Top 10 Alternativas e Concorrentes da Bigeye

Principais Alternativas de 10 para Bigeye Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

#1

Monte Carlo
Por Monte Carlo
(356)4.4 de 5
Monte Carlo é a primeira solução de ponta a ponta para prevenir pipelines de dados quebrados. A solução da Monte Carlo oferece o poder da observabilidade de dados, dando às equipes de engenharia de dados e análise a capacidade de resolver o problema custoso do tempo de inatividade dos dados.
Categorias em comum com Bigeye:
• Plataformas de DataOps
• Observabilidade de Dados
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Os revisores dizem que em comparação com Bigeye, Monte Carlo é:
Mais lento para alcançar o roi
Mais fácil de fazer negócios com
Mais fácil de administrar
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#2

Databricks Data Intelligence Platform
Por Databricks Inc.
(403)4.6 de 5
Otimizado para resposta rápida
Grandes dados simples
Categorias em comum com Bigeye:
• Plataformas de DataOps
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Os revisores dizem que em comparação com Bigeye, Databricks Data Intelligence Platform é:
Mais lento para alcançar o roi
Melhor em atender aos requisitos
Mais fácil de configurar
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Patrocinado
Pantomath
(15)4.7 de 5
Otimizado para resposta rápida
Pantomath é uma plataforma de observabilidade e rastreabilidade de pipelines de dados projetada para automatizar operações de dados em todo o ecossistema de dados de uma empresa. Esta solução inovadora monitora continuamente conjuntos de dados e tarefas, fornecendo aos usuários uma visão abrangente de seus pipelines de dados. Ao estabelecer uma linhagem técnica automatizada de pipeline entre plataformas, Pantomath oferece contexto essencial para fluxos de trabalho de dados complexos, permitindo que as organizações mantenham a integridade dos dados e a eficiência operacional. Voltado principalmente para engenheiros de dados, cientistas de dados e equipes de operações de TI, Pantomath aborda os desafios associados ao gerenciamento de grandes volumes de dados em plataformas diversas. Suas capacidades são particularmente benéficas para organizações que dependem de processamento de dados em tempo real e exigem monitoramento robusto para garantir a qualidade dos dados. Os casos de uso incluem a identificação de problemas de qualidade de dados, o gerenciamento de incidentes de dados e a manutenção da continuidade operacional em ambientes onde os dados estão em constante movimento. Uma das principais características do Pantomath é sua abordagem de monitoramento de dados impulsionada por aprendizado de máquina. Isso permite que os usuários detectem problemas de dados em tempo real, reduzindo significativamente o risco de impacto nos negócios devido a imprecisões ou interrupções de dados. A linhagem técnica de ponta a ponta entre plataformas fornece uma visão clara do fluxo de dados, tornando a solução de problemas direta ao agregar logs e apresentar uma visão unificada das operações de dados. Esta abordagem simplificada não apenas aumenta a produtividade, mas também capacita as equipes a responder rapidamente a desafios relacionados a dados. Além disso, Pantomath oferece análise automatizada de causa raiz, o que ajuda a resolver problemas rapidamente e minimizar o tempo de inatividade dos dados. Ao identificar a fonte dos problemas, os usuários podem implementar ações corretivas sem uma investigação manual extensa. Adicionalmente, o recurso de análise de impacto automatizada da plataforma ajuda as organizações a avaliar as potenciais consequências de problemas de dados, prevenindo decisões inadequadas baseadas em dados falhos. Esta abordagem proativa para o gerenciamento de dados garante que as empresas possam operar com confiança, sabendo que seus pipelines de dados estão sob vigilância e otimização constantes. No geral, Pantomath se destaca no domínio da observabilidade e rastreabilidade de dados ao combinar capacidades avançadas de monitoramento com automação. Seu foco na detecção de problemas em tempo real, solução de problemas simplificada e análise de impacto proativa fornece às organizações as ferramentas necessárias para manter a integridade dos dados e a eficiência operacional em um cenário de dados cada vez mais complexo.
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Os revisores dizem que em comparação com Bigeye, Pantomath é:
Mais fácil de fazer negócios com
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#3

Hightouch
Por Hightouch
(367)4.6 de 5
Hightouch é a maneira mais fácil de sincronizar dados de clientes em suas ferramentas como CRMs, ferramentas de e-mail e redes de anúncios. Sincronize dados de qualquer fonte (data warehouse, planilhas) para mais de 70 ferramentas, usando SQL ou uma interface de apontar e clicar, sem depender de favores da Engenharia. Por exemplo, você pode sincronizar dados sobre como os leads estão usando seu produto para o seu CRM, para que seus representantes de vendas possam personalizar mensagens e desbloquear o crescimento orientado por produto.
Categorias em comum com Bigeye:
• Plataformas de DataOps
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Mais fácil de administrar
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#4

Census
Por Census
(337)4.5 de 5
Otimizado para resposta rápida
Um único lugar confiável para sincronizar dados do seu armazém com os aplicativos de negócios que você adora. O Census capacita todos em sua organização a agir com bons dados, sem necessidade de scripts personalizados ou favores de engenharia.
Categorias em comum com Bigeye:
• Plataformas de DataOps
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Mais fácil de administrar
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#5

Mezmo
Por Mezmo
(223)4.6 de 5
Otimizado para resposta rápida
Um sistema fácil de gerenciamento de logs
Categorias em comum com Bigeye:
• Observabilidade de Dados
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#6

Integrate.io
Por Integrate.io
(205)4.3 de 5
Integrate.io foi lançado em 2022 quando Xplenty, FlyData, Dreamfactory e Intermix.io foram reunidos para criar a plataforma Integrate.io. Finalmente use todos os seus dados para obter insights profundos que impulsionam o sucesso de sua estratégia de entrada no mercado. A plataforma Integrate.io permite unificar rapidamente seus dados para uma análise fácil, ajudando a reduzir seu CAC, aumentar seu ROAS e oferecer personalização profunda ao cliente que impulsiona os hábitos de compra.
Categorias em comum com Bigeye:
• Observabilidade de Dados
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#7

FusionReactor APM
Por Intergral
(169)4.8 de 5
FusionReactor é um Monitor de Desempenho de Aplicações para JAVA. Nenhum outro monitor ajudará você a chegar à raiz dos problemas mais rapidamente e tornar os aplicativos mais resilientes.
Categorias em comum com Bigeye:
• Observabilidade de Dados
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#8

dbt
Por dbt Labs
(159)4.8 de 5
dbt é um fluxo de trabalho de transformação que permite que as equipes implantem rapidamente e de forma colaborativa código de análise seguindo as melhores práticas de engenharia de software, como modularidade, portabilidade, CI/CD e documentação. Agora, qualquer pessoa que conheça SQL pode construir pipelines de dados de nível de produção.
Categorias em comum com Bigeye:
• Plataformas de DataOps
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Melhor em atender aos requisitos
Mais fácil de administrar
Melhor em suporte
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#9

Boost.space
Por Boost.space s.r.o.
(158)4.6 de 5
Boost.space é uma plataforma de centralização de dados - um banco de dados em nuvem com mais de 1100 integrações (impulsionado pelo motor Make.com) que permite construir seus dados mestres e gerenciar seu negócio em um espaço central. Centralize os dados empresariais! Automatize, analise e gerencie sua empresa em um único espaço.
Categorias em comum com Bigeye:
• Plataformas de DataOps
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Mais caro
Melhor em suporte
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#10

Anomalo
Por Anomalo
(41)4.4 de 5
Otimizado para resposta rápida
Anomalo se conecta ao seu armazém de dados e imediatamente começa a monitorar seus dados.
Categorias em comum com Bigeye:
• Observabilidade de Dados
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Mais lento para alcançar o roi
Mais fácil de configurar
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Patrocinado
Pantomath
(15)4.7 de 5
Otimizado para resposta rápida
Pantomath é uma plataforma de observabilidade e rastreabilidade de pipelines de dados projetada para automatizar operações de dados em todo o ecossistema de dados de uma empresa. Esta solução inovadora monitora continuamente conjuntos de dados e tarefas, fornecendo aos usuários uma visão abrangente de seus pipelines de dados. Ao estabelecer uma linhagem técnica automatizada de pipeline entre plataformas, Pantomath oferece contexto essencial para fluxos de trabalho de dados complexos, permitindo que as organizações mantenham a integridade dos dados e a eficiência operacional. Voltado principalmente para engenheiros de dados, cientistas de dados e equipes de operações de TI, Pantomath aborda os desafios associados ao gerenciamento de grandes volumes de dados em plataformas diversas. Suas capacidades são particularmente benéficas para organizações que dependem de processamento de dados em tempo real e exigem monitoramento robusto para garantir a qualidade dos dados. Os casos de uso incluem a identificação de problemas de qualidade de dados, o gerenciamento de incidentes de dados e a manutenção da continuidade operacional em ambientes onde os dados estão em constante movimento. Uma das principais características do Pantomath é sua abordagem de monitoramento de dados impulsionada por aprendizado de máquina. Isso permite que os usuários detectem problemas de dados em tempo real, reduzindo significativamente o risco de impacto nos negócios devido a imprecisões ou interrupções de dados. A linhagem técnica de ponta a ponta entre plataformas fornece uma visão clara do fluxo de dados, tornando a solução de problemas direta ao agregar logs e apresentar uma visão unificada das operações de dados. Esta abordagem simplificada não apenas aumenta a produtividade, mas também capacita as equipes a responder rapidamente a desafios relacionados a dados. Além disso, Pantomath oferece análise automatizada de causa raiz, o que ajuda a resolver problemas rapidamente e minimizar o tempo de inatividade dos dados. Ao identificar a fonte dos problemas, os usuários podem implementar ações corretivas sem uma investigação manual extensa. Adicionalmente, o recurso de análise de impacto automatizada da plataforma ajuda as organizações a avaliar as potenciais consequências de problemas de dados, prevenindo decisões inadequadas baseadas em dados falhos. Esta abordagem proativa para o gerenciamento de dados garante que as empresas possam operar com confiança, sabendo que seus pipelines de dados estão sob vigilância e otimização constantes. No geral, Pantomath se destaca no domínio da observabilidade e rastreabilidade de dados ao combinar capacidades avançadas de monitoramento com automação. Seu foco na detecção de problemas em tempo real, solução de problemas simplificada e análise de impacto proativa fornece às organizações as ferramentas necessárias para manter a integridade dos dados e a eficiência operacional em um cenário de dados cada vez mais complexo.
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Os revisores dizem que em comparação com Bigeye, Pantomath é:
Mais fácil de fazer negócios com
Melhor em suporte
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