64 Dremio Reseñas
Sentimiento General de la Reseña para Dremio
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Dremio offers amazing SQL performance for our Cloud Data Lake
The UI is intuitive and offers some nice data preparation capabilities
Dremio's data strategy aligns with ours
Arrow Flight will offer a step-change in capability Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Dremio's user documentation is lagging behind their capabilities
Dremio has some hard limits on the numbers of columns and fields that need to be raised to cover all use cases Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Es rápido, fácil de usar, tiene una gran comunidad y es muy poderoso en términos de lo que ofrece, a saber, agregación de datos, acceso y uso para análisis. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Dremio puede parecer tener una curva de aprendizaje pronunciada, pero no es tan malo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
With Dremio we provided a single point of access to all available data in multiple op-cos and departments. Supporting a broad range of data storage technologies, Dremio is a perfect fit to provide a holistic combined view of all data available.
On the data-consuming side, Dremio also supports most of the various technologies used in the enterprise context. Ranging from Tableau and PowerBi to ODBC for Excel and in-house custom build systems.
The ability to describe standardized business data views in virtual data sets allows a unified data model. This is possible without the need to re-organize and move data physically. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
For us there could be support for even more data formats. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
* Se integra bien con AWS. Soporta buckets de s3 y bases de datos alojadas en AWS como fuentes de datos, además de poder usar AWS Glue como un metastore.
* Es rápido. Dremio es capaz de realizar operaciones complejas a gran escala muy rápidamente. Muchas de nuestras cargas de trabajo que tomaban decenas de horas en nuestra solución anterior de análisis de datos, ahora terminan en menos de un minuto.
* Capaz de usar una amplia variedad de fuentes de datos juntas. Podemos combinar sin problemas datos de PostgreSQL y archivos parquet almacenados en S3 en una sola consulta.
* Fácil de conectar desde herramientas externas. Usando su JDBC, una variedad de conectores ODBC y API REST, hemos podido conectar y usar Dremio fácilmente con varias herramientas externas en Linux alojado o Windows local. Jupyter, DataGrip, Excel, Tableau.
* Gran equipo de soporte y PS. Habiendo trabajado con el equipo de soporte en problemas que van desde inconsecuentes hasta bloqueadores importantes, siempre han sido muy receptivos y rápidos en actuar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
* Actualmente no es transaccional para datos en un almacén de objetos (s3). Al menos para una fuente de datos s3 no se puede definir una tabla y luego insertar datos en ella. Cualquier dato escrito debe hacerse a través de una declaración de estilo Crear tabla como Seleccionar.
* Claridad de errores. Los errores iniciales mostrados a los usuarios pueden ser bastante opacos, requiriendo que uno haga clic en un menú más profundo para encontrar la causa raíz. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
The product is great but for me its the people. Committed to our success, easy to work with, friendly and professional. From the beginning, we had positive interactions with Dremio and that didn't change after we became a customer. Dremio is a great partner for our company. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Its still a relatively new platform so limited community information available. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Fast and user-friendly query engine on top of open standard parquet files without the hassle of data loading process to a proprietary vendor format. We used to have to load our Spark-processed data to AWS Redshift in order to get decent performance from our datasets and then we use AWS Athena to avoid the hassle of secondary data loading, but encounter issues with performance SLA with Athena when traffic increases. With Dremio, we have the best of both worlds where the get the comparable performance of Redshift for most of our queries without the hassle of data loading and the reliable performance SLA. The nice user-friendly GUI that our users can use for their SQL queries is definitely a big plus for our end-user tooling and onboarding.
Aside from these, their AWS Edition has the great Elastic Engine feature that helps you save cost by turning off the engine when not in use and automatically turn it on when a query comes in. This has helped us keep our costs under control. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
The support for larger datasets with a large number of splits is an issue currently, but the move to use Apache Iceberg is in the works to overcome this limitation. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La facilidad de uso. Todos conocemos SQL y eso es muy flexible. No coding promete grandes cosas, pero nunca cumple y el desarrollo complejo está tomando una enorme cantidad de tiempo. Todos los que entienden SQL no deberían ir a No-Coding por velocidad, flexibilidad y (futura) migración. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
La documentación sobre las funciones disponibles es deficiente. Dremio no tiene un Intellisense incorporado ni autoguardado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Dremio is simple to use, scales well and have great customer support Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
A larger community on the internet will help in resolving issues faster. Hopefully it will happen soon as more customers start using Dremio Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
