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Acceldata und IBM Databand vergleichen 
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Unternehmen mittlerer Größe (39.4% der Bewertungen)
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Acceldata
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Acceldata im Datenqualitätsmonitoring mit einer Bewertung von 8,0 hervorragend abschneidet, während IBM Databand mit einer höheren Bewertung von 8,6 glänzt, was darauf hindeutet, dass Benutzer die Fähigkeiten von IBM als robuster bei der Gewährleistung der Datenintegrität empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass Acceldatas Datenbeobachtungsfunktion mit 9,4 hoch bewertet wird, was darauf hindeutet, dass Benutzer seine umfassenden Überwachungsfähigkeiten schätzen, während die Beobachtungsfunktionen von IBM Databand, obwohl effektiv, nicht das gleiche Maß an Benutzerzufriedenheit erreichen.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Acceldata starke Self-Service-Optionen mit einer Bewertung von 8,6 bietet, was es den Benutzern erleichtert, ihre Daten unabhängig zu verwalten, während die Self-Service-Fähigkeiten von IBM Databand als weniger intuitiv wahrgenommen werden und in den Benutzerbewertungen niedriger abschneiden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass IBM Databand überlegene Echtzeitanalysen mit einer Bewertung von 8,6 bietet, was laut Rezensenten die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung verbessert, verglichen mit Acceldatas Bewertung von 8,0, was eine Präferenz für die Analysefähigkeiten von IBM anzeigt.
- Rezensenten erwähnen, dass Acceldatas Funktion für automatisierte Workflows mit 7,6 bewertet wird und Verbesserungen gebrauchen könnte, während die Automatisierungsfunktionen von IBM Databand mit 8,2 etwas höher bewertet werden, was auf eine reibungslosere Benutzererfahrung hindeutet.
- Benutzer sagen, dass beide Produkte im Datenmanagement gut abschneiden, aber Acceldatas Bewertung von 8,1 ist etwas niedriger als die 8,6 von IBM Databand, was darauf hindeutet, dass Benutzer die Governance-Tools von IBM als effektiver bei der Verwaltung von Datenkonformität und -sicherheit empfinden.
Hervorgehobene Produkte
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Savant Labs
(33)
Datenqualität
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DataGroomr
(27)
Datenqualität
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Delpha
(11)
Datenqualität
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Acceldata vs IBM Databand
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten IBM Databand einfacher zu verwenden und einzurichten. Allerdings ist Acceldata einfacher zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Acceldata zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Acceldata den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Databand.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Acceldata und IBM Databand ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM Databand gegenüber Acceldata.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Acceldata
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Databand
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Acceldata
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IBM Databand
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
43
8.6
60
Einfache Bedienung
8.5
43
8.6
62
Einfache Einrichtung
8.1
36
8.3
31
Einfache Verwaltung
8.5
25
8.0
23
Qualität der Unterstützung
8.9
41
8.9
58
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.8
23
8.3
23
Produktrichtung (% positiv)
8.9
43
9.4
58
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Daten-Interaktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
28
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Exportieren von Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
29
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Funktionalität
8.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Datenbanküberwachung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement
8.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - DataOps-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Überwachung und Verwaltung
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Cloud-Bereitstellung
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
8.0
25
8.6
46
8.1
25
8.6
45
8.1
25
8.2
45
8.3
25
8.9
46
Management
8.4
23
8.3
45
8.0
23
8.3
42
8.3
23
8.5
44
7.4
22
8.7
42
8.0
23
8.6
44
Generative KI
6.7
16
7.3
11
Agentische KI - Datenbeobachtbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität
9.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
7.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Acceldata und IBM Databand sind kategorisiert als Datenbeobachtbarkeit
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Acceldata
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Databand
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
18.6%
Telekommunikation
14.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.0%
Marketing und Werbung
11.6%
Essen & Trinken
9.3%
Andere
32.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
22.7%
Computersoftware
19.7%
Einzelhandel
9.1%
Computer- und Netzwerksicherheit
7.6%
Finanzdienstleistungen
6.1%
Andere
34.8%
Hilfreichste Bewertungen
Acceldata
Hilfreichste positive Bewertung
FNU R.
Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung
Sehr nützlich bei der Fehlersuche bei Spark- und Hive-Problemen und auch bei der proaktiven Aufrechterhaltung der Gesundheit der Dienste/Cluster. Die Tiefe der Einblicke in die Abfragen zeigt fast genau, wo das Problem behoben werden muss (Abstimmung der...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Die Inkonsistenzen und das Fehlen von GUI-Elementen
IBM Databand
Hilfreichste positive Bewertung
Irfan M.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Ich mag die Fähigkeit, Echtzeiteinblicke in die Datenpipeline zu bieten, die dabei geholfen hat, Probleme zu identifizieren und zu lösen, bevor sie eskalieren. Außerdem gefällt mir die nahtlose Integration mit Apache Airflow und Spark.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
Es wird eine gewisse Lernkurve geben.
FNU R.
Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung
Sehr nützlich bei der Fehlersuche bei Spark- und Hive-Problemen und auch bei der proaktiven Aufrechterhaltung der Gesundheit der Dienste/Cluster. Die Tiefe der Einblicke in die Abfragen zeigt fast genau, wo das Problem behoben werden muss (Abstimmung der...
Irfan M.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Ich mag die Fähigkeit, Echtzeiteinblicke in die Datenpipeline zu bieten, die dabei geholfen hat, Probleme zu identifizieren und zu lösen, bevor sie eskalieren. Außerdem gefällt mir die nahtlose Integration mit Apache Airflow und Spark.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Die Inkonsistenzen und das Fehlen von GUI-Elementen
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Diskussionen
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