Comparar AWS Data Pipeline y Azure Data Factory 
- Los usuarios informan que AWS Data Pipeline sobresale en sus capacidades de extracción, con una puntuación de 9.1, permitiendo una integración fluida con varias fuentes de datos. En contraste, Azure Data Factory también se desempeña bien en esta área, pero se destaca por sus características superiores de transformación, con una puntuación de 9.3, que los revisores dicen que mejora la manipulación y preparación de datos.
- Los revisores mencionan que la facilidad de configuración de Azure Data Factory es una ventaja significativa, con una puntuación de 9.0 en comparación con la puntuación más baja de 6.9 de AWS Data Pipeline. Los usuarios en G2 aprecian la interfaz intuitiva y el proceso de incorporación simplificado de Azure Data Factory, lo que lo hace más accesible para los nuevos usuarios.
- Los usuarios de G2 destacan las capacidades de automatización de AWS Data Pipeline, con una puntuación de 9.2, lo que permite una programación y ejecución eficientes de flujos de trabajo de datos. Sin embargo, los usuarios informan que las características de automatización de Azure Data Factory son más robustas, particularmente con su integración de disparadores y herramientas de monitoreo, lo que lleva a una mayor satisfacción general.
- Los revisores mencionan que la calidad del soporte para Azure Data Factory está calificada más alta con 8.8 en comparación con el 8.3 de AWS Data Pipeline. Los usuarios aprecian la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte de Azure, lo que dicen que contribuye a una mejor experiencia general al resolver problemas.
- Los usuarios dicen que la escalabilidad de AWS Data Pipeline es impresionante, con una puntuación de 9.3, lo que permite a las empresas manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Sin embargo, Azure Data Factory es a menudo elogiado por su flexibilidad en la escalabilidad de recursos de manera dinámica, lo que los revisores mencionan es crucial para adaptarse a las cargas de trabajo de datos cambiantes.
- Los revisores informan que la dirección del producto para Azure Data Factory está altamente calificada con 9.8, lo que indica una fuerte confianza en su desarrollo futuro y mejoras de características. En contraste, la puntuación más baja de 6.1 de AWS Data Pipeline sugiere cierta incertidumbre entre los usuarios con respecto a su hoja de ruta a largo plazo y actualizaciones.
AWS Data Pipeline vs Azure Data Factory
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Data Factory es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con Azure Data Factory en general.
- Los revisores consideraron que Azure Data Factory satisface mejor las necesidades de su empresa que AWS Data Pipeline.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Azure Data Factory es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Data Factory sobre AWS Data Pipeline.
Velocidad impresionante - herramienta súper genial para trabajar
Realmente debería ser rediseñado ya que un blob JSON es una forma terrible de organizar trabajos SQL. ¿Por qué no se pueden programar las cosas como una solicitud de calendario o reunión?
Se utiliza principalmente para recuperar grandes cantidades de datos de varios sistemas e integrarlos con diferentes sistemas. Como la idea de usar tener canalizaciones y desencadenadores. Usamos varios tipos de desencadenadores como blob y desencadenadores...
A veces se vuelve difícil comprender los errores debido a los cuales falla la canalización de datos. Incluso después de buscar en internet no ayuda, por lo que tal vez el mensaje de error pueda mejorarse, lo que ayuda a los usuarios a comprenderlo y...
Velocidad impresionante - herramienta súper genial para trabajar
Se utiliza principalmente para recuperar grandes cantidades de datos de varios sistemas e integrarlos con diferentes sistemas. Como la idea de usar tener canalizaciones y desencadenadores. Usamos varios tipos de desencadenadores como blob y desencadenadores...
Realmente debería ser rediseñado ya que un blob JSON es una forma terrible de organizar trabajos SQL. ¿Por qué no se pueden programar las cosas como una solicitud de calendario o reunión?
A veces se vuelve difícil comprender los errores debido a los cuales falla la canalización de datos. Incluso después de buscar en internet no ayuda, por lo que tal vez el mensaje de error pueda mejorarse, lo que ayuda a los usuarios a comprenderlo y...
