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Customer Satisfaction
4.6/10
4.6
User Experience
4.9/10
4.9
Technical Foundation
4.4/10
4.4
Business Value
6.5/10
6.5

Dremio

Was ist Dremio?

Dremio ist eine SQL-basierte Query-Engine auf Hadoop und Cloud Storage Systemen, mit optimierten Services/Produkten wie Dremio Sonar für Data Warehousing und Dremio Arctic als Apache Iceberg Lakehouse Catalog. In der Cloud oder on-premise verfügbar.

Data Management & Storage
● Databases & Access Engines
● Data Intelligence, Data Catalogs and Marketplaces
– Data Operations
– Data Pipelining and Data Quality

= abgedeckt

Über Dremio

Selbstbeschreibung

Keine Selbstbeschreibung des Herstellers vorhanden
Referenzen
Keine Angaben vorhanden
Partner
Keine Angaben vorhanden

Dremio BARC Review & Bewertung

Anbieter- und Produktbeschreibung von BARC

Dremio konzentriert sich auf die Bereitstellung einer einheitlichen Data Lakehouse-Plattform, die Apache Iceberg für Datenmanagement und Katalogdienste nutzt. Dremio wurde 2015 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien. Das Unternehmen hat sich einen Ruf für die Bereitstellung skalierbarer, leistungsstarker Lösungen erworben, die auf moderne Datenarchitekturen zugeschnitten sind.

Die Plattform von Dremio wurde entwickelt, um die Herausforderungen bei der Verwaltung von Daten in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu meistern, und bietet Einsatzmöglichkeiten sowohl On-Premises als auch in der Cloud. Dazu gehört auch Dremio Cloud SaaS, das auf AWS und Microsoft Azure verfügbar ist und es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten flexibel zu verwalten.

Seine Lösungen umfassen:

  • Data Lakehouse: Eine vereinheitlichte Plattform für die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten.
  • Data Mesh: Lösungen, die eine dezentralisierte Datenarchitektur für eine einfachere Verwaltung über Geschäftseinheiten hinweg fördern.
  • Hadoop-Migration: Unterstützung von Unternehmen beim Übergang von alten Hadoop-Systemen zu modernen Datenarchitekturen.

Die SQL-Engine des Unternehmens ist direkt mit Apache Iceberg integriert und bietet eine schnelle Abfrageleistung und Skalierbarkeit für große Datensätze. Dremio legt Wert auf Kosteneffizienz und ermöglicht es Unternehmen, ohne übermäßige Infrastrukturkosten zu skalieren.

Dremio investiert auch in die Unterstützung der Entwicklung von KI und maschinellem Lernen. Die Plattform lässt sich in MLOps-Tools integrieren, was die Erstellung und Operationalisierung von KI-Modellen vereinfacht.

Mit einem Partnernetzwerk von über 100 Unternehmen arbeitet Dremio mit Cloud-Anbietern, Technologiepartnern und Beratungsfirmen zusammen, um seine Reichweite zu vergrößern. Das Unternehmen verfügt über Niederlassungen in Asien, Großbritannien und Nordamerika und beschäftigt weltweit 365 Mitarbeiter. Der Kundenstamm von Dremio umfasst Hunderte von Unternehmen, darunter drei der Fortune 5.

Dremio zählt zu den Miterfindern von Apache Arrow, einer Technologie, die die In-Memory-Datenverarbeitung erheblich beschleunigt und damit einen wichtigen Beitrag zur modernen Data Analytics-Welt geleistet hat.

Stärken und Herausforderungen von Dremio

Welche Stärken und Herausforderungen kennzeichnen das Produkt? Hier unsere BARC-Einschätzung.

Stärken
  • Technische Anwender nennen die Benutzerfreundlichkeit als Hauptgrund für den Kauf von Dremio, und zwar doppelt so häufig wie der Durchschnitt der Vergleichsgruppe in dieser Studie.
  • Dremio war das bestplatzierte Produkt in seiner Vergleichsgruppe für Competitive Win Rate.
  • Dremio lag bei Functional Coverage und Performance sowie bei Connectivity zu Quell- und Zielsystemen weit über dem Durchschnitt.
Herausforderungen
  • Die größte Herausforderung für Anwender von Dremio ist das fehlende Know-how für die Software.
  • Beim KPI Deployment and Operations belegte Dremio den letzten Platz in der Vergleichsgruppe Cloud Data Platforms.
  • Die Befragten bewerteten das Partner-Ökosystem von Dremio insgesamt niedrig.
Brauchen Sie weitere Unterstützung auf Ihrem Weg zur passenden Software?

Erfahren Sie, wie wir Ihnen mit unserer Expertise individuell helfen können.

Dremio User Reviews & Erfahrungen

Die in diesem Abschnitt enthaltenen Informationen basieren auf Anwenderfeedback zu und konkreten Erfahrungen mit Dremio.

Die Informationen und Kennzahlen entstammen größtenteils den BARC Umfragen The BI & Analytics Survey, The Planning Survey, The Financial Consolidation Survey und The Data Management Survey. Mehr Informationen zur Methodik erhalten Sie beim Klick auf die entsprechenden Links.

Warum User Dremio kaufen und welche Probleme sie bei der Nutzung haben

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Einzelne User Reviews für Dremio

Rolle
Projektleiter für BI/Analytics aus IT
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Prozessindustrie
Quelle
Einladung durch den Hersteller, The Data Management Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Integration in die bestehende Landschaft. Wir haben es geschafft die gesamte Kette von Test bis in Produktion zu automatisieren mit minmaler Downtown. Einstiegshürde für Anwender / Fachanwender sehr niedrig.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Produktzyklen in Sinne von technischen Anpassungen und Veränderungen zu langsam.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Bei SaaS sich genau mit der Automatisierung und Bereitstellung auseinander zu setzen. Die Einmal inverstierte Zeit wird vielfach wieder reingeholt.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Vom ersten Prototypen bis hin zu einem vollständigen automatisierten Deployment gute und stetige Betreuung.

Rolle
Berater
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
IT
Quelle
Einladung durch den Hersteller, The Data Management Survey 25, 03/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Sehr übersichtliche UI, gute UX. Super schnelle Umsetzung von neuen Datenprodukten ohne große ETL-Prozesse.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Kubernetes Unterstützung (Helm-Chart ist ausbaufähig). Integration in IaC Tools wie Terraform. Anbindung an Data Science Tools wie Jupyter Notebooks.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Einfach mal mit dem Open-Source Produkt starten und erste Erfahrungen sammeln.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Verglichen mit ähnlichen Tools gefällt mir das gesamte Zusammenspiel und der Funktionsumfang und ich bin sehr zufrieden mit den Tool.

Rolle
Projektleiter für BI/Analytics aus IT
Anzahl Mitarbeitende
100 - 2.500
Branche
Energie und Versorgungswirtschaft
Quelle
Einladung durch den Hersteller, The Data Management Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Die Einfachheit im Umgang mit Daten und das Gesamtdesign.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Automatische erstellte Reflections erfüllen nicht die Erwartungen, da sich über mehrere Datenschichten Inkonsistenzen ergeben. Stabiler Betrieb der Dremio-Executoren, auf Mikoaoft AKS, ist nicht ausreichend.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Reflections ausschließlich über APIs triggern.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Erwartungen haben sich letztlich aufgrund technischer Schwierigkeiten nicht erfüllt.

Rolle
Data Engineer/Data Manager
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Fertigungsindustrie
Quelle
BARC Marketing, The Data Management Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

SQL Interface. DBT Connectivity. Iceberg.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

User Interface. Administration / RBAC.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Force templated workspaces on users Enforce Version Control / Git via e.g. DBT.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Good software with it quirks. More (business-) user friendly than all competitors that we evaluated.

Rolle
Chief Data Officer
Anzahl Mitarbeitende
100 - 2.500
Branche
IT
Quelle
BARC Marketing, The Data Management Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Love the no ETL approach to accessing data. We leverage Spark/Scala process for sourcing and handling data. Once we target into Iceberg and nessie sources are automatically available in Dremio for team access. No ETL required to provision and load like traditional (or Snowflake for that matter), while providing FAST query response to cross region data sets.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

So far no issues. Billing transparency could be improved for self hosted customers. If adopting the full SaaS model this is available, but understanding and projecting DCU usage is a little challenging in the current self hosted model. This may be an AWS hosted challenge though and not an issue with Dremio itself.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Have a clear set of objectives you are looking to accomplish and then select the tool that best enables these vs starting with tools and attempting to warp the tool to meet future needs.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Very positive so far. We are loading around 1TB every 3 days and the platform is handling it nicely! Very scalable and fast response times.

Rolle
Berater
Anzahl Mitarbeitende
100 - 2.500
Branche
Fertigungsindustrie
Quelle
BARC Marketing, The Data Management Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Lakehouse. Security. Performance.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Labels (impossible to move around labels, to have a list of pre defined labels). Search (impossible to search within the data). Moving / saving VDS in folders (selection of the whole path each time even though we are creating the VDS in the folder, can't move easily a whole folder to another path).

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

To set up a POC to see if it fit their needs.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Good

Survey Informationen
Anzahl der Reviews für Dremio
21
Bewertete Versionen
100% Version 24
Vergleichsgruppen im Survey
Cloud Data Platforms, Data Product Engineering, Data Product Engineering (Big Players)
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