizado (4 reviews)

### 13. [dbt](https://www.g2.com/pt/products/dbt/reviews)
  dbt é um fluxo de trabalho de transformação que permite que equipes de dados implantem rapidamente e de forma colaborativa código analítico 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.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 204
**How Do G2 Users Rate dbt?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind dbt?**

- **Vendedor:** [Fivetran](https://www.g2.com/pt/sellers/fivetran)
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** Oakland, CA
- **Twitter:** @fivetran (5,734 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Análise
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 56% Médio Porte, 27% Pequena Empresa


#### What Are dbt's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (38 reviews)
- Recursos (22 reviews)
- Automação (19 reviews)
- Transformação (17 reviews)
- Integrações (15 reviews)

**Cons:**

- Funcionalidade Limitada (14 reviews)
- Problemas de Dependência (12 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (10 reviews)
- Tratamento de Erros (9 reviews)
- Relatar Erro (9 reviews)

### 14. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/pt/products/azure-synapse-analytics/reviews)
  Azure Synapse Analytics é um Armazém de Dados Empresarial (EDW) baseado em nuvem que utiliza Processamento Massivamente Paralelo (MPP) para executar rapidamente consultas complexas em petabytes de dados.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 37
**How Do G2 Users Rate Azure Synapse Analytics?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Synapse Analytics?**

- **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft)
- **Ano de Fundação:** 1975
- **Localização da Sede:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,638 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 45% Médio Porte, 32% Empresa


#### What Are Azure Synapse Analytics's Pros and Cons?

**Pros:**

- Análise (1 reviews)
- Automação (1 reviews)
- Integração em Nuvem (1 reviews)
- Custo-benefício (1 reviews)
- Integração de Dados (1 reviews)

**Cons:**

- Estimativa de Custos (1 reviews)
- Gestão de Custos (1 reviews)
- Depurando Problemas (1 reviews)
- Depuração Difícil (1 reviews)
- Caro (1 reviews)

### 15. [ILUM](https://www.g2.com/pt/products/ilum-ilum/reviews)
  Ilum: Uma Plataforma de Dados Criada por Engenheiros de Dados, para Engenheiros de Dados Ilum é uma plataforma Data Lakehouse que unifica a gestão de dados, processamento distribuído, análises e fluxos de trabalho de IA para engenheiros de IA, engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. Pertence às categorias de software de Plataforma de Dados, Data Lakehouse e Engenharia de Dados e suporta implantação flexível em ambientes de nuvem, on-premise e híbridos. Ilum permite que equipes técnicas construam, operem e escalem infraestrutura de dados moderna usando padrões abertos. Integra ferramentas para processamento em lote, processamento de fluxo, exploração baseada em notebooks, orquestração de fluxos de trabalho e inteligência de negócios, tudo em uma única plataforma. Ilum suporta formatos de tabela abertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi e Apache Paimon. Também oferece integração nativa com Apache Spark e Trino para computação, com suporte para Apache Flink atualmente em desenvolvimento. Principais características incluem: - Editor SQL: Consulte Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL com autocompletar, pré-visualizações de resultados e inspeção de metadados. - Linhagem de Dados & Catálogo: Visualize o fluxo de dados usando OpenLineage e explore conjuntos de dados através de um Catálogo de Dados pesquisável. - Integração com Notebooks: Use notebooks Jupyter integrados, pré-configurados para Spark, metadados e seu ambiente de dados para exploração ou modelagem. - Gestão de Trabalhos Spark: Envie, monitore e depure trabalhos Spark com logs integrados, métricas, agendamento e um Servidor de Histórico Spark embutido. - Suporte Trino: Execute consultas federadas em várias fontes de dados usando Trino diretamente dentro do Ilum. - Pipelines Declarativos: Defina pipelines ETL e de análises repetíveis, com rastreamento de dependências e lógica de recuperação. - Diagramas ERD Automáticos: Gere instantaneamente diagramas ER a partir de esquemas para auxiliar na compreensão e integração de dados. - Experimentação & Rastreamento de ML: Inclui MLflow para gerenciar experimentos, rastrear parâmetros, métricas e artefatos, totalmente integrado com notebooks e pipelines de dados para otimizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de modelos. - Integração & Implantação de IA: Suporta tanto casos de uso de ML clássico quanto de IA moderna, incluindo fluxos de trabalho GenAI, busca vetorial e aplicações baseadas em embeddings. Modelos podem ser registrados, versionados e implantados para inferência dentro de pipelines declarativos. - Interface de Agente de IA Integrada: Ilum integra, fornecendo uma interface estilo GPT para interagir com seus dados, acionar pipelines, gerar SQL ou explorar metadados usando linguagem natural, trazendo capacidades GenAI diretamente para sua plataforma de dados. - Dashboards de BI: Suporte nativo para Apache Superset, com integração JDBC para Tableau, Power BI e outras ferramentas de BI. Destaques adicionais: - Gestão de Multi-Cluster: Conecte múltiplos clusters Spark ou Kubernetes para escalar e isolar cargas de trabalho. - Controle de Acesso Granular: Integração com LDAP, OAuth2 e Hydra para acesso seguro baseado em funções. - Pronto para Híbrido: Projetado para substituir Databricks ou Cloudera em ambientes onde a adoção de nuvem é parcial, regulada ou não é possível.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 23
**How Do G2 Users Rate ILUM?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind ILUM?**

- **Vendedor:** [Ilum](https://www.g2.com/pt/sellers/ilum)
- **Website da Empresa:** https://ilum.cloud/
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Santa Fe, US
- **Twitter:** @IlumCloud (18 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Telecomunicações
  - **Company Size:** 52% Empresa, 35% Médio Porte


#### What Are ILUM's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (17 reviews)
- Recursos (17 reviews)
- Integrações (17 reviews)
- Configurar Facilidade (16 reviews)
- Integrações fáceis (15 reviews)

**Cons:**

- Configuração Complexa (9 reviews)
- Configuração Difícil (9 reviews)
- Curva de Aprendizado (9 reviews)
- Melhoria de UX (8 reviews)
- Complexidade (7 reviews)

### 16. [Elastic Stack](https://www.g2.com/pt/products/elastic-stack/reviews)
  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.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 99
**How Do G2 Users Rate Elastic Stack?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Elastic Stack?**

- **Vendedor:** [Elastic](https://www.g2.com/pt/sellers/elastic)
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @elastic (64,562 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (4,986 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NYSE: ESTC

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 46% Médio Porte, 34% Empresa


#### What Are Elastic Stack's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Flexibilidade (3 reviews)
- Gerenciamento de Logs (3 reviews)
- Eficiência de Pesquisa (3 reviews)
- Versatilidade (3 reviews)

**Cons:**

- Gestão de Recursos (3 reviews)
- Questões de Complexidade (2 reviews)
- Caro (2 reviews)
- Uso Elevado de Memória (2 reviews)
- Curva de Aprendizado (2 reviews)

### 17. [Gathr.ai](https://www.g2.com/pt/products/gathr-ai/reviews)
  Gathr.ai impulsiona a IA com contexto de dados completo para uma inteligência de maior qualidade. Com discurso de dados de alta fidelidade desde o primeiro dia, os usuários podem obter respostas baseadas em dados para as perguntas de 'por que', 'e se' e 'como faço para' que impulsionam os KPIs de negócios. Essa inteligência é entregue nativamente sobre o patrimônio de dados existente da organização — incluindo armazéns de dados, bancos de dados, motores SQL federados e sistemas operacionais. Empresas líderes em diversos setores também confiam na Gathr.ai para construir pipelines de dados de alto desempenho, soluções personalizadas de Dados+IA e experiências analíticas orientadas para a ação. Construído para criadores, o Gathr.ai oferece agilidade, desempenho e controle. Ele se integra ao stack existente — integrando sistemas upstream e downstream sem necessidade de encanamento extra. Ele dá aos desenvolvedores velocidade de kit inicial e liberdade total de extensão.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 33
**How Do G2 Users Rate Gathr.ai?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Gathr.ai?**

- **Vendedor:** [Gathr.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/gathr-ai)
- **Ano de Fundação:** 2022
- **Localização da Sede:** Los Gatos, CA, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gathr-one (73 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software Associado
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 79% Médio Porte, 21% Empresa


#### What Are Gathr.ai's Pros and Cons?

**Pros:**

- Integrações (9 reviews)
- Gestão de Dados (7 reviews)
- Arraste (6 reviews)
- Facilidade de Uso (6 reviews)
- Integrações fáceis (6 reviews)

**Cons:**

- Problemas de Acesso (1 reviews)
- Problemas de Conexão (1 reviews)
- Configuração Difícil (1 reviews)
- Falta de Dados em Tempo Real (1 reviews)
- Otimização de Desempenho (1 reviews)

### 18. [Peliqan](https://www.g2.com/pt/products/peliqan/reviews)
  Peliqan.io é uma plataforma de integração e automação de dados tudo-em-um, com foco em IA, projetada para equipes de negócios, scale-ups e consultores. Ao contrário das ferramentas de dados tradicionais que exigem um grande esforço de engenharia, o Peliqan permite que tanto usuários de negócios quanto equipes técnicas conectem, gerenciem e ativem seus dados em um ambiente colaborativo - sem a necessidade de um engenheiro de dados dedicado. Com mais de 250 conectores integrados, o Peliqan se conecta a bancos de dados, aplicativos de negócios SaaS (ERP, CRM, Contabilidade, RH/ATS etc.), armazenamento em nuvem, arquivos e APIs, bem como a fontes de dados locais. Novos conectores estão disponíveis sob demanda em até 5 dias úteis. O Peliqan oferece pipelines ELT com um clique para o data warehouse integrado, ou você pode trazer seu próprio data warehouse. O Peliqan suporta todos os principais data warehouses. Graças ao complemento do Excel do Peliqan, usuários de negócios e consultores podem trabalhar com dados em tempo real no Excel. Analistas e usuários avançados podem usar o editor SQL avançado do Peliqan com o suporte de um assistente de IA para transformar dados e preparar conjuntos de dados prontos para negócios, que podem ser usados em qualquer ferramenta de BI, como Microsoft Power BI, Metabase, Tableau, Qlik, Looker etc. Os usuários também podem configurar fluxos de Reverse ETL. Os desenvolvedores podem ir ainda mais longe com o ambiente de baixo código do Peliqan, com um Engenheiro de Dados de IA virtual integrado, onde podem: - Construir e publicar aplicativos de dados interativos - Automatizar gravações de volta nos sistemas de origem - Publicar endpoints de API para compartilhamento de dados - Implementar pipelines personalizados - Desenvolver Agentes de IA internos Ao capacitar usuários de negócios, analistas, consultores e desenvolvedores, o Peliqan reduz drasticamente a dependência do suporte de TI e acelera a tomada de decisões. O Peliqan não é apenas uma ferramenta de pipeline de dados ELT, é uma solução completa para orquestração, automação e ativação de dados. O Peliqan também atua como a base de dados para o Agentic AI, garantindo que os agentes de IA trabalhem com visões 360° confiáveis e atualizadas de clientes, produtos, pedidos e mais - na velocidade de um data warehouse em nuvem. O data warehouse do Peliqan fornece uma camada de dados pronta para IA, incluindo: - Vetorização automática de dados estruturados e não estruturados para RAG (Geração Aumentada por Recuperação) - Texto para SQL - Gateway MCP No cenário atual, um data warehouse não é mais apenas para BI - é a base tanto para BI quanto para IA. Com o Peliqan.io, as organizações podem integrar, analisar e ativar seus dados de forma contínua, capacitando tanto humanos quanto agentes de IA a tomarem decisões mais inteligentes e rápidas.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 71
**How Do G2 Users Rate Peliqan?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Peliqan?**

- **Vendedor:** [Peliqan](https://www.g2.com/pt/sellers/peliqan)
- **Website da Empresa:** https://peliqan.io
- **Ano de Fundação:** 2022
- **Localização da Sede:** Gent
- **Twitter:** @Peliqan_io (8 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peliqan-data (27 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 47% Médio Porte, 42% Pequena Empresa


#### What Are Peliqan's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (45 reviews)
- Integrações (43 reviews)
- Integrações fáceis (37 reviews)
- Conectores (36 reviews)
- Gestão de Dados (36 reviews)

**Cons:**

- Dificuldade de Aprendizagem (18 reviews)
- Habilidades Técnicas Necessárias (12 reviews)
- Limitações de Recursos (10 reviews)
- Curva de Aprendizado (10 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (9 reviews)

### 19. [AWS Glue](https://www.g2.com/pt/products/aws-glue/reviews)
  AWS Glue é um serviço de integração de dados sem servidor que facilita para os usuários de análise descobrir, preparar, mover e integrar dados de múltiplas fontes para análise, aprendizado de máquina e desenvolvimento de aplicações. Você pode descobrir e conectar-se a mais de 70 fontes de dados diversas, gerenciar seus dados em um catálogo de dados centralizado e criar, executar e monitorar visualmente pipelines ETL para carregar dados em seus data lakes. Você pode imediatamente pesquisar e consultar dados catalogados usando Amazon Athena, Amazon EMR e Amazon Redshift Spectrum.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 191
**How Do G2 Users Rate AWS Glue?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind AWS Glue?**

- **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Ano de Fundação:** 2006
- **Localização da Sede:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,226,638 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 48% Empresa, 29% Médio Porte


#### What Are AWS Glue's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (6 reviews)
- Integração de Dados (3 reviews)
- Soluções ETL (3 reviews)
- Recursos (3 reviews)
- Simples (3 reviews)

**Cons:**

- Desempenho lento (3 reviews)
- Dificuldade de Depuração (2 reviews)
- Depuração Difícil (2 reviews)
- Problemas de Desempenho (2 reviews)
- Demorado (2 reviews)

### 20. [Coefficient](https://www.g2.com/pt/products/coefficient/reviews)
  O Coefficient é uma nova maneira de trabalhar com os dados da sua empresa de forma melhor, mais rápida e mais precisa, sem nunca sair da sua planilha, integrando-se com as ferramentas que você já usa. Uma vez instalado, o Coefficient funciona como um companheiro na barra lateral, de modo que os dados da sua empresa estão a apenas alguns cliques de distância a qualquer momento. Qualquer fonte de dados com a qual você trabalhe está disponível diretamente na sua barra lateral do Coefficient – como Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL e Looker – com a capacidade de consolidar seus dados de múltiplos sistemas em uma única planilha. Use os filtros do Coefficient para personalizar facilmente suas importações para trabalhar apenas com os dados que você precisa, mantendo suas planilhas eficientes. Volte rapidamente a qualquer momento para adicionar mais dados no mesmo relatório. Nunca reconstrua a mesma análise duas vezes mantendo seus dados atualizados com atualizações programadas. E use os alertas do Coefficient para acionar mensagens no Slack ou e-mail sempre que sua planilha for atualizada. Agora, você pode transformar sua planilha no sistema de monitoramento mais flexível e poderoso em todos os dados da sua empresa. Diga “adeus” aos fluxos de trabalho manuais de dados e “olá” para planilhas conectadas.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 183
**How Do G2 Users Rate Coefficient?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Coefficient?**

- **Vendedor:** [Coefficient](https://www.g2.com/pt/sellers/coefficient)
- **Website da Empresa:** https://coefficient.io/
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @coefficient_io (351 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (70 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 48% Médio Porte, 36% Pequena Empresa


#### What Are Coefficient's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (72 reviews)
- Automação (42 reviews)
- Integrações (42 reviews)
- Economia de tempo (36 reviews)
- Integrações fáceis (31 reviews)

**Cons:**

- Recursos Limitados (18 reviews)
- Limitações de Recursos (17 reviews)
- Limitações (13 reviews)
- Recursos Faltantes (12 reviews)
- Problemas de Integração (11 reviews)

### 21. [Weld](https://www.g2.com/pt/products/weld-weld/reviews)
  Weld oferece uma maneira ultra-rápida, segura e confiável de mover dados de todas as suas ferramentas, aplicativos e bancos de dados para data warehouses na nuvem, como Snowflake, BigQuery e Databricks. Implante pipelines de dados em minutos com conectores que se adaptam a mudanças de esquema, detectam duplicatas, se auto-recuperam em caso de falha e funcionam sem manutenção, para que sua equipe de dados possa se concentrar em insights, não em infraestrutura.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 101
**How Do G2 Users Rate Weld?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Weld?**

- **Vendedor:** [Weld](https://www.g2.com/pt/sellers/weld-733aad41-2e36-4f42-9349-7d847f41d873)
- **Website da Empresa:** https://weld.app/
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Copenhagen, DK
- **Twitter:** @WeldHQ (98 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/weldhq/ (97 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** CEO
  - **Top Industries:** Software de Computador, Varejo
  - **Company Size:** 58% Pequena Empresa, 41% Médio Porte


#### What Are Weld's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (16 reviews)
- Suporte ao Cliente (13 reviews)
- Recursos (12 reviews)
- Automação (11 reviews)
- Integração de Dados (9 reviews)

**Cons:**

- Conectores Limitados (8 reviews)
- Limitações de Recursos (6 reviews)
- Recursos Faltantes (5 reviews)
- Integrações Limitadas (4 reviews)
- Problemas de Conectividade (3 reviews)

### 22. [Control-M](https://www.g2.com/pt/products/control-m/reviews)
  Control-M da BMC Software é uma plataforma de orquestração de operações digitais projetada para ajudar organizações a conectar aplicações, pipelines de dados e processos de infraestrutura dentro de um ecossistema unificado. Esta solução é especificamente adaptada para gerenciar ambientes híbridos complexos, fornecendo uma estrutura robusta para projetar, automatizar e governar fluxos de trabalho que abrangem tanto tecnologias locais quanto em nuvem. Ao simplificar o gerenciamento de dependências operacionais, o Control-M permite que equipes de TI e negócios mantenham resiliência, conformidade e eficiência em escala. A plataforma é particularmente benéfica para organizações que requerem operações contínuas, pois promove a colaboração entre equipes de desenvolvimento, dados e operações através de um ambiente compartilhado. Esta abordagem colaborativa melhora a transparência e reduz significativamente o esforço manual, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas em vez de tarefas rotineiras. As capacidades de orquestração do Control-M facilitam a coordenação de cargas de trabalho em sistemas tradicionais, aplicações modernas em nuvem e tecnologias de dados emergentes, garantindo que todos os componentes funcionem perfeitamente juntos. A visibilidade e controle centralizados capacitam as equipes a identificar potenciais interrupções cedo, garantindo assim uma execução suave dos processos de ponta a ponta. O Control-M incorpora análises preditivas e automação orientada por eventos, que são essenciais para antecipar problemas de desempenho e se adaptar a condições de negócios ou sistemas em mudança. Esta postura proativa permite que as equipes de operações mantenham os níveis de serviço e acelerem a resolução de incidentes sem o fardo da supervisão manual constante. Além disso, a integração da plataforma com fluxos de trabalho DevOps e DataOps garante que os esforços de automação estejam alinhados com os objetivos organizacionais, apoiando assim tanto a inovação quanto a governança. Indústrias como finanças, saúde, manufatura e telecomunicações utilizam amplamente o Control-M, onde confiabilidade, conformidade e continuidade operacional são primordiais. Ao conectar pessoas, sistemas e dados, o Control-M transforma ambientes operacionais fragmentados em sistemas coesos e orientados por dados de execução. Com a vasta experiência da BMC em automação inteligente, o Control-M capacita as empresas a reduzir a complexidade, melhorar a agilidade e entregar continuamente valor de negócios em um cenário digital em constante evolução. A plataforma se destaca por fornecer uma solução abrangente que não só aborda os desafios operacionais atuais, mas também prepara as organizações para as demandas futuras.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 148
**How Do G2 Users Rate Control-M?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Control-M?**

- **Vendedor:** [BMC Software](https://www.g2.com/pt/sellers/bmc-software)
- **Website da Empresa:** https://www.bmc.com
- **Ano de Fundação:** 1980
- **Localização da Sede:** Houston, TX
- **Twitter:** @BMCSoftware (48,033 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,951 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Bancário
  - **Company Size:** 53% Empresa, 14% Pequena Empresa


#### What Are Control-M's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (48 reviews)
- Automação (32 reviews)
- Recursos (30 reviews)
- Economia de tempo (29 reviews)
- Monitoramento (25 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (33 reviews)
- Curva de Aprendizado (22 reviews)
- Caro (19 reviews)
- Interface de Usuário Complexa (18 reviews)
- Aprendizado Difícil (17 reviews)

### 23. [AWS Lake Formation](https://www.g2.com/pt/products/aws-lake-formation/reviews)
  AWS Lake Formation é um serviço totalmente gerenciado para construir, gerenciar, proteger e compartilhar dados em data lakes em poucos dias. Você pode centralizar a segurança e a governança, e permitir o compartilhamento de dados em toda a organização.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 31
**How Do G2 Users Rate AWS Lake Formation?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind AWS Lake Formation?**

- **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Ano de Fundação:** 2006
- **Localização da Sede:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,226,638 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: AMZN

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 33% Empresa


### 24. [Keboola](https://www.g2.com/pt/products/keboola/reviews)
  Keboola é a plataforma unificada de orquestração de IA e Dados que capacita as organizações a transformar dados em valor de negócio de forma mais rápida e segura do que nunca. Atua como seu co-piloto de IA agente para fluxos de trabalho de dados, automatizando tudo, desde a integração até a obtenção de insights. Com a Keboola, equipes de engenharia, nativos digitais, CTOs de startups e líderes de inovação podem rapidamente construir e gerenciar produtos de dados, aplicações, agentes de IA e equipes autônomas de forma integrada—sem sacrificar a conformidade ou a segurança. Construído para Cada Persona de Dados: Seja você um engenheiro de dados experiente ou um analista de negócios, a Keboola é feita para garantir seu sucesso. Engenheiros de dados adoram a extensibilidade aberta – codifique em SQL, Python, R, ou use nossa API/CLI para personalizar qualquer etapa. Analistas e não programadores adoram a interface de autoatendimento – montagem de pipeline de dados com apontar e clicar, transformações de arrastar e soltar com texto para SQL na camada semântica, e implantação com um clique de fluxos de trabalho pré-construídos. A colaboração é perfeita, com espaços de trabalho compartilhados e sandboxes que permitem que as equipes construam e compartilhem produtos de dados livremente sem afetar a produção. O que nos diferencia? Com a Keboola, você pode construir e gerenciar produtos de dados, aplicações, agentes de IA e equipes autônomas de forma integrada—sem sacrificar a conformidade ou a segurança. 🔗 Conectividade Unificada: Conecte-se facilmente a mais de 700 fontes de dados (bancos de dados, aplicativos SaaS e APIs). Fluxos em tempo real, Captura de Dados de Mudança ou em lote. 🤖 Orquestração de IA Agente: O motor orientado por IA da Keboola orquestra pipelines de dados e fluxos de trabalho de ML automaticamente. Ele pode acionar os próximos passos com base em eventos de dados ou verificações de qualidade, e alocar recursos dinamicamente. Pense nisso como um piloto automático para seus dados e IA, garantindo que os pipelines funcionem de forma otimizada e se recuperem sozinhos de contratempos. 🛡️ Governança e Segurança Integradas: Cada conjunto de dados e processo na Keboola é governado. Controles de acesso granulares, rastreamento de linhagem e logs de auditoria são nativos da plataforma. A conformidade é simplificada – SOC 2, GDPR e padrões da indústria são suportados nativamente. 🚀 Desenvolvimento e Prototipagem Rápidos: Inove sem restrições. Crie sandboxes de desenvolvimento/teste isolados em segundos para prototipar novos produtos de dados ou modelos de IA. 🌎 Escalabilidade Multi-Cloud: Construído em uma arquitetura nativa da nuvem, a Keboola escala conforme suas necessidades. Implante na nuvem de sua preferência (AWS, Azure, GCP) e deixe a Keboola lidar com o trabalho pesado – computação elástica, processamento paralelo e otimização de carga de trabalho. Comece pequeno e escale para cargas de trabalho empresariais globalmente, sem re-arquitetar. 💡 Ativação de Insight de Ponta a Ponta: Como a Keboola unifica seus pipelines de dados, análises e ML, você pode ir de dados brutos a insights orientados por IA em tempo recorde. Por que Keboola: Em vez de juntar várias ferramentas para integração, ETL/ELT, catálogos de dados, automação e IA, a Keboola oferece uma única plataforma que faz tudo – com facilidade e inteligência sem precedentes. Nossos clientes substituíram de 5 a 10 ferramentas distintas pela solução unificada da Keboola, acelerando drasticamente a entrega. Junte-se a mais de 30.000 empresas e líderes do setor que usam a Keboola para potencializar suas equipes de dados. Seja para entregar dados a Agentes de IA, simplificar um complexo patrimônio de dados ou construir e compartilhar produtos de dados para negócios, a plataforma de orquestração de IA da Keboola se adapta às suas necessidades – liberando você para focar na inovação e no crescimento dos negócios.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 133
**How Do G2 Users Rate Keboola?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Keboola?**

- **Vendedor:** [Keboola](https://www.g2.com/pt/sellers/keboola)
- **Website da Empresa:** https://www.keboola.com
- **Ano de Fundação:** 2008
- **Localização da Sede:** Prague
- **Twitter:** @keboola (2,007 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keboola/ (113 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Analista de Dados, Engenheiro de Dados
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Marketing e Publicidade
  - **Company Size:** 64% Médio Porte, 21% Pequena Empresa


#### What Are Keboola's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (34 reviews)
- Recursos (27 reviews)
- Gestão de Dados (25 reviews)
- Integrações (25 reviews)
- Suporte ao Cliente (24 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (13 reviews)
- Complexidade (12 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (10 reviews)
- Gestão de Dados (9 reviews)
- Caro (8 reviews)

### 25. [Adriel](https://www.g2.com/pt/products/adriel/reviews)
  Adriel é uma plataforma abrangente de AdOps projetada para ajudar os profissionais de marketing a gerenciar suas operações de publicidade por meio de soluções de relatórios sem código e inteligência criativa. Esta plataforma atende às necessidades de marcas e agências que buscam aprimorar suas estratégias de publicidade, fornecendo ferramentas que facilitam a visualização de dados em tempo real e painéis personalizáveis. Ao integrar várias fontes de dados, a Adriel permite que os usuários otimizem suas campanhas, maximizem seus orçamentos e, em última análise, impulsionem o crescimento. Voltada principalmente para profissionais de marketing e agências, a Adriel serve como um recurso vital para aqueles que desejam simplificar seus esforços de publicidade. A plataforma é particularmente benéfica para equipes que precisam de uma interface amigável para gerar insights sem a necessidade de ampla expertise técnica. Com sua abordagem sem código, os usuários podem facilmente criar relatórios e painéis adaptados às suas necessidades específicas, tornando-a uma solução ideal tanto para pequenas empresas quanto para grandes corporações. Uma das características de destaque da Adriel é seus insights impulsionados por IA, que fornecem aos usuários dados acionáveis para informar seus processos de tomada de decisão. Essa capacidade permite que os profissionais de marketing identifiquem tendências e oportunidades dentro de suas campanhas, garantindo que possam responder rapidamente às condições de mercado em mudança. Além disso, a plataforma oferece widgets personalizáveis que permitem aos usuários visualizar seus dados de maneiras mais relevantes para seus objetivos, aprimorando a experiência analítica geral. A Adriel também se destaca em sua capacidade de mapear e combinar dados de várias fontes de forma contínua, permitindo uma visão abrangente do desempenho das campanhas. Este recurso é crucial para os profissionais de marketing que precisam consolidar informações de diferentes plataformas e canais para obter uma compreensão holística de seus esforços de publicidade. Além disso, o sistema de alertas proativos mantém os usuários informados sobre mudanças significativas ou anomalias em seus dados, permitindo que tomem medidas imediatas quando necessário. Em essência, a Adriel se destaca no cenário de inteligência de negócios e relatórios ao oferecer uma solução poderosa e acessível para os profissionais de marketing. Com seu foco em automação, escalabilidade e suporte prático, ela fornece uma estrutura robusta para empresas que buscam aprimorar suas capacidades de relatórios e conduzir campanhas publicitárias bem-sucedidas. Ao aproveitar os recursos avançados da Adriel, as marcas podem garantir que permaneçam competitivas em um mercado digital em constante evolução.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 41
**How Do G2 Users Rate Adriel?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualidade do Suporte:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de Uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Adriel?**

- **Vendedor:** [Adriel](https://www.g2.com/pt/sellers/adriel)
- **Website da Empresa:** https://www.adriel.com/en
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Austin, Texas
- **Twitter:** @AdrielMarketing (349 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/13746025 (59 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Marketing e Publicidade
  - **Company Size:** 73% Pequena Empresa, 10% Médio Porte


#### What Are Adriel's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (18 reviews)
- Relatório (13 reviews)
- Suporte ao Cliente (10 reviews)
- Análise (9 reviews)
- Insights (9 reviews)

**Cons:**

- Recursos Faltantes (4 reviews)
- Configuração Complexa (3 reviews)
- Gestão de Dados (3 reviews)
- Configuração Difícil (3 reviews)
- Curva de Aprendizado (3 reviews)


    ## What Is Plataformas de Integração de Big Data?
  [Integração de Dados em Nuvem Software](https://www.g2.com/pt/categories/cloud-data-integration)
  ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de Integração de Big Data?
    - [Ferramentas ETL](https://www.g2.com/pt/categories/etl-tools)
    - [Software iPaaS](https://www.g2.com/pt/categories/ipaas)
    - [Ferramentas de Extração de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-extraction-tools)

  
---

## How Do You Choose the Right Plataformas de Integração de Big Data?

### O que você deve saber sobre plataformas de integração de Big Data

### O que são Plataformas de Integração de Big Data?

A integração de big data é definida como um processo dentro do ciclo de vida dos dados que envolve a extração de dados de fontes heterogêneas e sua combinação para obter informações unificadas e perspicazes que podem ajudar na tomada de decisões mais eficazes.

As plataformas de integração de big data são as ferramentas que permitem que os dados sejam extraídos de várias fontes de dados e, em seguida, classificados e processados. Há um grande volume de dados gerados de várias fontes diariamente. As organizações estão tentando capturar valor a partir desses dados. A maior parte dos dados vem em formato não estruturado. Os dados necessários são frequentemente distribuídos por várias fontes, como endpoints de IoT, aplicativos, comunicações ou fornecidos por terceiros.

#### Que Tipos de Plataformas de Integração de Big Data Existem?

O objetivo final de uma plataforma de integração de big data é transferir e unificar dados de fontes díspares. Os gerentes de dados podem obter uma melhor compreensão de vários métodos para alcançar esse objetivo ao entender os diferentes tipos de software de integração de dados. Eles podem decidir qual tipo de plataforma mais lhes convém:

**Integração de dados por middleware**

Middleware é um software que atua como um material de ligação para dois sistemas diferentes. Ele conecta vários aplicativos e transfere dados de aplicativos para bancos de dados. Middleware é amplamente utilizado para integração de aplicativos e gerenciamento de dados. Quando uma organização está integrando sistemas legados com modernos, o middleware é usado.

**Consolidação de dados**

Este termo é usado de forma intercambiável com integração de dados. Consolidação de dados significa combinar dados de todas as fontes díspares. Também remove quaisquer erros antes de armazená-los em um data warehouse ou data lake. A consolidação de dados melhora a qualidade dos dados.

**Extração, transformação e carregamento (ETL)**

ETL forma o núcleo das ferramentas de integração de dados até hoje. ETL é o processo de consolidação de dados em um data warehouse. Envolve a extração dos dados dos sistemas de origem, transformando-os no formato necessário e carregando-os no sistema de destino.

**Integração de dados empresariais**

Enquanto a integração de big data é um termo mais amplo, a integração de dados empresariais refere-se à centralização de dados em várias organizações. Isso geralmente é feito quando as organizações passam por fusões e aquisições.

### Quais são as Características Comuns das Plataformas de Integração de Big Data?

O software de integração de big data é uma maneira para qualquer organização tomar decisões informadas. Abaixo estão as principais características das plataformas de integração de big data:

**Conectores de big data:** Muitos aplicativos usam mais de um banco de dados atualmente. Os conectores de dados tornam possível mover dados de um banco de dados para outro. As organizações usam conectores de big data para filtrar e transformar dados em uma estrutura adequada para fins de consulta e análise. As organizações podem se beneficiar da escalabilidade e das transmissões de dados em tempo real, ao contrário dos lotes tradicionais. Com empresas baseadas em nuvem e orientadas por dados ganhando popularidade, a integração avançada de dados em qualquer plataforma de integração de big data ajuda com integrações mais ágeis, sem mudanças constantes de esquema. IPaaS fornece conectores de big data pré-construídos, regras de negócios e mapas, que ajudam a organizar fluxos de integração.

**Transformação de dados:** A transformação de dados é o processo de mudar dados de uma estrutura de formato para outra. As organizações usam essa ferramenta para organizar melhor os dados, tornando-os compatíveis com outros dados, unindo dados, e assim por diante. Os processos como integração de dados, migração de dados, armazenamento de dados/armazenamento de dados e manipulação de dados podem envolver transformação de dados.

**Aproveitar dados de fontes não convencionais de big data:** Esta é uma das características principais de qualquer plataforma eficiente de integração de big data. Formatos de arquivo comuns como PDFs são geralmente suportados por ferramentas de integração de dados. A característica avançada de aproveitar dados de fontes não convencionais suporta formatos de arquivo como COBOL, fontes de e-mail e arquivos XML/JSON. As organizações usam essa característica para obter uma análise de dados simplificada.

**Virtualização de dados:** As organizações se beneficiam dessa característica ao obter acesso a uma visão unificada de vários sistemas díspares. Não há movimento físico de dados para e de bancos de dados. A característica dá às organizações acesso em tempo real aos seus dados sem expor os detalhes técnicos dos sistemas de origem.

**Qualidade dos dados:** Esta característica é central para todas as plataformas de integração de big data. Quando os dados são de excelente qualidade, é mais fácil processá-los e analisá-los, ajudando, em última análise, as organizações a tomarem melhores decisões.

**Integração de banco de dados:** A tecnologia de banco de dados auxilia no armazenamento de dados e evoluiu ao longo dos anos. Relacional, NoSQL, hierárquico e muitos mais são tipos de bancos de dados. O banco de dados NoSQL também é conhecido como banco de dados não relacional. A integração de banco de dados é geralmente feita em casos de fusões e aquisições. Dois bancos de dados individuais são integrados para uma melhor compreensão de novos negócios.

**Gerenciamento de big data:** É a organização, administração e governança de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. A governança de dados é uma parte importante do gerenciamento de dados. Uma estratégia de governança de big data desempenha um papel fundamental na determinação de como o negócio se beneficiará dos recursos disponíveis. As organizações aproveitam essa característica para garantir um alto nível de qualidade dos dados.

**Processamento de dados:** A característica manipula dados coletando e combinando-os para obter informações utilizáveis. Com o big data migrando para a nuvem, os benefícios do processamento de dados em nuvem podem ser colhidos por pequenas e grandes organizações.

**Interface de programação de aplicativos (API):** Esta característica conecta um sistema a outro via APIs, permitindo a troca de dados entre esses dois sistemas. Facilita a conectividade perfeita entre dispositivos e programas.

**Data warehouse:** Esta é uma parte do processo de integração de dados que lida com a limpeza, formatação e armazenamento de dados. Uma das implementações importantes da integração de big data é a construção de um data warehouse. Isso é feito ao fundir sistemas para unificar os dados de fontes díspares. Tecnicamente, os data warehouses realizam consultas e análises.

### Quais são os Benefícios das Plataformas de Integração de Big Data?

Os negócios hoje são orientados por dados. Portanto, é importante limpar, processar e organizar esses dados para uma melhor tomada de decisões. A seguir estão os benefícios de implementar plataformas de integração de big data nas organizações:

**Reduzindo a complexidade do big data:** Em qualquer organização, quanto maior o número de aplicativos, maior o número de interfaces. O big data pode ser difícil de gerenciar às vezes. No entanto, o software de integração de big data ajuda a gerenciar a complexidade, facilitando a entrega de dados a qualquer sistema e simplificando as conexões. Começa com a definição de dados críticos para os negócios; dados relacionados a clientes, produtos, sites e fornecedores. O processo geral pode envolver a atualização, coleta e refinamento de dados para formar uma compreensão uniforme dos mesmos.

**Escalabilidade:** O big data é principalmente não estruturado e requer análise em tempo real. Ferramentas avançadas de big data em associação com a computação em nuvem ajudam a conectar os dados com eventos em tempo real e automatizar a alocação de recursos com base nas atividades de integração. Quando as organizações têm plataformas de dados escaláveis, elas também estão preparadas para um potencial crescimento em suas necessidades de dados.

**Melhor tomada de decisões:** As organizações frequentemente lidam com uma variedade de dados de fontes díspares. A integração de dados ajuda os gerentes a entender a dinâmica de seus negócios e antecipar mudanças no mercado. Dados inseridos manualmente podem frequentemente ter falhas e, assim, fornecer insights pobres no futuro. As plataformas de integração ajudam a obter dados atualizados, facilitando assim uma tomada de decisões mais rápida e de maior qualidade. Quando os dados são unificados, estão disponíveis para todos na organização acessarem. Isso aumenta a transparência, a colaboração e, em última análise, maximiza o valor dos dados.

**Otimização de custos:** As plataformas de integração criam uma arquitetura de software centralizada que se conecta ao sistema e ao software e permite o transporte de dados de forma contínua. Isso se concentra em eliminar ineficiências causadas pelo uso de vários softwares dentro de uma organização. Isso reduz o custo necessário para armazenar, processar e analisar grandes quantidades de dados.

**Governança de dados:** Este sistema ajuda a entender os executivos responsáveis pelos ativos de dados em uma organização.

### Quem Usa Plataformas de Integração de Big Data?

**Analistas de dados e cientistas de dados:** Esses funcionários são geralmente os principais usuários das ferramentas de integração de big data. Eles usam o software para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios. Essas equipes podem ser encarregadas da preparação, limpeza e processamento de dados para análise posterior.

**Equipes de marketing:** As equipes de marketing frequentemente executam diferentes tipos de campanhas, incluindo marketing por e-mail, publicidade digital ou até mesmo campanhas de publicidade tradicionais. Os dados que estão livres de erros e são perspicazes ajudam a equipe de marketing a executar campanhas e estratégias bem-sucedidas. A integração de big data ajuda as equipes de marketing a promover a empresa ou seu produto para o público-alvo.

**Equipes financeiras:** As equipes financeiras aproveitam as plataformas de integração de dados para obter insights e compreensão dos fatores que impactam os negócios de uma organização. As equipes financeiras precisam de dados em tempo real para obter insights acionáveis, o que é possível usando software avançado de integração de dados. Ao integrar dados financeiros com outros dados operacionais, as equipes de contabilidade e finanças obtêm insights acionáveis que podem não ter sido descobertos através do uso de ferramentas tradicionais.

#### Software Relacionado a Plataformas de Integração de Big Data

Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com a integração de dados incluem:

**Software de integração de dados orientado por metadados:** O software de integração de big data pode lidar com uma variedade de dados. No entanto, quando usado com metadados poderosos, pode simplificar a criação e o gerenciamento de relatórios de BI. O repositório de metadados fornece uma visão e analisa o movimento dos dados pela organização.

[Plataformas de gerenciamento de dados](https://www.g2.com/categories/data-management-platforms) **:** Esta categoria de software é usada para coletar, analisar e armazenar big data. As plataformas de gerenciamento de dados ajudam as organizações a aproveitar o big data de várias fontes em tempo real, levando a um envolvimento eficaz do cliente.

[Software de replicação de dados](https://www.g2.com/categories/data-replication) **:** A replicação de dados pode ser um processo único ou contínuo. Este software visa manter todos os membros da organização na mesma página. A replicação de dados envolve a cópia de dados de um servidor para um banco de dados em outro servidor.

[Software de análise de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** As plataformas de análise de dados são uma grande ajuda para qualquer organização com a necessidade de visualização de dados em tempo hábil de análises de alto nível. Muitas indústrias direcionam seus clientes usando análise de dados, o que ajuda as empresas a fornecer uma experiência personalizada e atender às expectativas dos clientes.

**Software de integração de aplicativos:** A integração de aplicativos, assim como a integração de dados, funciona em lotes; isso deixa lacunas na tomada de ações rápidas. As organizações podem se beneficiar movendo dados em tempo real com a integração de aplicativos para fácil acesso e ações mais rápidas.

### Desafios com Plataformas de Integração de Big Data

**Gerenciamento de grande volume de dados:** O crescimento exponencial de dados de várias fontes é um dos maiores desafios da integração de big data. Isso cria ainda mais problemas com a retenção desses dados. Às vezes, os dados são executados em várias plataformas — uma combinação de hospedagem local e em nuvem. Isso gera complexidade e o gerenciamento pode se tornar difícil.

**Tarefas manuais de integração de dados:** Em muitas organizações, os cientistas de dados são os funcionários que encontram e preparam os dados, o que deixa o equivalente a apenas uma semana de tempo para tarefas reais de ciência de dados e trabalho analítico. Isso fez com que as empresas procurassem ferramentas para automatizar a ingestão e integração.

**Crescimento de dados heterogêneos:** Dados heterogêneos são um grupo de dados com tipos de dados não semelhantes. Os dados são coletados em diferentes formatos — estruturados, não estruturados e semi-estruturados. Integrar todos esses tipos de dados díspares é um processo tedioso e exigiria uma ferramenta ETL adequada. Os dados são geralmente manipulados por vários sistemas de manipulação de dados e podem não estar no mesmo formato.

**Problemas com a qualidade dos dados:** Dados incompatíveis ou inválidos podem estar presentes nos dados obtidos de fontes díspares. As empresas podem não estar cientes disso, e as análises podem mostrar insights com esses dados incompatíveis, o que pode ter repercussões graves. Os insights fornecidos pela análise de dados podem ser potencialmente enganosos. A qualidade dos dados coletados é mantida sob controle ao nomear um executivo para o gerenciamento de dados. Este trabalho manual pode ser demorado para grandes volumes de dados.

### Quais Empresas Devem Comprar Plataformas de Integração de Big Data?

**Varejo:** Esta indústria é a mais comum a usar software de big data. Eles querem atrair mais clientes para seus negócios. Para isso, precisam antecipar corretamente o que os clientes desejam. Insights precisos podem ajudar as empresas a identificar seus clientes-alvo, bem como construir sua vantagem competitiva.

**Logística:** A integração de dados reúne diferentes sistemas ao combinar dados e funções. Os dados na indústria de transporte e logística são armazenados em sistemas ERP locais e sistemas CRM baseados em nuvem. As soluções de integração de big data ajudam as organizações a superar desafios como congestionamento de tráfego e má gestão de capacidade usando gerenciamento de frota automatizado e análises baseadas em nuvem. Os processos de negócios são otimizados e os erros de transcrição também são reduzidos.

**Educação:** A privacidade e a segurança dos dados são de extrema importância na indústria da educação. As ferramentas de big data estão mudando o cenário educacional por completo. A tecnologia de ponta pode ajudar a fazer melhores avaliações educacionais.

**Bancos e finanças:** A integração de dados ajuda os bancos a fornecer uma melhor experiência ao cliente, vendas cruzadas, retenção de clientes e rentabilidade geral. A integração de big data ajuda na detecção de fraudes e conformidade.

**Construção:** Grandes projetos de infraestrutura são enormes em volume. Embora a construção seja uma das indústrias menos digitalizadas, as organizações estão agora percebendo a importância dos dados gerados e que eles devem ser aproveitados para obter melhores resultados. Usando plataformas de integração de big data, as empresas podem combinar dados de design e construção para que todos os departamentos permaneçam na mesma página. Isso leva a um melhor acompanhamento dos dados de design do projeto sendo usados no local de construção.

**Saúde:** As plataformas de big data são críticas para a indústria da saúde. Os dados na saúde são não estruturados e a integração de dados pode ser útil para obter insights valiosos. O objetivo final das soluções de integração de dados nesta indústria é melhorar a qualidade e o custo dos cuidados de saúde para pacientes e pesquisadores.

### Como Comprar Plataformas de Integração de Big Data?

#### Coleta de Requisitos (RFI/RFP) para Plataformas de Integração de Big Data

Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar a primeira plataforma de integração de big data, ou talvez uma organização precise atualizar um sistema legado — onde quer que um negócio esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de integração de big data para o negócio.

Os pontos problemáticos específicos do negócio podem estar relacionados a todo o trabalho manual que deve ser concluído. Se a empresa acumulou muitos dados, a necessidade é procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar a ferramenta de integração de big data, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.

Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a lançar-se na criação de uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo recursos de orçamento, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais.

Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de integração de big data.

#### Comparar Produtos de Plataformas de Integração de Big Data

**Crie uma lista longa**

Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.

**Crie uma lista curta**

A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções de integração de big data.

**Conduza demonstrações**

Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.

#### Seleção de Plataformas de Integração de Big Data

**Escolha uma equipe de seleção**

Antes de começar, é crucial criar uma equipe que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Uma equipe de três a cinco pessoas com funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em matéria de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI seria suficiente. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.

**Negociação**

Como as plataformas de integração de dados são todas sobre os dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção seja orientado por dados também. A equipe de seleção deve comparar dados importantes, como métricas de preços de um determinado fornecedor, o estágio em que a organização compradora se encontra, e também os termos e condições da organização.

**Decisão final**

É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.

### Quanto Custam as Plataformas de Integração de Big Data?

O software de integração de dados está disponível tanto localmente quanto na nuvem. O custo por tipo muda, dado que há certos fatores para cada tipo a considerar. As organizações que consideram implantar software local são responsáveis pelos custos associados ao hardware do servidor, consumo de energia e espaço. Enquanto o software que usa a nuvem pode ser cobrado pelos recursos que utiliza e os preços sobem ou descem dependendo de quanto do software é consumido.

#### Retorno sobre o Investimento (ROI)

As organizações compram plataformas de integração de big data com a expectativa de um certo ROI. Embora existam maneiras de calcular diretamente os ROIs, pode ser um pouco assustador usá-los aqui. Depende inteiramente da complexidade do projeto e, em última análise, do próprio software. O ROI pode ser ainda mais analisado de uma perspectiva de TI e de negócios. O ROI em infraestrutura de TI, pessoal, construção de expertise e custo de serviços é calculado. Enquanto isso, para os negócios, investimentos de tempo, investimentos externos (o custo relacionado a parceiros externos envolvidos no projeto) e custos de oportunidade são tratados como importantes.

### Implementação de Plataformas de Integração de Big Data

**Como as Plataformas de Integração de Big Data são Implementadas?**

É necessário definir os objetivos a serem alcançados usando uma plataforma de integração de big data. Isso ajudará a medir o sucesso dos projetos-alvo para os quais o software de integração de big data será usado. Grandes organizações têm dados em grandes volumes de fontes de dados heterogêneas, portanto, é melhor contratar uma parte externa para implementar o software. A conectividade entre sistemas é garantida durante o processo. Com uma rica experiência ao longo dos anos, os especialistas dessas empresas de consultoria podem guiar as empresas na conexão e consolidação de seus dados de forma eficaz, ajudando a empresa a identificar os melhores fornecedores no espaço que atenderiam às suas necessidades e objetivos de negócios.

**Quem é Responsável pela Implementação das Plataformas de Integração de Big Data?**

A implementação da integração de dados pode ser um processo tedioso. Em tais momentos, é aconselhável ter suporte do fornecedor durante toda a implementação. O tamanho da equipe pode variar de moderado a grande, dependendo da complexidade do software sendo implementado. Com equipes multifuncionais, é possível simplificar o processo de implementação. Antes do uso real, é sempre uma boa prática testar dados de amostra.

**Como é o Processo de Implementação para Plataformas de Integração de Big Data?**

O processo geral de implementação pode ser feito nos seguintes passos:

- Identificar e definir o projeto é um passo em que as organizações podem descobrir o formato em que os dados consolidados devem estar para que possam ser de máxima utilidade para a organização.
- Revisar os sistemas torna-se crucial neste ponto. Dependendo da conectividade, os especialistas em consultoria podem aconselhar sobre conectores de dados e/ou portas SFTP para facilitar a troca de dados.
- Definir a estrutura de integração de dados.
- Definir como os dados serão processados.

**Quando Deveria Implementar Plataformas de Integração de Big Data?**

O software de integração de big data é geralmente necessário quando a organização lida com grandes volumes de dados provenientes de fontes díspares.

### Tendências das Plataformas de Integração de Big Data

**Plataformas de integração híbrida**

Essas plataformas ajudam os usuários de negócios a lidar com dados altamente complexos. As plataformas de integração híbrida integram dados locais e baseados em nuvem. Essas plataformas ajudam a reduzir custos e riscos.

**Integração usando inteligência artificial e aprendizado de máquina**

A natureza disruptiva da transformação digital de hoje abriu caminho para muitos novos desenvolvimentos em plataformas de integração. Com a inteligência artificial, é possível obter insights precisos sobre os dados dos clientes e, assim, atender às suas expectativas. O aprendizado de máquina ajuda a fornecer a transparência para tomar melhores decisões.

**Adoção de software como serviço (SaaS) e nuvem**

O SaaS está ajudando o software tradicional local a migrar para a nuvem. A facilidade de uso da nuvem e do SaaS permite que as organizações usem dados de qualquer lugar, a qualquer momento, e paguem pelo quanto é usado. Também elimina o uso de hardware, tornando a infraestrutura flexível.

**Blockchain para dados e análises**

A tecnologia blockchain pode ajudar de mais de uma maneira:

- Aumenta a segurança
- Fornece transparência
- Simplifica o processo de integração
- Simplifica as comunicações
- Elimina a necessidade de intermediários, reduzindo assim o custo.