Da 17 anni aiutiamo le aziende
a scegliere i migliori software
AtScale
Cos'è AtScale?
AtScale consente alle organizzazioni di trasformarsi in imprese che desiderano operare basandosi su informazioni dettagliate. AtScale è un importante fornitore di soluzioni di virtualizzazione intelligente dei dati per i carichi di lavoro analitici dei Big Data. Le aziende di tutto il mondo utilizzano AtScale per eliminare i silos di dati e creare una singola fonte di verità senza la necessità di ulteriori investimenti nell'ingegneria dei dati. AtScale offre accesso ai dati dettagliato e a livello atomico all'impresa, per consentire ai team di data science e analisi di utilizzare gli strumenti che già utilizzano.
Chi utilizza AtScale?
Progettata per aziende di tutte le dimensioni, si tratta di una soluzione per Big Data che fornisce governance dei dati, ingegneria, virtualizzazione e altro ancora.
Hai dubbi su AtScale?
Confrontalo con un'alternativa popolare
AtScale
Altre alternative interessanti a AtScale
Recensioni su AtScale
Punteggio medio
Recensioni per dimensioni dell'azienda (numero di dipendenti)
- <50
- 51-200
- 201-1.000
- >1.001
Trova recensioni per valutazione
A pretty cool data modelling software
Commenti:
My company used Atscale as our BI solution together with our cloudera and tableau software.
We gained some modelling benefit from Atscale which standardized the development of downstream reporting developments.
We also faced some integration challenge due to the complexity of cloudera and atsacle and tableau.
While overall, we are impressed by the design of Atscale.
Aspetti positivi:
1. The data modelling is through the web based interface which is quite convenient for mutli user environment; 2. Advanced data caching mechanism which makes some pay-by-click services much cheaper; 3. Excellent performance gain through the caching mechanism; 4. Small but quite senior support team.
Aspetti negativi:
1. Strict dimensional modelling design maybe not quite fit for the free style data structure; 2. An extra modelling layer may not be always needed; 3. Deployment design changed recently.
