EasyMorph

Alternativas a EasyMorph

Tradicionalmente, se cree que la tarea de transformación de ...

EasyMorph está descrito como:

Tradicionalmente, se cree que la tarea de transformación de datos pertenece a los desarrolladores de TI, mientras que los usuarios comerciales generalmente se quedan con Excel o las engorrosas secuencias de comandos de Visual Basic y Python.

Es una de las aplicaciones en Procesamiento de datos.
Hay 5 alternativas a EasyMorph para Linux. La mayoría de las alternativas son herramienta de inteligencia empresarial, administrador de base de datos y integración. La mejor alternativa para Linux es Oracle Data Integrator, que es de pago. Otras grandes aplicaciones como EasyMorph son RapidMiner (parcialmente gratuito), Pentaho (de pago), R (programming language) (gratis y KNIME (gratis).
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Alternativas a EasyMorph - Linux

Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator

Oracle Data Integrator es una plataforma integral de integración de datos para todos los requisitos de integración de datos, desde lotes de gran volumen y alto rendimiento hasta procesos de integración controlados por eventos y de alimentación lenta, hasta servicios de datos habilitados para SOA. ⋅ 2 alternativas
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RapidMiner

RapidMiner

RapidMiner hace que los equipos de ciencia de datos sean más productivos a través de una plataforma de código abierto para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos. ⋅ 6 alternativas
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Pentaho

Pentaho

Pentaho es una empresa de software de Business Intelligence que ofrece Pentaho Business Analytics, un conjunto de productos de código abierto que proporciona integración de datos, servicios OLAP, creación de informes, cuadros de mando, extracción de datos y capacidades ETL. ⋅ 22 alternativas
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R (programming language)

R (programming language)

R es un entorno de software libre para computación estadística y gráficos. ⋅ 13 alternativas
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KNIME

KNIME

Knime es una aplicación Java multiplataforma de código abierto cuyo nombre significa "Konstanz Information Miner". En realidad, se usa ampliamente para la extracción de datos, el análisis y la optimización de datos. ⋅ 7 alternativas
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