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Code Cube DataLayer Guard
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Code Cube DataLayer Guard 
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DD
Danny d.
Digital Marketing Manager
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Was gefällt dir am besten Code Cube DataLayer Guard?
Eines der herausragenden Merkmale von Code Cube DataLayer Guard ist die Echtzeitüberwachung und die sofortige Fehlererkennung. Im Gegensatz zu traditionellen manuellen QA-Prozessen automatisiert dieses Tool die Datenvalidierung und stellt sicher, dass Ihr Analytik-Setup rund um die Uhr genau bleibt.
Die proaktiven Fehlermeldungen, nahtlose Integration, automatisierten Prüfungen und Datenzuverlässigkeit helfen uns, nachts ruhig zu schlafen, in dem Wissen, dass, wenn etwas nicht stimmt, es sofort von Code Cube markiert wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was gefällt Ihnen nicht? Code Cube DataLayer Guard?
Es ist ein zusätzliches Werkzeug innerhalb des gesamten Technologie-Stacks, den Unternehmen nutzen, und ich ertappe mich manchmal dabei, die wertvollen Einblicke, die in Code Cube verfügbar sind, zu übersehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
2 Code Cube DataLayer Guard Bewertungen
4.8 von 5
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G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.
Wir bemühen uns, unsere Bewertungen authentisch zu halten.
G2-Bewertungen sind ein wichtiger Bestandteil des Kaufprozesses, und wir verstehen den Wert, den sie sowohl unseren Kunden als auch Käufern bieten. Um sicherzustellen, dass der Wert erhalten bleibt, ist es wichtig sicherzustellen, dass Bewertungen authentisch und vertrauenswürdig sind. Aus diesem Grund verlangt G2 verifizierte Methoden zum Verfassen einer Bewertung und überprüft die Identität des Bewerters, bevor sie genehmigt wird. G2 überprüft die Identität der Bewerter mit unserem Moderationsprozess, der unauthentische Bewertungen verhindert, und wir bemühen uns, Bewertungen auf verantwortungsbewusste und ethische Weise zu sammeln.
CT
Clément T.
Analytics & CRO Specialist
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Was gefällt dir am besten Code Cube DataLayer Guard?
Datalayer Guard ist ein sehr flexibles Werkzeug, das dennoch einfach zu verwalten ist. Das Team von Code Cube ist auch sehr reaktionsschnell und aufmerksam auf unsere Nutzung und Bedürfnisse für das Werkzeug, in einem ko-konstruktiven Ansatz. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Was gefällt Ihnen nicht? Code Cube DataLayer Guard?
Es fehlt ein wenig an Reaktionsfähigkeit (Beispiel: siehe das abgekratzte Ergebnis neben den Anforderungen, die wir haben, während wir sie bearbeiten), was die Geschwindigkeit und Komplexität der Bearbeitung von Konfigurationen/Test-Szenarien noch weiter erhöhen könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt nicht genügend Bewertungen für Code Cube DataLayer Guard, damit G2 Kaufeinblicke geben kann. Hier sind einige Alternativen mit mehr Bewertungen:
1
Monte Carlo
4.4
(406)
Monte Carlo ist die erste End-to-End-Lösung zur Vermeidung von fehlerhaften Datenpipelines. Die Lösung von Monte Carlo bietet die Leistungsfähigkeit der Datenbeobachtbarkeit und gibt Dateningenieur- und Analytikteams die Möglichkeit, das kostspielige Problem der Daten-Ausfallzeiten zu lösen.
2
Mezmo
4.6
(224)
Ein einfaches Protokollverwaltungssystem
3
Integrate.io
4.3
(207)
Integrate.io wurde 2022 ins Leben gerufen, als Xplenty, FlyData, Dreamfactory und Intermix.io zusammengeführt wurden, um die Integrate.io-Plattform zu schaffen. Die Integrate.io-Plattform ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten schnell zu vereinheitlichen, um eine einfache Analyse zu ermöglichen, die dazu beiträgt, Ihre CAC zu senken, Ihre ROAS zu erhöhen und eine tiefgehende Kundenpersonalisierung zu liefern, die Kaufgewohnheiten antreibt.
4
FusionReactor APM
4.8
(174)
FusionReactor ist ein Anwendungsleistungsmonitor für JAVA. Kein anderer Monitor wird Ihnen helfen, die Ursachen von Problemen schneller zu identifizieren und Anwendungen widerstandsfähiger zu machen.
5
Metaplane
4.8
(113)
Metaplane ist das Datadog für Datenteams: ein Datenüberwachungstool, das Dateningenieuren Einblick in die Qualität und Leistung ihres gesamten Datenstapels gibt.
6
Astro by Astronomer
4.6
(105)
Astronomer ist eine Daten-Engineering-Plattform, die entwickelt wurde, um Unternehmensdaten zu sammeln, zu verarbeiten und zu vereinheitlichen, damit Benutzer direkt zu Analysen, Datenwissenschaft und Erkenntnissen gelangen können.
7
Mozart Data
4.6
(68)
Mozart Data bietet einen modernen Daten-Stack zu einem Bruchteil der Kosten. Ohne jegliche Programmierung können Sie in wenigen Stunden einen Daten-Stack einrichten. Daten einfach aggregieren, organisieren, bereinigen und in Tabellenkalkulationen oder Ihr bevorzugtes Business-Intelligence-Tool übertragen. Sie verbringen weniger Zeit mit der Datenaufbereitung und mehr Zeit mit der Generierung von Erkenntnissen.
8
IBM Databand
4.4
(67)
Databand ist eine Observability-Plattform für Data-Engineering-Teams.
Data-Engineering-Teams sind dafür verantwortlich, eine breite Palette leistungsstarker Tools zu verwalten, aber es fehlen ihnen die notwendigen Hilfsmittel, um sicherzustellen, dass ihre Operationen ordnungsgemäß laufen. Databand schließt diese Lücke mit einer Lösung, die es Teams ermöglicht, einen globalen Überblick über ihre Datenflüsse zu erhalten, sicherzustellen, dass Pipelines erfolgreich abgeschlossen werden, und den Ressourcenverbrauch und die Kosten im Auge zu behalten. Databand passt sich nahtlos in den modernen Daten-Stack ein und integriert sich reibungslos in Tools wie Apache Airflow, Spark, Kubernetes und verschiedene ML-Angebote der großen Cloud-Anbieter.
9
Soda
4.4
(55)
Soda macht es einfach, die Datenqualität frühzeitig und häufig in Entwicklungs- (Git) und Produktionspipelines zu testen. Soda erkennt Probleme weit im Voraus, bevor sie Ihrem Unternehmen schaden. Verwenden Sie Soda, um: Datenqualitätstests in Ihre CI/CD-Pipeline hinzuzufügen, um zu vermeiden, dass Daten von schlechter Qualität in die Produktion gelangen; nachgelagerte Probleme zu verhindern, indem Sie Ihre Pipeline mit integrierten Datenqualitätstests verbessern; und Datenproduzenten und Datenkonsumenten zu vereinen, um die Erwartungen an die Datenqualität mit einer menschenlesbaren und -schreibbaren Prüfsprache abzustimmen und zu definieren. Sie können Soda problemlos in Ihren Daten-Stack integrieren und die Python- und REST-APIs-Teams nutzen.
10
Secoda
4.5
(54)
Secoda ist das Kommandozentrum für Ihre Daten. Es konsolidiert Ihren Datenkatalog, Governance- und Beobachtungstools, um Zeit und Geld zu sparen. Durch die Integration mit allen Datenquellen und Dashboards erhalten Datenteams eine einzige Quelle der Wahrheit, um zuverlässige Daten mit weniger Aufwand und mehr Akzeptanz bereitzustellen. Es ist der schnellste und einfachste Weg für jeden Daten- oder Geschäftsbeteiligten, um Erkenntnisse in Aktionen umzusetzen.
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