Alternativas de CData Query Federation Driver Mejor Valoradas
1 CData Query Federation Driver Reseñas
3.5 de 5
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Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
Así es como.
Nos esforzamos por mantener nuestras reseñas auténticas.
Las reseñas de G2 son una parte importante del proceso de compra, y entendemos el valor que brindan tanto a nuestros clientes como a los compradores. Para garantizar que se mantenga el valor, es importante asegurarse de que las reseñas sean auténticas y confiables, por eso G2 requiere métodos verificados para escribir una reseña y valida la identidad del revisor antes de aprobarla. G2 valida la identidad de los revisores con nuestro proceso de moderación que evita reseñas no auténticas, y nos esforzamos por recopilar reseñas de manera responsable y ética.
SK
Sagar K.
Data Analyst
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
¿Qué es lo que más te gusta de CData Query Federation Driver?
Qué tan fácil es generar una clave API y usarla para conectarse a múltiples bases de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
¿Qué es lo que no te gusta de CData Query Federation Driver?
Es un poco lento cuando se utiliza con Databricks. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
No hay suficientes reseñas de CData Query Federation Driver para que G2 proporcione información de compra. A continuación, se muestran algunas alternativas con más reseñas:
1
SAP HANA Cloud
4.3
(512)
SAP HANA Cloud es la base de datos nativa en la nube de SAP Business Technology Platform, almacena, procesa y analiza datos en tiempo real a escala de petabytes y converge múltiples tipos de datos en un solo sistema mientras los gestiona de manera más eficiente con almacenamiento multinivel integrado.
2
Spotfire
4.2
(355)
Descubrimiento de datos de autoservicio. Más rápido hacia una visión accionable. Análisis de datos colaborativo, predictivo y orientado a eventos, libre de TI.
3
AWS Glue
4.2
(193)
AWS Glue es un servicio de extracción, transformación y carga (ETL) completamente gestionado, diseñado para facilitar a los clientes la preparación y carga de sus datos para análisis.
4
lyftrondata
4.9
(135)
El centro de datos moderno de Lyftrondata combina un centro de datos sin esfuerzo con acceso ágil a fuentes de datos. Lyftron elimina los cuellos de botella tradicionales de ETL/ELT con una canalización de datos automática y hace que los datos sean instantáneamente accesibles para el usuario de BI con el cómputo en la nube moderno de Spark y Snowflake. Los conectores de Lyftron convierten automáticamente cualquier fuente en un formato relacional normalizado, listo para consultar, y proporcionan capacidad de búsqueda en su catálogo de datos empresariales.
5
Informatica PowerCenter
4.4
(85)
Informatica PowerCenter es una herramienta ETL que se utiliza para extraer, transformar y cargar datos desde las fuentes. Podemos construir almacenes de datos empresariales con la ayuda de Informatica PowerCenter. Informatica PowerCenter produce Informatica Crop.
6
IBM Netezza Performance Server
4.1
(84)
IBM Netezza Performance Server es un dispositivo de almacenamiento de datos y análisis basado en estándares, diseñado específicamente, que integra base de datos, servidor, almacenamiento y análisis en un sistema fácil de gestionar. Está diseñado para el análisis de alta velocidad de grandes volúmenes de datos, escalando hasta los petabytes.
7
Denodo
4.1
(36)
Denodo ofrece rendimiento y acceso unificado a la más amplia gama de fuentes empresariales, Big Data, en la nube y no estructuradas.
8
TIBCO Data Virtualization
4.2
(32)
Una solución de virtualización de datos empresariales que orquesta el acceso a múltiples y variadas fuentes de datos y proporciona los conjuntos de datos y la base de servicios de datos curados por TI para casi cualquier solución de análisis.
9
Oracle Virtualization
4.3
(31)
Oracle VM reduce los costos de operaciones y soporte mientras aumenta la eficiencia y agilidad de TI en las instalaciones y en la nube.
10
Datometry
4.3
(30)
Replataformar con Datometry es el proceso más rentable, rápido y sin riesgos en la industria. Nos enorgullece haber ideado e implementado la primera solución de ingeniería del mundo a un problema que ha sido durante mucho tiempo la pesadilla de toda la industria de bases de datos.
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