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啟數(shù)道DataOps
Amazon Redshift
啟數(shù)道DataOps和Amazon Redshift哪個(gè)好用
基本概括
功能
定價(jià)
客戶規(guī)模
客戶行業(yè)
評(píng)分
點(diǎn)評(píng)
問答
客戶案例
分類
產(chǎn)品截圖
替代品
推薦對(duì)比
對(duì)比以下產(chǎn)品,看看哪個(gè)更適合你?
根據(jù)用戶點(diǎn)評(píng)的偏好數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品相關(guān)信息進(jìn)行比較,希望通過點(diǎn)評(píng)以及產(chǎn)品信息的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算,幫助你做出最佳的選擇,哪一個(gè)更適合你的業(yè)務(wù)需求。
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啟數(shù)道DataOps
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免費(fèi)試用
Amazon Redshift
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(還可添加2個(gè))
基本概括
評(píng)分情況
暫無評(píng)分
0點(diǎn)評(píng)
3.2
分
40點(diǎn)評(píng)
產(chǎn)品介紹
啟數(shù)道DataOps是一款,低門檻、輕量級(jí)、一站式數(shù)據(jù)開發(fā)、管理、運(yùn)營(yíng)平臺(tái),最大化釋放企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值,為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供有力支撐
通過快速、簡(jiǎn)單、安全的大規(guī)模云數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)縮短客戶的洞察時(shí)間。
所屬公司
上海啟數(shù)道數(shù)據(jù)科技有限公司
Amazon
成立時(shí)間
2019年
1995年
融資情況
0
未融資
人員規(guī)模
11-50人
1001-5000人
主要客戶規(guī)模
中型企業(yè)(50%)
小型企業(yè)(73%)
主要服務(wù)行業(yè)
電商零售(25%)
-
查看產(chǎn)品詳情
查看產(chǎn)品詳情
功能
商家功能
商家提供的產(chǎn)品功能信息對(duì)比
共有功能
暫無共有功能
差異功能
集成配置
集成配置
數(shù)據(jù)共享
數(shù)據(jù)共享
AWS服務(wù)集成
AWS服務(wù)集成
菜單管理
菜單管理
無服務(wù)器
無服務(wù)器
展開
定價(jià)
免費(fèi)試用
不支持
不支持
定制
不支持
不支持
價(jià)格套餐
啟數(shù)道DataOps Express版
200000
200000/次
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)
-
獲取獨(dú)家報(bào)價(jià)
客戶規(guī)模
小型企業(yè)
(50人及以下)
0%
73%
中型企業(yè)
(51-1000人)
50%
23%
大型企業(yè)
(1000人以上)
50%
4%
客戶行業(yè)
電商零售
25%
快消
25%
零售
25%
服裝
25%
-
-
-
-
評(píng)分
綜合評(píng)分
暫無評(píng)分
3.2
分
易用性
暫無評(píng)分
3.9
分
穩(wěn)定性
暫無評(píng)分
暫無評(píng)分
售后服務(wù)
暫無評(píng)分
3.9
分
點(diǎn)評(píng)
有幫助的好評(píng)
-
凌凱
數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)
快速性能,卓越的可靠性,出色的可擴(kuò)展性可以從幾GB擴(kuò)展到TB。
查看更多
有幫助的差評(píng)
-
學(xué)鴻軒
數(shù)據(jù)架構(gòu)師
它只在AWS上可用,而其他解決方案在多個(gè)云平臺(tái)上可用。
查看更多
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問答
熱門問答
啟數(shù)道DataOps有什么功能?
4個(gè)回答
啟數(shù)道DataOps是一種現(xiàn)代化數(shù)據(jù)操作平臺(tái),它可以幫助企業(yè)自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)流程,并提供一系列功能來優(yōu)化數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)集成。以下是啟數(shù)道DataOps的主要功能: 1. 數(shù)據(jù)管道:?jiǎn)?shù)道DataOps提供了可視化的數(shù)據(jù)管道,用于構(gòu)建、測(cè)試和部署數(shù)據(jù)流程。數(shù)據(jù)管道可以自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、分析和集成等任務(wù),從而加快數(shù)據(jù)處理速度和準(zhǔn)確性。 2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理:?jiǎn)?shù)道DataOps可以幫助企業(yè)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量,并自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和修復(fù)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。它還可以生成數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告,以便企業(yè)更好地了解其數(shù)據(jù)質(zhì)量狀況。 3. 數(shù)據(jù)集成:?jiǎn)?shù)道DataOps提供了多種數(shù)據(jù)集成方式,包括批量傳輸、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和API調(diào)用等。數(shù)據(jù)集成可以將不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)整合到一起,使企業(yè)能夠更好地利用其數(shù)據(jù)資源。 4. 數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性:?jiǎn)?shù)道DataOps遵循最佳的數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性標(biāo)準(zhǔn),包括GDPR、HIPAA和PCI DSS等。它還提供了訪問控制、數(shù)據(jù)加密和審計(jì)跟蹤等功能,以確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性。 5. 數(shù)據(jù)可視化和分析:?jiǎn)?shù)道DataOps可以將數(shù)據(jù)可視化,使企業(yè)能夠更好地理解其數(shù)據(jù)。它還提供了數(shù)據(jù)分析工具,包括機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù),以幫助企業(yè)更好地預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)和行為。 6. 自動(dòng)化:?jiǎn)?shù)道DataOps自動(dòng)化了數(shù)據(jù)流程的多個(gè)方面,從而大大減少了人工干預(yù)的需求。它可以自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、集成和分析等任務(wù),從而節(jié)省時(shí)間和資源。 總之,啟數(shù)道DataOps是一種功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作平臺(tái),可以幫助企業(yè)更好地管理和利用其數(shù)據(jù)資源。
啟數(shù)道DataOps怎么收費(fèi)?啟數(shù)道DataOps價(jià)格是多少?
6個(gè)回答
啟數(shù)道DataOps的收費(fèi)方式和價(jià)格取決于客戶的具體需求和項(xiàng)目規(guī)模。該公司采取定制化的收費(fèi)模式,根據(jù)客戶的要求和數(shù)據(jù)量等因素進(jìn)行個(gè)性化定價(jià)。 一般來說,啟數(shù)道DataOps的收費(fèi)包括以下方面: 1、數(shù)據(jù)處理和管理費(fèi)用:該費(fèi)用包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)備份等數(shù)據(jù)處理和管理工作的費(fèi)用。 2、數(shù)據(jù)分析和挖掘費(fèi)用:該費(fèi)用主要是針對(duì)大數(shù)據(jù)分析和挖掘的費(fèi)用,包括數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等工作的費(fèi)用。 3、技術(shù)支持和服務(wù)費(fèi)用:該費(fèi)用主要是為了提供技術(shù)支持和服務(wù),包括系統(tǒng)維護(hù)、故障排除、升級(jí)和更新等服務(wù)的費(fèi)用。 總體來說,啟數(shù)道DataOps的收費(fèi)相對(duì)比較靈活,并且可以根據(jù)客戶的具體需求進(jìn)行量身定制。如果您需要了解更多關(guān)于啟數(shù)道DataOps的收費(fèi)和價(jià)格信息,建議直接聯(lián)系該公司的客服人員或銷售代表,獲取更準(zhǔn)確的報(bào)價(jià)。
啟數(shù)道DataOps是什么?啟數(shù)道DataOps怎么樣?
2個(gè)回答
啟數(shù)道DataOps是一種數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模式,旨在優(yōu)化數(shù)據(jù)管理流程、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和加速數(shù)據(jù)分析。它在傳統(tǒng)的DevOps模式基礎(chǔ)上,將數(shù)據(jù)管理和分析的全過程納入其中,使得數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)能夠更加高效地管理和利用數(shù)據(jù)資源。 啟數(shù)道DataOps采用了一系列最佳實(shí)踐,如自動(dòng)化數(shù)據(jù)管道、實(shí)時(shí)監(jiān)控和反饋、持續(xù)集成和持續(xù)交付等,以確保數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)能夠快速響應(yīng)并適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。此外,啟數(shù)道DataOps還注重?cái)?shù)據(jù)治理和合規(guī)性,能夠確保數(shù)據(jù)的隱私和安全。 總體來說,啟數(shù)道DataOps是一種高效、安全、可靠的數(shù)據(jù)管理方式,能夠?yàn)槠髽I(yè)提供更好的數(shù)據(jù)決策支持,并幫助企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。
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Amazon Redshift 是什么
3個(gè)回答
Amazon Redshift 是一種完全托管的 PB 級(jí)云中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)。開始時(shí),您可以只使用幾百 GB 數(shù)據(jù),然后擴(kuò)展至 1 PB 或更多。這樣,您可以使用數(shù)據(jù)獲得對(duì)您的業(yè)務(wù)和客戶的新洞察。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的第一步是啟動(dòng)一組節(jié)點(diǎn)(稱為 Amazon Redshift 集群)。預(yù)置集群后,您可以上傳數(shù)據(jù)集,然后執(zhí)行數(shù)據(jù)分析查詢。無論數(shù)據(jù)集的大小如何,Amazon Redshift 都使用您目前所用的基于 SQL 的相同工具和業(yè)務(wù)情報(bào)應(yīng)用程序,來提供快速的查詢性能。
Amazon Redshift 好用嗎
3個(gè)回答
Amazon Redshift 是一個(gè)基于列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),可以幫助用戶快速、低成本地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。Amazon Redshift 具有豐富的功能,可以幫助用戶更快地分析數(shù)據(jù),改善決策和提升業(yè)務(wù)績(jī)效。 Amazon Redshift 的易用性非常高,可以直接在 Amazon Web Services 的控制臺(tái)上進(jìn)行部署,而不需要為其提供任何額外的硬件或軟件。而且,它的管理也相當(dāng)方便,可以通過AWS控制臺(tái)來控制和監(jiān)控Redshift實(shí)例。 Amazon Redshift 也提供了多種優(yōu)化機(jī)制,可以幫助用戶減少查詢時(shí)間,提高查詢性能。它還支持自動(dòng)縮放,可以根據(jù)集群使用情況調(diào)整節(jié)點(diǎn)數(shù)量,以節(jié)省資源和成本。 Amazon Redshift 是一款用于處理大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大工具,具有非常出色的性能和易用性,可以節(jié)約時(shí)間和成本,提高數(shù)據(jù)分析的效率,是企業(yè)全面提升數(shù)據(jù)分析能力的有效解決方案。
Amazon Redshift 怎么安裝
3個(gè)回答
1.首先下載安裝包并解壓縮。 2.運(yùn)行安裝包中的.max安裝文件并解壓縮。 3.將文件復(fù)制到新目錄下并雙擊 4.將“GUI界面”和“ERB表單數(shù)據(jù)表單”中的“GUI ”和“ERB ”進(jìn)行替換,并保存。 5.將GUI界面中的“From Common to Texas Federal Region Group ID ”和“Client ID ”分別改為“Exitor ID ”和“Post ID ”。將GUI界面中的“Common to User ID ”改為“Common to User ID ”。然后將“How to use Security ID ”改為“Automatic ID ”。將Secure ID ”改為“Data ID ”。在出現(xiàn)的對(duì)話框中輸入密碼即可。
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客戶案例
GLEAMIFY
零售
1001-5000人
璟豐集團(tuán)攜手啟數(shù)道 加速布局?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型
-
分類
共有分類
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)倉(cāng)平臺(tái)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)倉(cāng)平臺(tái)
特殊分類
-
-
產(chǎn)品截圖
截圖對(duì)比
1/8
1/2
替代品
DataPipeline
歐電云-數(shù)據(jù)中臺(tái)
Kyligence Enterprise?
阿里云-DataWorks
歐電云-數(shù)據(jù)中臺(tái)
DataPipeline
推薦對(duì)比
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