# Meilleur Plateformes d'intégration de Big Data

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

   Les plateformes d'intégration de big data facilitent l'intégration et l'analyse de données à grande échelle à travers les applications cloud et les bases de données, aidant les entreprises à gérer et à utiliser d'énormes volumes de données collectées à partir de points d'extrémité IoT, d'applications et de communications en créant des pipelines structurés qui connectent les sorties de traitement de big data aux systèmes en aval.

### Capacités principales des plateformes d'intégration de big data

Pour être inclus dans la catégorie Intégration de Big Data, un produit doit :

- Intégrer les données de traitement de big data à des sources externes
- Ingérer et distribuer de grands ensembles de données homogènes et hétérogènes
- Créer un pipeline structuré pour les processus de gestion de big data

### Cas d'utilisation courants pour les plateformes d'intégration de big data

Les équipes d'ingénierie des données et de l'informatique utilisent les plateformes d'intégration de big data pour connecter des environnements de données à grande échelle avec des applications métier et des systèmes d'analyse. Les cas d'utilisation courants incluent :

- Intégrer des clusters de big data traités avec des applications cloud et des bases de données pour une utilisation en aval
- Simplifier la gestion des données IoT et des applications à haut volume à travers des environnements distribués
- Construire des pipelines de données structurés qui permettent un accès cohérent et fiable aux insights de big data à travers l'organisation

### Comment les plateformes d'intégration de big data diffèrent des autres outils

Les plateformes d'intégration de big data nécessitent généralement que le big data ait été traité avant l'intégration, travaillant en conjonction avec [les logiciels de traitement et de distribution de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) plutôt que de les remplacer. Bien que certaines plateformes offrent des capacités d'[analyse de flux](https://www.g2.com/categories/stream-analytics), leur objectif principal est la gestion des données et les pipelines d'intégration plutôt que le traitement analytique en temps réel.

### Perspectives de G2 sur les plateformes d'intégration de big data

Basé sur les tendances de catégorie sur G2, la flexibilité des pipelines et le support étendu des connecteurs pour les applications cloud et les bases de données sont des capacités remarquables. Une meilleure accessibilité des données à travers les systèmes et une complexité d'intégration réduite se démarquent comme des résultats principaux de l'adoption.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 130


## Trust & Credibility Stats

**Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:**

- 30 Analystes et experts en données
- 9,000+ Avis authentiques
- 130+ Produits
- Classements impartiaux

Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie.


## Best Plateformes d'intégration de Big Data At A Glance

- **Leader :** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Meilleur performeur :** [5X](https://www.g2.com/fr/products/5x/reviews)
- **Le plus facile à utiliser :** [5X](https://www.g2.com/fr/products/5x/reviews)
- **Tendance :** [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/fr/products/astro-by-astronomer/reviews)
- **Meilleur logiciel gratuit :** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews)


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**Sponsored**

### Infrrd

Infrrd est une plateforme d'automatisation agentique et de traitement intelligent de documents (IDP) alimentée par l'IA, conçue pour gérer les documents les plus complexes et à haute variation avec une précision inégalée. Alimenté par plus de 13 brevets, des modèles de vision propriétaires et une IA formée par domaine, Infrrd extrait, classe, valide et interprète les données de documents structurés et non structurés, sans s'appuyer sur des modèles ou une révision manuelle.\*\* L'écosystème de produits d'Infrrd est ancré par \*\*Titan IDP\*\*, son moteur d'extraction principal capable de gérer des milliers de formats de documents dans les domaines de l'hypothèque, de l'assurance, de la finance et de l'ingénierie. Titan automatise la classification des documents, la capture de tableaux et d'éléments de ligne, la détection de l'écriture manuscrite, la compréhension sémantique et les champs spécifiques au domaine en utilisant l'OCR avancé et l'apprentissage profond. En s'appuyant sur Titan, Infrrd propose MortgageCheck AI, une solution d'intelligence de contrôle qualité et d'audit conçue pour les prêteurs gérant des dossiers de prêt massifs. Elle automatise les comparaisons au niveau des champs, les validations de règles, les vérifications de cohérence des données et la détection des exceptions, réduisant le temps de révision et améliorant la précision de la conformité. Mortgage Ally, la couche d'IA agentique d'Infrrd, va plus loin en effectuant des révisions autonomes, en enquêtant sur les divergences et en présentant des résumés prêts pour l'audit, agissant comme un analyste IA toujours actif pour les équipes hypothécaires. Pour l'assurance, Infrrd fournit l'automatisation des formulaires ACORD et des réclamations sur des formulaires tels que 25, 28, 127, 129 et 130, ainsi que des rapports de pertes et des packages FNOL. Sa solution de dessin d'ingénierie extrait les dimensions, les tolérances, le GD&T, les symboles et les données BOM à partir de dessins CAO, P&ID et mécaniques, aidant les fabricants et les entrepreneurs à accélérer les RFQ et à réduire les erreurs. Le principal argument de vente unique d'Infrrd réside dans son cadre de traitement sans contact (NTP) - une approche éprouvée qui permet une automatisation de plus de 80% sans révision manuelle. Soutenu par des garanties de précision avec l'humain dans la boucle au-dessus de 98%, des scores de confiance, des modèles d'IA verticaux et des flux de travail agentiques, Infrrd offre une automatisation qui lit, raisonne et agit. Avec des entreprises mondiales traitant plus de 60 millions de pages par mois en utilisant Infrrd, la plateforme se distingue par sa profondeur verticale, sa technologie brevetée, sa rapidité de mise en valeur et son automatisation évolutive et de qualité audit qui transforme les opérations lourdes en documents.



[Visiter le site web de l'entreprise](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1186&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1006748&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1632&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54595&secure%5Bresource_id%5D=1186&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fbig-data-integration-platforms&secure%5Btoken%5D=5bcac746712b8287ca5b4b7b782af6807075866bbc920f99fe3cc704465046c1&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.infrrd.ai%2Fdemo%3Futm_source%3Dg2%2Bads%26utm_medium%3Dg2%2Bads%2Bdemo%26utm_campaign%3Dg2%2Bads&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/fr/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery est une plateforme d'analyse de données entièrement gérée et prête pour l'IA qui vous aide à maximiser la valeur de vos données et est conçue pour être multi-moteur, multi-format et multi-cloud. Stockez 10 GiB de données et exécutez jusqu'à 1 TiB de requêtes gratuitement par mois.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,157

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google)
- **Année de fondation:** 1998
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,885,216 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ:GOOG

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Analyste de données
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 37% Entreprise, 35% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (156 reviews)
- Vitesse (143 reviews)
- Interrogation rapide (120 reviews)
- Intégrations (118 reviews)
- Efficacité des requêtes (114 reviews)

**Cons:**

- Cher (127 reviews)
- Problèmes de requête (78 reviews)
- Problèmes de coût (63 reviews)
- Gestion des coûts (60 reviews)
- Courbe d'apprentissage (54 reviews)

### 2. [Snowflake](https://www.g2.com/fr/products/snowflake/reviews)
  Snowflake permet à chaque organisation de mobiliser leurs données avec le AI Data Cloud de Snowflake. Les clients utilisent le AI Data Cloud pour unir des données cloisonnées, découvrir et partager des données en toute sécurité, alimenter des applications de données et exécuter divers charges de travail d'IA/ML et d'analytique. Où que se trouvent les données ou les utilisateurs, Snowflake offre une expérience de données unique qui s'étend sur plusieurs clouds et géographies. Des milliers de clients dans de nombreuses industries, y compris 691 des 2000 plus grandes entreprises mondiales de Forbes en 2023 (G2K) au 31 janvier, utilisent le AI Data Cloud de Snowflake pour dynamiser leurs entreprises.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 670

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/snowflake-inc)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.snowflake.com
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (240 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Analyste de données
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 43% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (89 reviews)
- Évolutivité (68 reviews)
- Gestion des données (67 reviews)
- Caractéristiques (66 reviews)
- Intégrations (61 reviews)

**Cons:**

- Cher (53 reviews)
- Coût (36 reviews)
- Gestion des coûts (32 reviews)
- Courbe d'apprentissage (25 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (21 reviews)

### 3. [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews)
  Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. Que vous créiez des prévisions financières, analysiez la performance des fournisseurs, segmentiez des données clients, analysiez la rétention des employés ou construisiez des applications d'IA compétitives à partir de vos données propriétaires, Alteryx One facilite le nettoyage, le mélange et l'analyse des données pour débloquer les insights uniques qui conduisent à des décisions percutantes. Analytique guidée par l'IA Alteryx automatise et simplifie chaque étape de la préparation et de l'analyse des données, de la validation et de l'enrichissement à l'analytique prédictive et aux insights automatisés. Intégrez l'IA générative directement dans vos flux de travail pour rationaliser les tâches complexes de données et générer des insights plus rapidement. Une flexibilité inégalée, que vous préfériez des flux de travail sans code, des commandes en langage naturel ou des options à faible code, Alteryx s'adapte à vos besoins. Fiable. Sécurisé. Prêt pour l'entreprise. Alteryx est approuvé par plus de la moitié des Global 2000 et 19 des 20 plus grandes banques mondiales. Avec une automatisation, une gouvernance et une sécurité intégrées, vos flux de travail peuvent évoluer et maintenir la conformité tout en fournissant des résultats cohérents. Et peu importe si vos systèmes sont sur site, hybrides ou dans le cloud ; Alteryx s'intègre sans effort dans votre infrastructure. Facile à utiliser. Profondément connecté. Ce qui distingue vraiment Alteryx, c'est notre concentration sur l'efficacité et la facilité d'utilisation pour les analystes et notre communauté active de 700 000 utilisateurs d'Alteryx pour vous soutenir à chaque étape de votre parcours. Avec une intégration transparente aux données partout, y compris des plateformes comme Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP et Salesforce, notre plateforme aide à unifier les données cloisonnées et à accélérer l'accès aux insights. Visitez Alteryx.com pour plus d'informations et pour commencer votre essai gratuit.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 650

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Alteryx](https://www.g2.com/fr/sellers/alteryx)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.alteryx.com
- **Année de fondation:** 1997
- **Emplacement du siège social:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,220 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste
  - **Top Industries:** Services financiers, Comptabilité
  - **Company Size:** 62% Entreprise, 22% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (333 reviews)
- Automatisation (148 reviews)
- Intuitif (132 reviews)
- Apprentissage facile (102 reviews)
- Efficacité (102 reviews)

**Cons:**

- Cher (88 reviews)
- Courbe d'apprentissage (80 reviews)
- Fonctionnalités manquantes (62 reviews)
- Difficulté d'apprentissage (55 reviews)
- Performance lente (41 reviews)

### 4. [Workato](https://www.g2.com/fr/products/workato/reviews)
  Workato est la plateforme iPaaS la mieux notée et le leader en MCP d'entreprise — la plateforme de confiance des entreprises pour unifier l'intégration, l'automatisation et l'IA dans un environnement d'exécution sécurisé et natif du cloud. Fié par plus de 12 000 clients, dont la moitié du Fortune 500, Workato connecte chaque système, processus et source de données avec plus de 14 000 connecteurs préconstruits. Ce qui distingue Workato : l'Enterprise MCP transforme les processus commerciaux éprouvés en compétences prêtes à l'emploi et régies que tout agent IA — Claude, ChatGPT, Cursor ou construit sur mesure — peut exécuter en toute sécurité et de manière prévisible. Aucun remplacement complet nécessaire. Que ce soit pour moderniser les intégrations héritées ou déployer l'IA agentique à grande échelle, Workato offre l'orchestration, la gouvernance et la confiance nécessaires dans l'entreprise.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 725

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Workato](https://www.g2.com/fr/sellers/workato)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.workato.com
- **Année de fondation:** 2013
- **Emplacement du siège social:** Mountain View, California
- **Twitter:** @Workato (3,599 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3675685 (1,348 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 43% Marché intermédiaire, 33% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (366 reviews)
- Intégrations (245 reviews)
- Intégrations faciles (232 reviews)
- Automatisation (198 reviews)
- Caractéristiques (195 reviews)

**Cons:**

- Complexité (83 reviews)
- Courbe d'apprentissage (77 reviews)
- Fonctionnalités manquantes (77 reviews)
- Limitations des données (76 reviews)
- Cher (71 reviews)

### 5. [Azure Data Factory](https://www.g2.com/fr/products/azure-data-factory/reviews)
  Azure Data Factory (ADF) est un service d'intégration de données entièrement géré et sans serveur, conçu pour simplifier le processus d'ingestion, de préparation et de transformation des données provenant de sources diverses. Il permet aux organisations de construire et d'orchestrer des flux de travail Extract, Transform, Load (ETL) et Extract, Load, Transform (ELT) dans un environnement sans code, facilitant le mouvement et la transformation des données entre les systèmes sur site et basés sur le cloud. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Connectivité étendue : ADF offre plus de 90 connecteurs intégrés, permettant l'intégration avec une large gamme de sources de données, y compris les bases de données relationnelles, les systèmes NoSQL, les applications SaaS, les API et les services de stockage cloud. - Transformation de données sans code : En utilisant des flux de données de mappage alimentés par Apache Spark™, ADF permet aux utilisateurs d'effectuer des transformations de données complexes sans écrire de code, simplifiant ainsi le processus de préparation des données. - Rehébergement de paquets SSIS : Les organisations peuvent facilement migrer et étendre leurs paquets SQL Server Integration Services (SSIS) existants vers le cloud, réalisant ainsi des économies significatives et une évolutivité accrue. - Évolutif et économique : En tant que service sans serveur, ADF s'adapte automatiquement pour répondre aux demandes d'intégration de données, offrant un modèle de tarification à l'utilisation qui élimine le besoin d'investissements initiaux en infrastructure. - Surveillance et gestion complètes : ADF fournit des outils de surveillance robustes, permettant aux utilisateurs de suivre la performance des pipelines, de configurer des alertes et d'assurer le fonctionnement efficace des flux de travail de données. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Azure Data Factory répond aux complexités de l'intégration de données moderne en fournissant une plateforme unifiée qui connecte des sources de données disparates, automatise les flux de travail de données et facilite les transformations de données avancées. Cela permet aux organisations de tirer des insights exploitables de leurs données, d'améliorer les processus de prise de décision et d'accélérer les initiatives de transformation numérique. En offrant un environnement évolutif, économique et sans code, ADF réduit la charge opérationnelle des équipes informatiques et permet aux ingénieurs de données et aux analystes commerciaux de se concentrer sur la création de valeur grâce à des stratégies basées sur les données.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 93

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft)
- **Année de fondation:** 1975
- **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 60% Entreprise, 30% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Intégration de données (7 reviews)
- Facilité d'utilisation (7 reviews)
- Connecteurs (6 reviews)
- Intégrations (6 reviews)
- Évolutivité (5 reviews)

**Cons:**

- Difficulté de débogage (5 reviews)
- Débogage difficile (4 reviews)
- Cher (4 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (4 reviews)
- Complexité (3 reviews)

### 6. [SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)](https://www.g2.com/fr/products/snaplogic-intelligent-integration-platform-iip/reviews)
  SnapLogic est le leader de l'intégration générative. En tant que pionnier de l'intégration dirigée par l'IA, la plateforme SnapLogic accélère la transformation numérique à travers l'entreprise et permet à chacun d'intégrer plus rapidement et plus facilement. Que vous automatisiez des processus métier, démocratisiez les données ou livriez des produits et services numériques, SnapLogic vous permet de simplifier votre pile technologique et d'aller plus loin dans votre entreprise. Des milliers d'entreprises à travers le monde comptent sur SnapLogic pour intégrer, automatiser et orchestrer le flux de données dans leur entreprise. Rejoignez le mouvement d'intégration générative sur snaplogic.com.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 370

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [SnapLogic](https://www.g2.com/fr/sellers/snaplogic)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.snaplogic.com
- **Année de fondation:** 2006
- **Emplacement du siège social:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnapLogic (7,354 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/210766/ (327 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Consultant
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 46% Entreprise, 37% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (85 reviews)
- Intégrations faciles (70 reviews)
- Intégrations (54 reviews)
- Interface utilisateur (50 reviews)
- Automatisation (43 reviews)

**Cons:**

- Problèmes de performance (31 reviews)
- Mauvaise performance (25 reviews)
- Difficultés techniques (25 reviews)
- Complexité (22 reviews)
- Rapport d'erreur (22 reviews)

### 7. [Amazon Redshift](https://www.g2.com/fr/products/amazon-redshift/reviews)
  Des dizaines de milliers de clients utilisent Amazon Redshift, un service d'entrepôt de données rapide, entièrement géré et à l'échelle du pétaoctet, qui permet d'analyser efficacement toutes vos données de manière simple et économique en utilisant vos outils de business intelligence existants. Il est optimisé pour des ensembles de données allant de quelques centaines de gigaoctets à un pétaoctet ou plus et coûte moins de 1 000 $ par téraoctet par an, soit un dixième du coût de la plupart des solutions d'entreposage de données traditionnelles.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 367

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Année de fondation:** 2006
- **Emplacement du siège social:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur de données senior
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 40% Entreprise, 39% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (7 reviews)
- Intégrations (7 reviews)
- Intégrations faciles (5 reviews)
- Interrogation rapide (5 reviews)
- Évolutivité (5 reviews)

**Cons:**

- Complexité (5 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (5 reviews)
- Limitations du logiciel (5 reviews)
- Problèmes de requête (4 reviews)
- Optimisation des requêtes (4 reviews)

### 8. [5X](https://www.g2.com/fr/products/5x/reviews)
  5X est une plateforme de données et d'IA de bout en bout. La plateforme organise vos données, quelle que soit leur source ou leur format. Que vous ayez ou non une équipe dédiée aux données, notre plateforme transforme les données fragmentées en informations exploitables et en applications. Le retour client que nous recevons le plus souvent est : « C'est explicite » et « C'est super facile à utiliser ». Et c'était exactement notre objectif : créer une plateforme puissante, tout-en-un, incroyablement facile à utiliser. La pile de données moderne a évolué. Il ne s'agit plus de rassembler des fournisseurs. La prochaine génération de la pile de données moderne est une plateforme tout-en-un qui offre rapidité, simplicité et réduction du coût de possession. C'est exactement ce que nous avons créé chez 5X. Les entreprises utilisent 5X pour plusieurs raisons : 1) Vitesse et productivité. Les plateformes de données tout-en-un sont incroyablement efficaces. Nous avons vu des entreprises créer des cas d'utilisation dès le premier jour. Contactez-nous pour voir si vous êtes éligible pour un démarrage gratuit de 48 heures ! 🚀 2) Réduisez votre coût total de possession de 30 % par rapport à la construction de votre propre plateforme. Cela ne prend pas en compte les heures de travail nécessaires pour soutenir la construction d'une plateforme 🤯 3) Utilisez notre service de conseil en données complet pour un soutien en ingénierie des données et en analytique 👨‍💻 5X a été fondée en 2020 avec une présence aux États-Unis, à Singapour, au Royaume-Uni et en Inde. Notre équipe mondiale compte plus de 70 personnes et croît rapidement. Nous avons récemment levé notre tour de financement initial auprès de Flybridge Capital et sommes soutenus par des fondateurs de premier plan d'entreprises comme Datadog, Preset, Astronomer, Mode, Rudderstack et d'autres investisseurs providentiels de renom. Pour plus d'informations, visitez 5X.co Nous ne parlons pas seulement de rapidité et de simplicité ; nous le prouvons. Parlez-nous de notre démarrage de 48 heures où nous pouvons construire un cas d'utilisation de bout en bout pour vous en 48 heures gratuitement.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 81

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [5X](https://www.g2.com/fr/sellers/5x)
- **Année de fondation:** 2020
- **Emplacement du siège social:** San Francisco
- **Twitter:** @DataWith5x (49 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datawith5x/ (128 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Services financiers
  - **Company Size:** 56% Marché intermédiaire, 40% Petite entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (28 reviews)
- Support client (18 reviews)
- Caractéristiques (14 reviews)
- Intégrations (13 reviews)
- Intégration de données (10 reviews)

**Cons:**

- Courbe d'apprentissage abrupte (5 reviews)
- Configuration complexe (4 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (4 reviews)
- Courbe d'apprentissage (4 reviews)
- Configuration difficile (3 reviews)

### 9. [IBM StreamSets](https://www.g2.com/fr/products/ibm-streamsets/reviews)
  StreamSets, une entreprise de Software AG, élimine les frictions d'intégration des données dans des environnements hybrides et multi-cloud complexes pour répondre aux exigences des entreprises en matière de données immédiates. Notre plateforme permet aux équipes de données de libérer les données—sans céder le contrôle—pour permettre une entreprise axée sur les données. - Les pipelines résilients détectent et s'adaptent aux changements constants dans la structure des données, la sémantique et l'infrastructure. - Apprenez une fois pour créer de nombreux pipelines d'intégration différents avec une expérience de conception unique pour tous les modèles — streaming, batch, CDC, ETL, ELT, ML. - Les fragments de pipeline réutilisables permettent à quiconque d'utiliser les fonctionnalités conçues par vos ingénieurs de données. - Le SDK Python vous permet de modéliser des pipelines à grande échelle en créant facilement des centaines de pipelines avec seulement quelques lignes de code. - Simplifiez les transformations de données avec des processeurs prédéfinis pour répondre à 99% de vos besoins analytiques dès le départ. - Les topologies offrent une transparence pour voir comment les systèmes sont connectés et comment les données circulent à travers l'entreprise. - Les SLA de données et les règles exposent les problèmes cachés dans vos flux de données, créent des garde-fous tout au long des pipelines de données pour la qualité des données, la taille, la performance du débit, les taux d'erreur, la fuite d'informations privées/sensibles, et plus encore. StreamSets fournit des données prêtes pour l'analyse, améliorant la prise de décision en temps réel et réduisant les coûts et les risques associés au flux de données dans une organisation. C'est pourquoi les plus grandes entreprises du monde font confiance à StreamSets pour alimenter des millions de pipelines de données pour l'analyse moderne, la science des données, les applications intelligentes et l'intégration hybride.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 115

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm)
- **Année de fondation:** 1911
- **Emplacement du siège social:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 42% Entreprise, 33% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (30 reviews)
- Interface utilisateur (16 reviews)
- Gestion des données (15 reviews)
- Pipeline de données (15 reviews)
- Intégrations (14 reviews)

**Cons:**

- Courbe d'apprentissage (13 reviews)
- Cher (10 reviews)
- Difficulté d'apprentissage (8 reviews)
- Performance lente (8 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (8 reviews)

### 10. [IBM webMethods B2B](https://www.g2.com/fr/products/ibm-webmethods-b2b/reviews)
  La complexité de la façon dont vous B2B avec IBM webMethods B2B. L'intégration B2B vous permet de partager des documents—bons de commande, factures, avis d'expédition, contrats et plus—dans le cloud et de tout garder synchronisé avec des API.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 56

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm)
- **Année de fondation:** 1911
- **Emplacement du siège social:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** SWX:IBM

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Recrutement et dotation, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 42% Marché intermédiaire, 35% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (16 reviews)
- Caractéristiques (9 reviews)
- Sécurité (7 reviews)
- Automatisation (5 reviews)
- Capacités d'intégration (5 reviews)

**Cons:**

- Complexité (10 reviews)
- Cher (8 reviews)
- Apprentissage difficile (5 reviews)
- Problèmes de tarification (5 reviews)
- Courbe d'apprentissage (4 reviews)

### 11. [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/fr/products/astro-by-astronomer/reviews)
  Pour les équipes de données cherchant à augmenter la disponibilité des données fiables, Astronomer propose Astro, la plateforme moderne d'orchestration de données, propulsée par Airflow. Astro permet aux ingénieurs de données, aux scientifiques de données et aux analystes de données de construire, exécuter et observer des pipelines en tant que code. Astronomer est la force motrice derrière Apache Airflow™, la norme de facto pour exprimer les flux de données en tant que code. Airflow est téléchargé plus de 31 millions de fois chaque mois et est utilisé par des centaines de milliers d'équipes à travers le monde.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 135

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Astronomer](https://www.g2.com/fr/sellers/astronomer)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.astronomer.io/
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** New York, US
- **Twitter:** @astronomerio (19,776 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10019299 (4,630 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur de données senior
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers
  - **Company Size:** 47% Marché intermédiaire, 38% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (25 reviews)
- Amélioration de l'efficacité (14 reviews)
- Interface utilisateur (13 reviews)
- Automatisation (11 reviews)
- Facilité de déploiement (10 reviews)

**Cons:**

- Cher (8 reviews)
- Difficulté d'apprentissage (8 reviews)
- Courbe d'apprentissage (6 reviews)
- Apprentissage difficile (5 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (5 reviews)

### 12. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/fr/products/azure-synapse-analytics/reviews)
  Azure Synapse Analytics est un entrepôt de données d'entreprise (EDW) basé sur le cloud qui utilise le traitement massivement parallèle (MPP) pour exécuter rapidement des requêtes complexes sur des pétaoctets de données.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 37

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft)
- **Année de fondation:** 1975
- **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,105,844 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** MSFT

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 45% Marché intermédiaire, 32% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analytique (1 reviews)
- Automatisation (1 reviews)
- Intégration Cloud (1 reviews)
- Rentable (1 reviews)
- Intégration de données (1 reviews)

**Cons:**

- Estimation des coûts (1 reviews)
- Gestion des coûts (1 reviews)
- Déboguer les problèmes (1 reviews)
- Débogage difficile (1 reviews)
- Cher (1 reviews)

### 13. [dbt](https://www.g2.com/fr/products/dbt/reviews)
  dbt est un flux de travail de transformation qui permet aux équipes de données de déployer rapidement et de manière collaborative du code analytique en suivant les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle telles que la modularité, la portabilité, l'intégration et le déploiement continus (CI/CD), et la documentation. Désormais, toute personne connaissant SQL peut construire des pipelines de données de qualité production.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 200

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Fivetran](https://www.g2.com/fr/sellers/fivetran)
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** Oakland, CA
- **Twitter:** @fivetran (5,735 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur en analytique
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 57% Marché intermédiaire, 27% Petite entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (38 reviews)
- Caractéristiques (22 reviews)
- Automatisation (19 reviews)
- Transformation (17 reviews)
- Intégrations (15 reviews)

**Cons:**

- Fonctionnalité limitée (14 reviews)
- Problèmes de dépendance (12 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (10 reviews)
- Gestion des erreurs (9 reviews)
- Rapport d'erreur (9 reviews)

### 14. [Skyvia](https://www.g2.com/fr/products/skyvia/reviews)
  Skyvia est une plateforme d'intégration de données cloud sans code et de pipeline de données qui permet ETL, ELT, Reverse ETL, migration de données, synchronisation de données unidirectionnelle et bidirectionnelle, automatisation des flux de travail, connectivité en temps réel, et bien plus encore. Avantages de l'utilisation de Skyvia : • Efficacité des coûts : Avec des plans tarifaires abordables et flexibles pour chaque produit, Skyvia convient aux entreprises de toute taille. • Facilité d'utilisation : Basée sur de nombreux retours clients, la facilité d'utilisation est la qualité la plus forte de Skyvia. • Flexibilité : Skyvia fournit des outils d'intégration adaptables et sans code pour des scénarios commerciaux à la fois basiques et avancés. • Confiance : Skyvia est approuvée par des milliers d'organisations axées sur les données à travers le monde. Avec une vaste bibliothèque de plus de 200 connecteurs, Skyvia offre une intégration transparente entre diverses applications cloud, bases de données et entrepôts de données, y compris Salesforce, Dynamics CRM, QuickBooks Online, SQL Server, Amazon Redshift, Google BigQuery, et d'autres.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 316

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Devart](https://www.g2.com/fr/sellers/devart)
- **Année de fondation:** 1997
- **Emplacement du siège social:** Wilmington, Delaware, USA
- **Twitter:** @DevartSoftware (1,738 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/800325/ (254 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** PDG, Directeur technique
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 51% Petite entreprise, 40% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (50 reviews)
- Intégrations faciles (34 reviews)
- Configuration facile (33 reviews)
- Configurer la facilité (31 reviews)
- Gestion des données (27 reviews)

**Cons:**

- Déficit d'information (8 reviews)
- Configuration difficile (7 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (7 reviews)
- Courbe d'apprentissage (7 reviews)
- Documentation médiocre (7 reviews)

### 15. [Control-M](https://www.g2.com/fr/products/control-m/reviews)
  Control-M de BMC Software est une plateforme d'orchestration des opérations numériques conçue pour aider les organisations à connecter les applications, les pipelines de données et les processus d'infrastructure au sein d'un écosystème unifié. Cette solution est spécifiquement adaptée pour gérer des environnements hybrides complexes, fournissant un cadre robuste pour concevoir, automatiser et gouverner des flux de travail qui s'étendent à la fois sur les technologies sur site et dans le cloud. En simplifiant la gestion des dépendances opérationnelles, Control-M permet aux équipes informatiques et commerciales de maintenir la résilience, la conformité et l'efficacité à grande échelle. La plateforme est particulièrement bénéfique pour les organisations qui nécessitent des opérations continues, car elle favorise la collaboration entre les équipes de développement, de données et d'opérations à travers un environnement partagé. Cette approche collaborative améliore la transparence et réduit considérablement l'effort manuel, permettant aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur des tâches routinières. Les capacités d'orchestration de Control-M facilitent la coordination des charges de travail à travers les systèmes traditionnels, les applications cloud modernes et les technologies de données émergentes, garantissant que tous les composants fonctionnent ensemble de manière transparente. La visibilité et le contrôle centralisés permettent aux équipes d'identifier les perturbations potentielles tôt, assurant ainsi une exécution fluide des processus de bout en bout. Control-M intègre des analyses prédictives et une automatisation basée sur les événements, qui sont essentielles pour anticiper les problèmes de performance et s'adapter aux conditions changeantes des affaires ou des systèmes. Cette approche proactive permet aux équipes d'opérations de maintenir les niveaux de service et d'accélérer la résolution des incidents sans le fardeau d'une surveillance manuelle constante. De plus, l'intégration de la plateforme avec les flux de travail DevOps et DataOps garantit que les efforts d'automatisation s'alignent sur les objectifs organisationnels, soutenant ainsi à la fois l'innovation et la gouvernance. Des industries telles que la finance, la santé, la fabrication et les télécommunications utilisent largement Control-M, où la fiabilité, la conformité et la continuité opérationnelle sont primordiales. En connectant les personnes, les systèmes et les données, Control-M transforme les environnements opérationnels fragmentés en systèmes d'exécution cohérents et axés sur les données. Avec l'expertise étendue de BMC en automatisation intelligente, Control-M permet aux entreprises de réduire la complexité, d'améliorer l'agilité et de fournir continuellement de la valeur commerciale dans un paysage numérique en constante évolution. La plateforme se distingue en fournissant une solution complète qui non seulement répond aux défis opérationnels actuels mais prépare également les organisations aux demandes futures.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 151

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [BMC Software](https://www.g2.com/fr/sellers/bmc-software)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.bmc.com
- **Année de fondation:** 1980
- **Emplacement du siège social:** Houston, TX
- **Twitter:** @BMCSoftware (48,048 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (9,008 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Banque
  - **Company Size:** 52% Entreprise, 22% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (50 reviews)
- Automatisation (33 reviews)
- Caractéristiques (32 reviews)
- Gain de temps (31 reviews)
- Automatisation des tâches (27 reviews)

**Cons:**

- Complexité (35 reviews)
- Courbe d'apprentissage (24 reviews)
- Interface utilisateur complexe (19 reviews)
- Apprentissage difficile (19 reviews)
- Cher (19 reviews)

### 16. [ILUM](https://www.g2.com/fr/products/ilum-ilum/reviews)
  Ilum : Une plateforme de données construite par des ingénieurs de données, pour des ingénieurs de données Ilum est une plateforme Data Lakehouse qui unifie la gestion des données, le traitement distribué, l'analyse et les flux de travail d'IA pour les ingénieurs en IA, les ingénieurs de données, les data scientists et les analystes. Elle appartient aux catégories de logiciels de plateforme de données, de Data Lakehouse et d'ingénierie des données et prend en charge un déploiement flexible sur le cloud, sur site et dans des environnements hybrides. Ilum permet aux équipes techniques de construire, d'exploiter et de faire évoluer une infrastructure de données moderne en utilisant des standards ouverts. Elle intègre des outils pour le traitement par lots, le traitement de flux, l'exploration basée sur des notebooks, l'orchestration de flux de travail et l'intelligence d'affaires, le tout dans une seule plateforme. Ilum prend en charge les formats de table ouverts modernes comme Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi et Apache Paimon. Elle offre également une intégration native avec Apache Spark et Trino pour le calcul, avec un support pour Apache Flink actuellement en développement. Les fonctionnalités clés incluent : - Éditeur SQL : Interrogez Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL avec autocomplétion, aperçus des résultats et inspection des métadonnées. - Lignage des données & Catalogue : Visualisez le flux de données en utilisant OpenLineage et explorez les ensembles de données via un catalogue de données consultable. - Intégration de Notebooks : Utilisez des notebooks Jupyter intégrés pré-câblés à Spark, aux métadonnées et à votre environnement de données pour l'exploration ou la modélisation. - Gestion des tâches Spark : Soumettez, surveillez et déboguez les tâches Spark avec des journaux intégrés, des métriques, une planification et un serveur d'historique Spark intégré. - Support Trino : Exécutez des requêtes fédérées sur plusieurs sources de données en utilisant Trino directement depuis Ilum. - Pipelines déclaratifs : Définissez des pipelines ETL et analytiques répétables, avec suivi des dépendances et logique de récupération. - Diagrammes ERD automatiques : Générez instantanément des diagrammes ER à partir de schémas pour aider à la compréhension et à l'intégration des données. - Expérimentation & Suivi ML : Inclut MLflow pour gérer les expériences, suivre les paramètres, les métriques et les artefacts, entièrement intégré avec les notebooks et les pipelines de données pour rationaliser les flux de travail de développement de modèles. - Intégration & Déploiement AI : Prend en charge à la fois les cas d'utilisation ML classiques et AI modernes, y compris les flux de travail GenAI, la recherche vectorielle et les applications basées sur l'embedding. Les modèles peuvent être enregistrés, versionnés et déployés pour l'inférence au sein de pipelines déclaratifs. - Interface d'agent AI intégrée : Ilum intègre, fournissant une interface de type GPT pour interagir avec vos données, déclencher des pipelines, générer du SQL ou explorer des métadonnées en utilisant le langage naturel, apportant des capacités GenAI directement dans votre plateforme de données. - Tableaux de bord BI : Support natif pour Apache Superset, avec intégration JDBC pour Tableau, Power BI et d'autres outils BI. Points forts supplémentaires : - Gestion multi-clusters : Connectez plusieurs clusters Spark ou Kubernetes pour évoluer et isoler les charges de travail. - Contrôle d'accès granulaire : Intégration LDAP, OAuth2 et Hydra pour un accès sécurisé basé sur les rôles. - Prêt pour l'hybride : Conçu pour remplacer Databricks ou Cloudera dans les environnements où l'adoption du cloud est partielle, réglementée ou impossible.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 23

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Ilum](https://www.g2.com/fr/sellers/ilum)
- **Site Web de l'entreprise:** https://ilum.cloud/
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** Santa Fe, US
- **Twitter:** @IlumCloud (19 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Télécommunications
  - **Company Size:** 52% Entreprise, 35% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (17 reviews)
- Caractéristiques (17 reviews)
- Intégrations (17 reviews)
- Configurer la facilité (16 reviews)
- Intégrations faciles (15 reviews)

**Cons:**

- Configuration complexe (9 reviews)
- Configuration difficile (9 reviews)
- Courbe d'apprentissage (9 reviews)
- Amélioration de l'UX (8 reviews)
- Complexité (7 reviews)

### 17. [Elastic Stack](https://www.g2.com/fr/products/elastic-stack/reviews)
  La suite Elastic, communément appelée la suite ELK, est un ensemble complet d'outils open-source conçus pour l'ingestion, le stockage, l'analyse et la visualisation des données en temps réel. Elle comprend Elasticsearch, Kibana, Beats et Logstash, permettant aux utilisateurs de gérer efficacement les données de n'importe quelle source et dans n'importe quel format. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Elasticsearch : Un moteur de recherche et d'analyse distribué basé sur JSON qui permet un stockage, une recherche et une analyse rapides de grands volumes de données. - Kibana : Une interface utilisateur extensible qui offre des visualisations puissantes, des tableaux de bord et des outils de gestion pour interpréter et présenter les données efficacement. - Beats et Logstash : Des outils d'ingestion de données qui collectent et traitent les données de diverses sources, les transformant et les transmettant à Elasticsearch pour l'indexation. - Intégrations : Une multitude d'intégrations préconstruites qui facilitent la collecte de données et la connexion transparente avec la suite Elastic, permettant des insights rapides. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : La suite Elastic permet aux organisations de tirer pleinement parti de leurs données en fournissant une plateforme évolutive et résiliente pour la recherche et l'analyse en temps réel. Elle répond à des défis tels que la gestion de grands ensembles de données, l'assurance d'une haute disponibilité et la fourniture rapide de résultats de recherche pertinents. En offrant une solution unifiée pour l'ingestion, le stockage, l'analyse et la visualisation des données, la suite Elastic permet aux utilisateurs d'obtenir des insights exploitables, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de prendre des décisions éclairées basées sur leurs données.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 97

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Elastic](https://www.g2.com/fr/sellers/elastic)
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @elastic (64,541 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/814025/ (4,986 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NYSE: ESTC

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 45% Marché intermédiaire, 34% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (3 reviews)
- Flexibilité (3 reviews)
- Gestion des journaux (3 reviews)
- Efficacité de recherche (3 reviews)
- Polyvalence (3 reviews)

**Cons:**

- Gestion des ressources (3 reviews)
- Problèmes de complexité (2 reviews)
- Cher (2 reviews)
- Utilisation élevée de la mémoire (2 reviews)
- Courbe d'apprentissage (2 reviews)

### 18. [Gathr.ai](https://www.g2.com/fr/products/gathr-ai/reviews)
  Gathr.ai alimente l'IA avec un contexte de données complet pour une intelligence de meilleure qualité. Avec un discours de données de haute fidélité dès le premier jour, les utilisateurs peuvent obtenir des réponses basées sur les données aux questions « pourquoi », « et si » et « comment faire » qui font avancer les indicateurs clés de performance de l'entreprise. Cette intelligence est livrée nativement au-dessus du patrimoine de données existant de l'organisation — y compris les entrepôts de données, les bases de données, les moteurs SQL fédérés et les systèmes opérationnels. Les entreprises leaders de divers secteurs s'appuient également sur Gathr.ai pour construire des pipelines de données haute performance, des solutions Data+AI sur mesure et des expériences analytiques axées sur l'action. Conçu pour les créateurs, Gathr.ai offre agilité, performance et contrôle. Il s'intègre dans l'infrastructure existante — intégrant les systèmes en amont et en aval sans plomberie supplémentaire. Il donne aux développeurs une vitesse de démarrage rapide et une liberté d'extension totale.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 33

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Gathr.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/gathr-ai)
- **Année de fondation:** 2022
- **Emplacement du siège social:** Los Gatos, CA, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gathr-one (73 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur Logiciel Associé
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 79% Marché intermédiaire, 21% Entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Intégrations (9 reviews)
- Gestion des données (7 reviews)
- Faites glisser (6 reviews)
- Facilité d'utilisation (6 reviews)
- Intégrations faciles (6 reviews)

**Cons:**

- Problèmes d'accès (1 reviews)
- Problèmes de connexion (1 reviews)
- Configuration difficile (1 reviews)
- Manque de données en temps réel (1 reviews)
- Optimisation des performances (1 reviews)

### 19. [Peliqan](https://www.g2.com/fr/products/peliqan/reviews)
  Peliqan.io est une plateforme d'intégration et d'automatisation de données tout-en-un, axée sur l'IA, conçue pour les équipes commerciales, les scale-ups et les consultants. Contrairement aux outils de données traditionnels qui nécessitent un effort d'ingénierie considérable, Peliqan permet aux utilisateurs commerciaux et aux équipes techniques de connecter, gérer et activer leurs données dans un environnement collaboratif - sans nécessiter un ingénieur de données dédié. Avec plus de 250 connecteurs intégrés, Peliqan se connecte aux bases de données, aux applications commerciales SaaS (ERP, CRM, Comptabilité, RH/ATS, etc.), au stockage cloud, aux fichiers et aux API ainsi qu'aux sources de données sur site. De nouveaux connecteurs sont disponibles sur demande dans un délai de 5 jours ouvrables. Peliqan propose des pipelines ELT en un clic vers l'entrepôt de données intégré, ou vous pouvez apporter votre propre entrepôt de données. Peliqan prend en charge tous les principaux entrepôts de données. Grâce au module complémentaire Excel de Peliqan, les utilisateurs commerciaux et les consultants peuvent travailler avec des données en temps réel dans Excel. Les analystes et les utilisateurs avancés peuvent utiliser l'éditeur SQL avancé de Peliqan avec le support d'un assistant IA pour transformer les données et préparer des ensembles de données prêts à l'emploi, qui peuvent être utilisés dans n'importe quel outil BI tel que Microsoft Power BI, Metabase, Tableau, Qlik, Looker, etc. Les utilisateurs peuvent également configurer des flux ETL inversés. Les développeurs peuvent aller encore plus loin avec l'environnement low-code de Peliqan, avec un ingénieur de données IA virtuel intégré, où ils peuvent : - Construire et publier des applications de données interactives - Automatiser les écritures dans les systèmes sources - Publier des points de terminaison API pour le partage de données - Mettre en œuvre des pipelines personnalisés - Développer des agents IA internes En autonomisant les utilisateurs commerciaux, les analystes, les consultants et les développeurs, Peliqan réduit considérablement la dépendance au support informatique et accélère la prise de décision. Peliqan n'est pas seulement un outil de pipeline de données ELT, c'est une solution complète pour l'orchestration, l'automatisation et l'activation des données. Peliqan agit également comme la fondation de données pour Agentic AI, garantissant que les agents IA travaillent avec des vues à 360° fiables et à jour des clients, produits, commandes, et plus encore - à la vitesse d'un entrepôt de données cloud. L'entrepôt de données de Peliqan fournit une couche de données prête pour l'IA dès le départ, y compris : - La vectorisation automatique des données structurées et non structurées pour le RAG (Génération Augmentée par Récupération) - Le Text-to-SQL - La passerelle MCP Dans le paysage actuel, un entrepôt de données n'est plus seulement pour la BI - c'est la fondation pour la BI et l'IA. Avec Peliqan.io, les organisations peuvent intégrer, analyser et activer leurs données de manière transparente, permettant à la fois aux humains et aux agents IA de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 71

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Peliqan](https://www.g2.com/fr/sellers/peliqan)
- **Site Web de l'entreprise:** https://peliqan.io
- **Année de fondation:** 2022
- **Emplacement du siège social:** Gent
- **Twitter:** @Peliqan_io (8 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peliqan-data (27 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 47% Marché intermédiaire, 42% Petite entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (45 reviews)
- Intégrations (43 reviews)
- Intégrations faciles (37 reviews)
- Connecteurs (36 reviews)
- Gestion des données (36 reviews)

**Cons:**

- Difficulté d'apprentissage (18 reviews)
- Compétences techniques requises (12 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (10 reviews)
- Courbe d'apprentissage (10 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (9 reviews)

### 20. [AWS Glue](https://www.g2.com/fr/products/aws-glue/reviews)
  AWS Glue est un service d'intégration de données sans serveur qui facilite la découverte, la préparation, le déplacement et l'intégration de données provenant de multiples sources pour l'analyse, l'apprentissage automatique et le développement d'applications. Vous pouvez découvrir et vous connecter à plus de 70 sources de données diverses, gérer vos données dans un catalogue de données centralisé, et créer, exécuter et surveiller visuellement des pipelines ETL pour charger des données dans vos lacs de données. Vous pouvez immédiatement rechercher et interroger les données cataloguées en utilisant Amazon Athena, Amazon EMR et Amazon Redshift Spectrum.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 191

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Année de fondation:** 2006
- **Emplacement du siège social:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Ingénieur logiciel
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 48% Entreprise, 29% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (6 reviews)
- Intégration de données (3 reviews)
- Solutions ETL (3 reviews)
- Caractéristiques (3 reviews)
- Simple (3 reviews)

**Cons:**

- Performance lente (3 reviews)
- Difficulté de débogage (2 reviews)
- Débogage difficile (2 reviews)
- Problèmes de performance (2 reviews)
- Chronophage (2 reviews)

### 21. [Coefficient](https://www.g2.com/fr/products/coefficient/reviews)
  Le coefficient est une nouvelle façon de travailler avec les données de votre entreprise de manière meilleure, plus rapide et plus précise sans jamais quitter votre feuille de calcul, en s'intégrant aux outils que vous utilisez déjà. Une fois installé, Coefficient vit comme un compagnon de barre latérale, de sorte que les données de votre entreprise ne sont qu'à quelques clics à tout moment. Toute source de données avec laquelle vous travaillez est disponible directement dans votre barre latérale Coefficient – telles que Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL et Looker – avec la possibilité de consolider vos données de plusieurs systèmes en une seule feuille de calcul. Utilisez les filtres Coefficient pour personnaliser facilement vos importations afin de ne travailler qu'avec les données dont vous avez besoin, en gardant vos feuilles de calcul performantes. Revenez rapidement à tout moment pour ajouter plus de données dans le même rapport. Ne reconstruisez jamais la même analyse deux fois en gardant vos données à jour avec des mises à jour programmées. Et, utilisez les alertes Coefficient pour déclencher des messages Slack ou email à chaque fois que votre feuille de calcul est mise à jour. Maintenant, vous pouvez transformer votre feuille de calcul en le système de surveillance le plus flexible et puissant pour toutes les données de votre entreprise. Dites « au revoir » aux flux de travail de données manuels et « bonjour » aux feuilles de calcul connectées.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 177

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Coefficient](https://www.g2.com/fr/sellers/coefficient)
- **Site Web de l'entreprise:** https://coefficient.io/
- **Année de fondation:** 2020
- **Emplacement du siège social:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @coefficient_io (351 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (70 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 49% Marché intermédiaire, 36% Petite entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (72 reviews)
- Automatisation (42 reviews)
- Intégrations (42 reviews)
- Gain de temps (36 reviews)
- Intégrations faciles (31 reviews)

**Cons:**

- Fonctionnalités limitées (18 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (17 reviews)
- Limitations (13 reviews)
- Fonctionnalités manquantes (12 reviews)
- Problèmes d'intégration (11 reviews)

### 22. [Weld](https://www.g2.com/fr/products/weld-weld/reviews)
  Weld offre un moyen ultra-rapide, sécurisé et fiable de transférer des données de tous vos outils, applications et bases de données vers des entrepôts de données cloud, tels que Snowflake, BigQuery et Databricks. Déployez des pipelines de données en quelques minutes avec des connecteurs qui s'adaptent aux changements de schéma, détectent les doublons, se réparent automatiquement en cas d'échec et fonctionnent sans maintenance, afin que votre équipe de données puisse se concentrer sur les insights, et non sur l'infrastructure.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 101

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Weld](https://www.g2.com/fr/sellers/weld-733aad41-2e36-4f42-9349-7d847f41d873)
- **Année de fondation:** 2021
- **Emplacement du siège social:** Copenhagen, DK
- **Twitter:** @WeldHQ (98 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/weldhq/ (97 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** PDG
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Détail
  - **Company Size:** 58% Petite entreprise, 41% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (16 reviews)
- Support client (13 reviews)
- Caractéristiques (12 reviews)
- Automatisation (11 reviews)
- Intégration de données (9 reviews)

**Cons:**

- Connecteurs limités (8 reviews)
- Limitations des fonctionnalités (6 reviews)
- Fonctionnalités manquantes (5 reviews)
- Intégrations limitées (4 reviews)
- Problèmes de connectivité (3 reviews)

### 23. [Keboola](https://www.g2.com/fr/products/keboola/reviews)
  Keboola est la plateforme unifiée d'orchestration de l'IA et des données qui permet aux organisations de transformer les données en valeur commerciale plus rapidement et plus sûrement que jamais. Elle agit comme votre co-pilote IA agentique pour les flux de travail de données, automatisant tout, de l'intégration à l'insight. Avec Keboola, les équipes d'ingénierie, les natifs numériques, les CTO de startups et les responsables de l'innovation peuvent rapidement créer et gérer des produits de données, des applications, des agents IA et des équipes autonomes de manière transparente, sans compromettre la conformité ou la sécurité. Conçu pour chaque persona de données : Que vous soyez un ingénieur de données chevronné ou un analyste commercial, Keboola est conçu pour vous rendre performant. Les ingénieurs de données adorent l'extensibilité ouverte – coder en SQL, Python, R, ou utiliser notre API/CLI pour adapter chaque étape. Les analystes et les non-codeurs apprécient l'interface utilisateur en libre-service – assemblage de pipelines de données par pointage et clic, transformations par glisser-déposer avec texte en SQL sur la couche sémantique, et déploiement en un clic de flux de travail préconstruits. La collaboration est transparente, avec des espaces de travail partagés et des bacs à sable qui permettent aux équipes de créer et de partager des produits de données librement sans affecter la production. Qu'est-ce qui nous distingue ? Avec Keboola, vous pouvez créer et gérer des produits de données, des applications, des agents IA et des équipes autonomes de manière transparente, sans compromettre la conformité ou la sécurité. 🔗 Connectivité unifiée : Connectez-vous sans effort à plus de 700 sources de données (bases de données, applications SaaS et API). Flux en temps réel, capture de données modifiées ou par lots. 🤖 Orchestration IA agentique : Le moteur piloté par l'IA de Keboola orchestre automatiquement les pipelines de données et les flux de travail ML. Il peut déclencher les étapes suivantes en fonction des événements de données ou des contrôles de qualité, et allouer dynamiquement les ressources. Pensez-y comme un pilote automatique pour vos données et votre IA, garantissant que les pipelines fonctionnent de manière optimale et se rétablissent d'eux-mêmes en cas de pépins. 🛡️ Gouvernance et sécurité intégrées : Chaque ensemble de données et processus dans Keboola est gouverné. Les contrôles d'accès granulaires, le suivi de la lignée et les journaux d'audit sont natifs de la plateforme. La conformité est simplifiée – SOC 2, RGPD et normes industrielles sont pris en charge dès le départ. 🚀 Développement et prototypage rapides : Innovez sans contraintes. Lancez des bacs à sable de développement/test isolés en quelques secondes pour prototyper de nouveaux produits de données ou modèles IA. 🌎 Évolutivité multi-cloud : Construit sur une architecture native du cloud, Keboola s'adapte à vos besoins. Déployez sur votre cloud préféré (AWS, Azure, GCP) et laissez Keboola s'occuper des tâches lourdes – calcul élastique, traitement parallèle et optimisation des charges de travail. Commencez petit et évoluez vers des charges de travail d'entreprise à l'échelle mondiale, sans réarchitecturer. 💡 Activation d'insights de bout en bout : Parce que Keboola unifie vos pipelines de données, vos analyses et votre ML, vous pouvez passer des données brutes aux insights pilotés par l'IA en un temps record. Pourquoi Keboola : Au lieu de rassembler plusieurs outils pour l'intégration, ETL/ELT, les catalogues de données, l'automatisation et l'IA, Keboola offre une plateforme unique qui fait tout – avec une facilité et une intelligence sans précédent. Nos clients ont remplacé 5 à 10 outils disparates par la solution unifiée de Keboola, accélérant considérablement la livraison. Rejoignez plus de 30 000 entreprises et leaders de l'industrie qui utilisent Keboola pour suralimenter leurs équipes de données. Que vous ayez besoin de livrer des données à des agents IA, de rationaliser un domaine de données complexe, ou de créer et partager des produits de données avec l'entreprise, la plateforme d'orchestration IA de Keboola s'adapte à vos besoins – vous libérant pour vous concentrer sur l'innovation et la croissance de l'entreprise.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 134

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Keboola](https://www.g2.com/fr/sellers/keboola)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.keboola.com
- **Année de fondation:** 2008
- **Emplacement du siège social:** Prague
- **Twitter:** @keboola (2,007 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keboola/ (113 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Analyste de données, Ingénieur de données
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Marketing et publicité
  - **Company Size:** 64% Marché intermédiaire, 21% Petite entreprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (35 reviews)
- Caractéristiques (27 reviews)
- Gestion des données (26 reviews)
- Intégrations (26 reviews)
- Support client (25 reviews)

**Cons:**

- Courbe d'apprentissage (14 reviews)
- Complexité (13 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (11 reviews)
- Gestion des données (9 reviews)
- Amélioration de l'UX (9 reviews)

### 24. [AWS Lake Formation](https://www.g2.com/fr/products/aws-lake-formation/reviews)
  AWS Lake Formation est un service entièrement géré pour construire, gérer, sécuriser et partager des données dans des lacs de données en quelques jours. Vous pouvez centraliser la sécurité et la gouvernance, et permettre le partage de données à travers l'organisation.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 31

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Année de fondation:** 2006
- **Emplacement du siège social:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®)
- **Propriété:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 33% Entreprise


### 25. [CData Connectors](https://www.g2.com/fr/products/cdata-connectors/reviews)
  CData Drivers & Connectors est une plateforme de connectivité de données qui fournit des pilotes et connecteurs basés sur des normes pour un accès en temps réel à plus de 300 applications SaaS, bases de données, API et sources de big data. La solution permet aux organisations d'intégrer des données en direct de n'importe quelle source dans leurs outils BI existants, plateformes d'analytique, processus ETL et applications personnalisées en utilisant des interfaces familières comme ODBC, JDBC, ADO.NET et Python sans nécessiter de réplication de données ou de codage personnalisé complexe. Ce logiciel d'intégration de données sert les entreprises, les sociétés de taille moyenne et les équipes de développement qui ont besoin de connecter des sources de données disparates pour l'intelligence d'affaires, le reporting, l'analytique, le développement d'applications et les initiatives d'entreposage de données. Les utilisateurs peuvent accéder à des données en direct depuis des plateformes populaires telles que Salesforce, SharePoint, QuickBooks, SAP, NetSuite, Snowflake, Amazon Redshift et MongoDB via une interface SQL unifiée qui élimine la complexité technique de l'intégration API. Caractéristiques et avantages clés : • Connectivité universelle des données : Accédez à plus de 300 sources de données via une seule plateforme avec prise en charge des principaux systèmes de bases de données, applications cloud, bases de données NoSQL et API web, réduisant la complexité de l'intégration et le temps de développement • Intégration basée sur des normes : Prise en charge native de ODBC, JDBC, ADO.NET, Python, Excel, SSIS et PowerShell permettant une intégration transparente avec les outils et applications existants sans nécessiter d'expertise technique spécialisée • Accès aux données en direct : La connectivité en temps réel garantit que les utilisateurs travaillent toujours avec des informations actuelles sans mouvement de données, réplication ou délais de synchronisation, maintenant l'exactitude des données et réduisant les coûts de stockage • Architecture haute performance : Les pilotes optimisés disposent de la découverte dynamique de métadonnées, de la mise en cache intelligente, de l'optimisation de la poussée de requêtes et des capacités de traitement parallèle qui offrent des performances de niveau entreprise pour les opérations de données à grande échelle La plateforme traite plus de 2,7 milliards de requêtes mensuellement à travers plus de 7 000 clients d'entreprise et a été reconnue dans le Magic Quadrant 2024 de Gartner pour les outils d'intégration de données, démontrant une évolutivité prouvée et une validation du marché pour les exigences de connectivité de données critiques.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 16

**User Satisfaction Scores:**

- **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Qualité du service client:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Facilité d’administration:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Vendeur:** [CData](https://www.g2.com/fr/sellers/cdata)
- **Site Web de l'entreprise:** https://cdata.com
- **Année de fondation:** 2014
- **Emplacement du siège social:** Chapel Hill, NC
- **Twitter:** @cdatasoftware (2,003 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cdatasoftware/ (496 employés sur LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 31% Entreprise, 31% Marché intermédiaire


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilité d'utilisation (9 reviews)
- Connecteurs (6 reviews)
- Configuration facile (5 reviews)
- Facilité de mise en œuvre (3 reviews)
- Intégrations (3 reviews)

**Cons:**

- Cher (5 reviews)
- Problèmes de connexion (3 reviews)
- Mauvaise performance (3 reviews)
- Inexactitude des données (2 reviews)
- Gestion des grands ensembles de données (2 reviews)



## Parent Category

[Intégration des données en nuage Software](https://www.g2.com/fr/categories/cloud-data-integration)



## Related Categories

- [Outils ETL](https://www.g2.com/fr/categories/etl-tools)
- [Logiciel iPaaS](https://www.g2.com/fr/categories/ipaas)
- [Outils d'extraction de données](https://www.g2.com/fr/categories/data-extraction-tools)



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## Buyer Guide

### Ce que vous devez savoir sur les plateformes d'intégration de Big Data

### Qu'est-ce que les plateformes d'intégration de Big Data ?

L'intégration de Big Data est définie comme un processus au sein du cycle de vie des données qui implique l'extraction de données à partir de sources hétérogènes et leur combinaison pour obtenir des informations unifiées perspicaces qui peuvent aider à une meilleure prise de décision.

Les plateformes d'intégration de Big Data sont les outils qui permettent d'extraire des données de diverses sources de données, puis de les trier et de les traiter. Un énorme volume de données est généré quotidiennement à partir de diverses sources. Les organisations tentent de tirer de la valeur de ces données. La plupart des données sont au format non structuré. Les données requises sont souvent réparties sur diverses sources telles que les points d'extrémité IoT, les applications, les communications ou fournies par des tiers.

#### Quels types de plateformes d'intégration de Big Data existent ?

L'objectif final d'une plateforme d'intégration de Big Data est de transférer et d'unifier les données provenant de sources disparates. Les gestionnaires de données peuvent mieux comprendre les différentes méthodes pour atteindre cet objectif en comprenant les différents types de logiciels d'intégration de données. Ils peuvent décider quel type de plateforme leur convient le mieux :

**Intégration de données par middleware**

Le middleware est un logiciel qui agit comme un matériau de liaison pour deux systèmes différents. Il connecte diverses applications et transfère les données de l'application à la base de données. Le middleware est largement utilisé pour l'intégration d'applications et la gestion des données. Lorsqu'une organisation intègre des systèmes hérités avec des systèmes modernes, le middleware est utilisé.

**Consolidation des données**

Ce terme est utilisé de manière interchangeable avec l'intégration de données. La consolidation des données signifie combiner les données de toutes les sources disparates. Elle élimine également les erreurs avant de les stocker dans un entrepôt de données ou un lac de données. La consolidation des données améliore la qualité des données.

**Extraction, transformation et chargement (ETL)**

L'ETL constitue le cœur des outils d'intégration de données même aujourd'hui. L'ETL est le processus de consolidation des données dans un entrepôt de données. Il implique l'extraction des données des systèmes sources, leur transformation au format requis et leur chargement dans le système cible.

**Intégration de données d'entreprise**

Bien que l'intégration de Big Data soit un terme plus large, l'intégration de données d'entreprise fait référence à la centralisation des données à travers plusieurs organisations. Cela se fait généralement lorsque les organisations traversent des fusions et acquisitions.

### Quelles sont les caractéristiques communes des plateformes d'intégration de Big Data ?

Le logiciel d'intégration de Big Data est un moyen pour toute organisation de prendre des décisions éclairées. Voici les principales caractéristiques des plateformes d'intégration de Big Data :

**Connecteurs de Big Data :** De nombreuses applications utilisent aujourd'hui plus d'une base de données. Les connecteurs de données permettent de déplacer les données d'une base de données à une autre. Les organisations utilisent des connecteurs de Big Data pour filtrer et transformer les données dans une structure appropriée pour les requêtes et l'analyse. Les organisations peuvent bénéficier de l'évolutivité et des transmissions de données en temps réel contrairement aux lots traditionnels. Avec la popularité croissante des entreprises basées sur le cloud et axées sur les données, l'intégration avancée des données dans toute plateforme d'intégration de Big Data aide à des intégrations plus agiles, sans changements constants de schéma. IPaaS fournit des connecteurs de Big Data préconstruits, des règles métier et des cartes, qui aident à organiser les flux d'intégration.

**Transformation des données :** La transformation des données est le processus de changement des données d'une structure de format à une autre. Les organisations utilisent cet outil pour mieux organiser les données en les rendant compatibles avec d'autres données, en joignant des données, etc. Les processus tels que l'intégration de données, la migration de données, l'entreposage/stockage de données et le traitement des données peuvent tous impliquer la transformation des données.

**Exploiter les données de sources non conventionnelles de Big Data :** C'est l'une des caractéristiques clés de toute plateforme d'intégration de Big Data efficace. Les formats de fichiers courants comme les PDF sont généralement pris en charge par les outils d'intégration de données. La fonctionnalité avancée d'exploitation des données de sources non conventionnelles prend en charge des formats de fichiers comme COBOL, les sources de courriels et les fichiers XML/JSON. Les organisations utilisent cette fonctionnalité pour obtenir une analyse de données rationalisée.

**Virtualisation des données :** Les organisations bénéficient de cette fonctionnalité en obtenant un accès à une vue unifiée de divers systèmes disparates. Il n'y a pas de mouvement physique de données vers et depuis les bases de données. La fonctionnalité donne aux organisations un accès en temps réel à leurs données sans exposer les détails techniques des systèmes sources.

**Qualité des données :** Cette fonctionnalité est centrale pour toutes les plateformes d'intégration de Big Data. Lorsque les données sont de qualité excellente, il est plus facile de les traiter et de les analyser, aidant finalement les organisations à prendre de meilleures décisions.

**Intégration de bases de données :** La technologie des bases de données aide au stockage des données et a évolué au fil des ans. Les bases de données relationnelles, NoSQL, hiérarchiques, et bien d'autres sont des types de bases de données. La base de données NoSQL est également connue sous le nom de base de données non relationnelle. L'intégration de bases de données est généralement effectuée dans les cas de fusions et acquisitions. Deux bases de données individuelles sont intégrées pour une meilleure compréhension de la nouvelle entreprise.

**Gestion de Big Data :** C'est l'organisation, l'administration et la gouvernance de grands volumes de données structurées et non structurées. La gouvernance des données est une partie majeure de la gestion des données. Une stratégie de gouvernance de Big Data joue un rôle clé dans la détermination de la manière dont l'entreprise bénéficiera des ressources disponibles. Les organisations exploitent cette fonctionnalité pour garantir un niveau élevé de qualité des données.

**Traitement des données :** La fonctionnalité manipule les données en les collectant et en les combinant pour obtenir des informations utilisables. Avec le Big Data migré vers le cloud, les avantages du traitement des données dans le cloud peuvent être récoltés par les petites et grandes organisations.

**Interface de programmation d'application (API) :** Cette fonctionnalité connecte un système à un autre via des API, permettant l'échange de données entre ces deux systèmes. Elle facilite la connectivité transparente entre les appareils et les programmes.

**Entrepôt de données :** C'est une partie du processus d'intégration de données qui traite du nettoyage, du formatage et du stockage des données. L'une des mises en œuvre importantes de l'intégration de Big Data est la construction d'un entrepôt de données. Cela se fait en fusionnant des systèmes pour unifier les données de sources disparates. Techniquement, les entrepôts de données effectuent des requêtes et des analyses.

### Quels sont les avantages des plateformes d'intégration de Big Data ?

Les entreprises d'aujourd'hui sont axées sur les données. Par conséquent, il est important de nettoyer, traiter et organiser ces données pour une meilleure prise de décision. Voici les avantages de la mise en œuvre de plateformes d'intégration de Big Data dans les organisations :

**Réduction de la complexité du Big Data :** Dans toute organisation, plus le nombre d'applications est élevé, plus le nombre d'interfaces est important. Le Big Data peut parfois être difficile à gérer. Cependant, le logiciel d'intégration de Big Data aide à gérer la complexité, facilitant la livraison des données à tout système et rationalisant les connexions. Cela commence par la définition des données critiques pour l'entreprise ; les données relatives aux clients, aux produits, aux sites et aux fournisseurs. Le processus global peut impliquer la mise à jour, le regroupement et le raffinement des données pour former une compréhension uniforme de celles-ci.

**Évolutivité :** Le Big Data est principalement non structuré et nécessite une analyse en temps réel. Les outils avancés de Big Data en association avec le cloud computing aident à connecter les données avec des événements en temps réel et à automatiser l'allocation des ressources en fonction des activités d'intégration. Lorsque les organisations disposent de plateformes de données évolutives, elles sont également préparées à une croissance potentielle de leurs besoins en données.

**Meilleure prise de décision :** Les organisations traitent souvent une variété de données provenant de sources disparates. L'intégration de données aide les gestionnaires à comprendre la dynamique de leur entreprise et à anticiper les changements du marché. Les données saisies manuellement peuvent souvent comporter des erreurs et donc des informations erronées par la suite. Les plateformes d'intégration aident à obtenir des données à jour, facilitant ainsi une prise de décision plus rapide et de meilleure qualité. Lorsque les données sont unifiées, elles sont accessibles à tous dans l'organisation. Cela renforce la transparence, la collaboration et maximise finalement la valeur des données.

**Optimisation des coûts :** Les plateformes d'intégration créent une architecture logicielle centralisée qui se connecte au système et au logiciel et permet de transporter les données de manière transparente. Cela vise à éliminer les inefficacités causées par l'utilisation de plusieurs logiciels au sein d'une organisation. Cela réduit le coût nécessaire pour stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données.

**Gouvernance des données :** Ce système aide à comprendre les dirigeants responsables des actifs de données dans une organisation.

### Qui utilise les plateformes d'intégration de Big Data ?

**Analystes de données et data scientists :** Ces employés sont généralement les principaux utilisateurs des outils d'intégration de Big Data. Ils utilisent le logiciel pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise. Ces équipes peuvent être chargées de la préparation des données, du nettoyage et du traitement des données pour une analyse ultérieure.

**Équipes marketing :** Les équipes marketing mènent souvent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique ou même les campagnes publicitaires traditionnelles. Les données exemptes d'erreurs et perspicaces aident l'équipe marketing à exécuter des campagnes et des stratégies réussies. L'intégration de Big Data aide les équipes marketing à promouvoir l'entreprise ou son produit auprès du public cible.

**Équipes financières :** Les équipes financières exploitent les plateformes d'intégration de données pour obtenir des informations et une compréhension des facteurs qui influencent l'activité d'une organisation. Les équipes financières ont besoin de données en temps réel pour obtenir des informations exploitables, ce qui est possible grâce à des logiciels d'intégration de données avancés. En intégrant les données financières avec d'autres données opérationnelles, les équipes comptables et financières tirent des informations exploitables qui n'auraient peut-être pas été découvertes grâce à l'utilisation d'outils traditionnels.

#### Logiciels liés aux plateformes d'intégration de Big Data

Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec l'intégration de données incluent :

**Logiciel d'intégration de données basé sur les métadonnées :** Le logiciel d'intégration de Big Data peut gérer une variété de données. Cependant, lorsqu'il est utilisé avec des métadonnées puissantes, il peut rationaliser la création et la gestion des rapports BI. Le référentiel de métadonnées fournit une vue et analyse le mouvement des données dans l'organisation.

[Plateformes de gestion des données](https://www.g2.com/categories/data-management-platforms) **:** Cette catégorie de logiciels est utilisée pour collecter, analyser et stocker de grandes quantités de données. Les plateformes de gestion des données aident les organisations à exploiter le Big Data provenant de diverses sources en temps réel, ce qui conduit à un engagement client efficace.

[Logiciel de réplication de données](https://www.g2.com/categories/data-replication) **:** La réplication de données peut être un processus ponctuel ou continu. Ce logiciel vise à maintenir tous les membres de l'organisation sur la même longueur d'onde. La réplication de données implique la copie de données d'un serveur vers une base de données sur un autre serveur.

[Logiciel d'analyse de Big Data](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** Les plateformes d'analyse de données sont d'une grande aide pour toute organisation ayant besoin de visualisation de données en temps opportun pour des analyses de haut niveau. De nombreuses industries ciblent leurs clients en utilisant l'analyse de données, ce qui aide les entreprises à offrir une expérience personnalisée et à répondre aux attentes des clients.

**Logiciel d'intégration d'applications :** L'intégration d'applications, comme l'intégration de données, fonctionne par lots ; cela laisse des lacunes dans la prise de mesures rapides. Les organisations peuvent bénéficier du déplacement des données en temps réel avec l'intégration d'applications pour un accès facile et des actions plus rapides.

### Défis avec les plateformes d'intégration de Big Data

**Gestion d'un grand volume de données :** La croissance exponentielle des données provenant de diverses sources est l'un des plus grands défis de l'intégration de Big Data. Cela crée en outre des problèmes de rétention de ces données. Parfois, les données fonctionnent sur plusieurs plateformes, une combinaison d'hébergement sur site et dans le cloud. Cela donne lieu à de la complexité et la gestion peut devenir difficile.

**Tâches d'intégration de données manuelles :** Dans de nombreuses organisations, les data scientists sont les employés qui trouvent et préparent les données, ce qui laisse l'équivalent d'une semaine de temps pour les tâches de science des données et de travail analytique réels. Cela a poussé les entreprises à rechercher des outils pour automatiser l'ingestion et l'intégration.

**Croissance des données hétérogènes :** Les données hétérogènes sont un groupe de données avec des types de données non similaires. Les données sont collectées dans différents formats : structurées, non structurées et semi-structurées. Intégrer tous ces types de données disparates est un processus fastidieux et nécessiterait un outil ETL approprié. Les données sont principalement gérées par divers systèmes de gestion de données et peuvent ne pas être au même format.

**Problèmes de qualité des données :** Des données incompatibles ou invalides peuvent être présentes dans les données obtenues de sources disparates. Les entreprises pourraient ne pas en être conscientes, et les analyses pourraient montrer des informations avec ces données incompatibles, ce qui pourrait avoir de graves répercussions. Les informations fournies par l'analyse de données pourraient potentiellement être trompeuses. La qualité des données collectées est contrôlée en nommant un responsable de la gestion des données. Ce travail manuel peut être chronophage pour de grands volumes de données.

### Quelles entreprises devraient acheter des plateformes d'intégration de Big Data ?

**Commerce de détail :** Cette industrie est la plus courante à utiliser des logiciels de Big Data. Ils veulent attirer plus de clients vers leur entreprise. Pour cela, ils doivent anticiper correctement ce que veulent les clients. Des informations précises peuvent aider les entreprises à identifier leurs clients cibles ainsi qu'à renforcer leur avantage concurrentiel.

**Logistique :** L'intégration de données rassemble différents systèmes en combinant des données et des fonctions. Les données dans l'industrie du transport et de la logistique sont stockées dans des systèmes ERP sur site et des systèmes CRM basés sur le cloud. Les solutions d'intégration de Big Data aident les organisations à surmonter des défis tels que la congestion du trafic et la mauvaise gestion de la capacité en utilisant la gestion de flotte automatisée et l'analyse basée sur le cloud. Les processus métier sont optimisés et les erreurs de transcription sont également réduites.

**Éducation :** La confidentialité et la sécurité des données sont d'une importance capitale dans l'industrie de l'éducation. Les outils de Big Data changent complètement le scénario éducatif. La technologie de pointe peut aider à améliorer les évaluations éducatives.

**Banque et finance :** L'intégration de données aide les banques à offrir une meilleure expérience client, à vendre de manière croisée, à fidéliser les clients et à améliorer la rentabilité globale. L'intégration de Big Data aide à la détection des fraudes et à la conformité.

**Construction :** Les grands projets d'infrastructure sont énormes en volume. Bien que la construction soit l'une des industries les moins numérisées, les organisations réalisent maintenant l'importance des données générées et qu'elles devraient être exploitées pour obtenir de meilleurs résultats. En utilisant des plateformes d'intégration de Big Data, les entreprises peuvent combiner les données de conception et de construction afin que chaque département reste sur la même longueur d'onde. Cela conduit à un meilleur suivi des données de conception de projet utilisées sur le chantier de construction.

**Santé :** Les plateformes de Big Data sont essentielles pour l'industrie de la santé. Les données dans le secteur de la santé sont non structurées et l'intégration de données peut s'avérer utile pour obtenir des informations précieuses. L'objectif ultime des solutions d'intégration de données dans cette industrie est d'améliorer la qualité et le coût des soins de santé pour les patients et les chercheurs.

### Comment acheter des plateformes d'intégration de Big Data ?

#### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes d'intégration de Big Data

Si une entreprise débute et cherche à acheter sa première plateforme d'intégration de Big Data, ou peut-être qu'une organisation doit mettre à jour un système hérité, où qu'une entreprise en soit dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel d'intégration de Big Data pour l'entreprise.

Les points de douleur particuliers de l'entreprise peuvent être liés à tout le travail manuel qui doit être effectué. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, le besoin est de rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui devront utiliser l'outil d'intégration de Big Data, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter.

Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris les fonctionnalités budgétaires, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.

En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'intégration de Big Data.

#### Comparer les produits des plateformes d'intégration de Big Data

**Créer une liste longue**

De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.

**Créer une liste courte**

À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de candidats, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions d'intégration de Big Data.

**Conduire des démonstrations**

Pour garantir que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équivalente et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.

#### Sélection des plateformes d'intégration de Big Data

**Choisir une équipe de sélection**

Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Une équipe de trois à cinq personnes avec des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique suffiraient. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.

**Négociation**

Comme les plateformes d'intégration de données concernent toutes les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection doit comparer des données importantes telles que les métriques de tarification d'un fournisseur particulier, l'étape à laquelle se trouve l'organisation acheteuse, ainsi que les termes et conditions de l'organisation.

**Décision finale**

Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.

### Quel est le coût des plateformes d'intégration de Big Data ?

Le logiciel d'intégration de données est disponible à la fois sur site et sur le cloud. Le coût par type change étant donné qu'il y a certains facteurs à considérer pour chaque type. Les organisations qui envisagent de déployer un logiciel sur site sont responsables des coûts associés au matériel serveur, à la consommation d'énergie et à l'espace. Alors que le logiciel utilisant le cloud peut être facturé pour les ressources qu'il utilise et les prix augmentent ou diminuent en fonction de la quantité de logiciel consommée.

#### Retour sur investissement (ROI)

Les organisations achètent des plateformes d'intégration de Big Data avec l'attente d'un certain ROI. Bien qu'il existe des moyens de calculer directement les ROI, il pourrait être un peu intimidant de les utiliser ici. Cela dépend entièrement de la complexité du projet et finalement du logiciel lui-même. Le ROI peut être examiné davantage d'un point de vue informatique et d'un point de vue commercial. Le ROI sur l'infrastructure informatique, le personnel, le développement d'expertise et le coût des services est calculé. Alors que, pour les affaires, les investissements en temps, les investissements extérieurs (le coût lié aux partenaires externes impliqués dans le projet) et les coûts d'opportunité sont traités comme importants.

### Mise en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data

**Comment les plateformes d'intégration de Big Data sont-elles mises en œuvre ?**

Il est nécessaire de définir les objectifs à atteindre en utilisant une plateforme d'intégration de Big Data. Cela aidera à mesurer le succès des projets cibles pour lesquels le logiciel d'intégration de Big Data sera utilisé. Les grandes organisations ont des données en grands volumes provenant de sources de données hétérogènes, il est donc préférable d'engager une partie externe pour mettre en œuvre le logiciel. La connectivité entre les systèmes est assurée pendant le processus. Avec une riche expérience au fil des ans, les spécialistes de ces cabinets de conseil peuvent guider les entreprises dans la connexion et la consolidation de leurs données de manière efficace en aidant l'entreprise à identifier les meilleurs fournisseurs dans l'espace qui conviendraient à leurs besoins et objectifs commerciaux.

**Qui est responsable de la mise en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data ?**

La mise en œuvre de l'intégration de données peut être un processus fastidieux. Dans de tels moments, il est conseillé d'avoir le soutien du fournisseur tout au long de la mise en œuvre. La taille de l'équipe peut varier de modérée à grande en fonction de la complexité du logiciel mis en œuvre. Avec des équipes interfonctionnelles, il est possible de rationaliser le processus de mise en œuvre. Avant l'utilisation réelle, il est toujours bon de tester des données d'échantillon.

**À quoi ressemble le processus de mise en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data ?**

Le processus de mise en œuvre global peut être effectué selon les étapes suivantes :

- Identifier et définir le projet est une étape où les organisations peuvent déterminer le format dans lequel les données consolidées doivent être afin qu'elles puissent être d'une utilité maximale pour l'organisation.
- La révision des systèmes devient cruciale à ce stade. En fonction de la connectivité, les spécialistes du conseil peuvent conseiller sur les connecteurs de données et/ou les ports SFTP pour faciliter l'échange de données.
- Définir le cadre d'intégration de données.
- Définir comment les données seront traitées.

**Quand devriez-vous mettre en œuvre des plateformes d'intégration de Big Data ?**

Le logiciel d'intégration de Big Data est généralement requis lorsque l'organisation traite de grandes quantités de données provenant de sources disparates.

### Tendances des plateformes d'intégration de Big Data

**Plateformes d'intégration hybrides**

Ces plateformes aident les utilisateurs professionnels à gérer des données hautement complexes. Les plateformes d'intégration hybrides intègrent des données sur site et basées sur le cloud. Ces plateformes aident à réduire les coûts et les risques.

**Intégration utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique**

La nature perturbatrice de la transformation numérique d'aujourd'hui a ouvert la voie à de nombreux nouveaux développements dans les plateformes d'intégration. Avec l'intelligence artificielle, il est possible d'obtenir des informations précises sur les données des clients et ainsi de répondre à leurs attentes. L'apprentissage automatique aide à fournir la transparence pour prendre de meilleures décisions.

**Adoption du logiciel en tant que service (SaaS) et du cloud**

Le SaaS aide les logiciels traditionnels sur site à migrer vers le cloud. La facilité d'utilisation du cloud et du SaaS permet aux organisations d'utiliser les données de n'importe où, à tout moment, et de payer pour la quantité utilisée. Cela élimine également l'utilisation de matériel, rendant l'infrastructure flexible.

**Blockchain pour les données et l'analyse**

La technologie blockchain peut aider de plus d'une manière :

- Améliore la sécurité
- Fournit de la transparence
- Rationalise le processus d'intégration
- Simplifie les communications
- Élimine le besoin d'intermédiaires, réduisant ainsi le coût.