Si vous envisagez Axiom, vous voudrez peut-être également examiner des alternatives ou des concurrents similaires pour trouver la meilleure solution. Logiciel d'analyse des mégadonnées est une technologie largement utilisée, et de nombreuses personnes recherchent des solutions logicielles Puissant, très bien noté avec cahiersetanalyse intégréeetdécouverte régie. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Axiom comprennent facilité d'utilisationetfiabilité. La meilleure alternative globale à Axiom est MATLAB. D'autres applications similaires à Axiom sont Google Cloud BigQueryetAlteryxetSnowflakeetDatabricks Data Intelligence Platform. Les alternatives à Axiom peuvent être trouvées dans Logiciel d'analyse des mégadonnées mais peuvent également être présentes dans Solutions de stockage de données ou Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique.
Analysez les Big Data dans le cloud avec BigQuery. Exécutez des requêtes rapides, similaires à SQL, sur des ensembles de données de plusieurs téraoctets en quelques secondes. Évolutif et facile à utiliser, BigQuery vous offre des insights en temps réel sur vos données.
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La plateforme de Snowflake élimine les silos de données et simplifie les architectures, permettant ainsi aux organisations de tirer plus de valeur de leurs données. La plateforme est conçue comme un produit unique et unifié avec des automatisations qui réduisent la complexité et aident à garantir que tout fonctionne parfaitement. Pour prendre en charge une large gamme de charges de travail, elle est optimisée pour des performances à grande échelle, que l'on travaille avec SQL, Python ou d'autres langages. Et elle est connectée à l'échelle mondiale, permettant aux organisations d'accéder en toute sécurité au contenu le plus pertinent à travers les nuages et les régions, avec une expérience cohérente.
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La base de données Teradata gère facilement et efficacement des exigences de données complexes et simplifie la gestion de l'environnement d'entrepôt de données.
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dbt est un flux de travail de transformation qui permet aux équipes 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 continue/déploiement continu (CI/CD) et la documentation. Désormais, toute personne connaissant SQL peut construire des pipelines de données de qualité production.
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