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Azure Data Factory und dbt vergleichen

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Azure Data Factory
Azure Data Factory
Sternebewertung
(82)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (62.3% der Bewertungen)
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Einstiegspreis
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dbt
dbt
Sternebewertung
(170)4.8 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (60.1% der Bewertungen)
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über dbt
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
  • Benutzer berichten, dass Azure Data Factory in der "Datenintegration" mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es zu einer starken Wahl für Organisationen macht, die verschiedene Datenquellen nahtlos verbinden müssen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich dbt, obwohl es in der "Datenumwandlung" mit einer Bewertung von 9,4 stark ist, nicht so stark auf Integrationsfähigkeiten.
  • Rezensenten erwähnen, dass die "Automatisierungs"-Funktionen von Azure Data Factory robust sind und eine Bewertung von 9,2 erhalten, was ein effizientes Workflow-Management ermöglicht. Andererseits bietet dbt ebenfalls solide Automatisierungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 9,3, aber Benutzer bemerken, dass es möglicherweise mehr manuelle Einrichtung erfordert im Vergleich zu den optimierten Prozessen von Azure.
  • G2-Benutzer heben die "Cloud-Migrationsfähigkeiten" von Azure Data Factory mit einer Bewertung von 9,2 hervor, was besonders vorteilhaft für Unternehmen ist, die auf cloudbasierte Lösungen umsteigen möchten. Im Gegensatz dazu legt dbt keinen Schwerpunkt auf Cloud-Migration, sondern konzentriert sich mehr auf die Umwandlung innerhalb bestehender Datenumgebungen.
  • Rezensenten sagen, dass die "Qualität des Supports" von Azure Data Factory mit 8,8 bewertet wird, was auf ein starkes Unterstützungssystem für Benutzer hinweist. Im Gegensatz dazu wird der Support von dbt etwas niedriger mit 8,9 bewertet, wobei einige Benutzer erwähnen, dass die Antwortzeiten variieren können.
  • Benutzer auf G2 berichten, dass die "Breite der Datenquellen" von Azure Data Factory mit 8,7 bewertet wird, was vielfältige Datenverbindungsoptionen ermöglicht. Im Vergleich dazu konzentriert sich dbt mehr auf SQL-basierte Transformationen, was seine Vielseitigkeit bei der Verbindung mit verschiedenen Datenquellen einschränken kann.
  • Rezensenten erwähnen, dass die "Echtzeitanalytik" von Azure Data Factory mit einer Bewertung von 7,7 einige Einschränkungen in den Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeiten aufweist. Im Gegensatz dazu glänzt dbt in der "Datenabfrage" mit einer Bewertung von 9,2, was es zu einer besseren Option für Benutzer macht, die Abfragefähigkeiten gegenüber Echtzeitanalytik priorisieren.
Hervorgehobene Produkte

Azure Data Factory vs dbt

Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Azure Data Factory einfacher einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Azure Data Factory zu machen.

  • Azure Data Factory und dbt erfüllen beide die Anforderungen unserer Gutachter in vergleichbarem Maße.
  • Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Azure Data Factory und dbt ähnliche Unterstützungsniveaus.
  • Bei der Bewertung der Produktrichtung erhielten Azure Data Factory und dbt ähnliche Bewertungen von unseren Gutachtern.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Data Factory
Keine Preisinformationen verfügbar
dbt
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlose Testversion
Azure Data Factory
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
dbt
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
61
9.2
121
Einfache Bedienung
9.0
62
9.0
121
Einfache Einrichtung
9.1
27
8.5
61
Einfache Verwaltung
8.5
21
8.4
52
Qualität der Unterstützung
8.8
57
8.8
96
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.4
21
8.8
46
Produktrichtung (% positiv)
9.8
57
9.8
106
Funktionen
Nicht genügend Daten
8.6
39
Zugriff auf Datenquellen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
35
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
30
Daten-Interaktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
37
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
37
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
33
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
33
Exportieren von Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
34
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
19
Management
8.5
41
Funktion nicht verfügbar
8.5
40
8.1
30
Funktionalität
9.1
43
Funktion nicht verfügbar
9.3
43
9.3
36
9.4
40
Funktion nicht verfügbar
9.2
43
9.4
32
9.3
41
9.2
30
Nicht genügend Daten
8.7
42
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
36
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
35
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
35
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
29
Nicht genügend Daten verfügbar
6.5
20
Überwachung und Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
37
Cloud-Bereitstellung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
18
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten
8.9
34
Automatisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
32
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
29
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
29
Agentic KI - Datenlagerautomatisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.4
27
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
26
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
19
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
25
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
20
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
19
Nicht genügend Daten
8.0
37
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
29
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
28
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
33
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
6.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
16
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Gebäude-Berichte
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
Plattform
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Data Factory
Azure Data Factory
dbt
dbt
Azure Data Factory und dbt sind kategorisiert als ETL-Werkzeuge und Big-Data-Integrationsplattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Data Factory
Azure Data Factory hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Data Factory
Azure Data Factory
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
9.1%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
28.6%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
62.3%
dbt
dbt
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
23.2%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
60.1%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
16.7%
Branche der Bewerter
Azure Data Factory
Azure Data Factory
Informationstechnologie und Dienstleistungen
33.3%
Computersoftware
14.1%
Finanzdienstleistungen
5.1%
Fluggesellschaften/Luftfahrt
5.1%
Einzelhandel
3.8%
Andere
38.5%
dbt
dbt
Computersoftware
17.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.9%
Finanzdienstleistungen
11.3%
Einzelhandel
5.4%
Marketing und Werbung
5.4%
Andere
45.2%
Hilfreichste Bewertungen
Azure Data Factory
Azure Data Factory
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer
G
Verifizierter Benutzer in Elektro-/Elektronikherstellung

Es wird hauptsächlich verwendet, um Massendaten aus verschiedenen Systemen abzurufen und mit verschiedenen Systemen zu integrieren. Wie die Idee, Pipelines und Trigger zu verwenden. Wir verwenden verschiedene Arten von Triggern wie Blob- und...

Hilfreichste kritische Bewertung
RJ
Ravindra J.
Verifizierter Benutzer in Transportwesen/LKW-Transport/Eisenbahn

Manchmal wird es schwierig, die Fehler zu verstehen, aufgrund derer die Datenpipeline fehlschlägt. Selbst nach einer Suche im Internet hilft es nicht, daher könnte die Fehlermeldung verbessert werden, was den Benutzern hilft, sie zu verstehen und leicht zu...

dbt
dbt
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer
G
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen

Ich liebe es, dass wir Ziele und Quellen dokumentieren und die Quellen automatisch testen können. Kürzlich haben wir versucht, ein dbt-Paket zu erstellen, und hoffentlich werden wir es bald in die Produktion bringen.

Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer
G
Verifizierter Benutzer in Computersoftware

Wir können die Daten nicht aus der Quelle laden, wir können nur die Daten verwenden, die in den Datawarehouses vorhanden sind. Neue Benutzer könnten Schwierigkeiten beim Lernen haben, und die Unterstützung von der Community ist auch nicht so gut.

Top-Alternativen
Azure Data Factory
Azure Data Factory Alternativen
SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)
SnapLogic
SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP) hinzufügen
AWS Glue
AWS Glue
AWS Glue hinzufügen
Matillion
Matillion
Matillion hinzufügen
IBM DataStage
IBM DataStage
IBM DataStage hinzufügen
dbt
dbt Alternativen
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform hinzufügen
Alteryx
Alteryx
Alteryx hinzufügen
Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery
Google Cloud BigQuery hinzufügen
SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP)
SnapLogic
SnapLogic Intelligent Integration Platform (IIP) hinzufügen
Diskussionen
Azure Data Factory
Azure Data Factory Diskussionen
Is Azure data Factory an ETL tool?
1 Kommentar
Dhiraj M.
DM
Ja, Azure Data Factory ist ein No-Code-ETL-Tool. Sehr einfach zu bedienen.Mehr erfahren
Monty der Mungo weint
Azure Data Factory hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
dbt
dbt Diskussionen
Wofür wird das DBT-Tool verwendet?
2 Kommentare
Ward W.
WW
SQL-Datenumwandlungen.Mehr erfahren
Was ist DBT-Datenmodellierung?
2 Kommentare
Tyler H.
TH
dbt-Datenmodellierung ist keine Sache. Dbt ist ein Transformationstool, das es einfacher macht, Datenmodellierungstechniken wie Snowflake, Data Vault usw....Mehr erfahren
What is DBT database tool?
1 Kommentar
Skyler Y.
SY
DBT (DataBase Transformations) verwendet SQL-Select-Anweisungen, mit etwas zusätzlicher Magie aus der Jinja-Templating-Sprache, um Daten zu modellieren und...Mehr erfahren