AWS Data Pipeline und Google Cloud BigQuery vergleichen 
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AWS Data Pipeline
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(24)4.1 von 5
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Erfahren Sie mehr über AWS Data PipelineGoogle Cloud BigQuery
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(1,225)4.5 von 5
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Alle 5 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere Gesamtbewertung im Vergleich zu AWS Data Pipeline aufweist. Benutzer schätzen seine serverlose Architektur und die Möglichkeit, sich auf SQL zu konzentrieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen, was die Datenanalyse reibungslos und effizient erscheinen lässt.
- Laut verifizierten Bewertungen wird der Implementierungsprozess von Google Cloud BigQuery für sein intuitives Onboarding und die einfache Einrichtung gelobt, wobei Benutzer das Pay-as-you-go-Modell hervorheben, das die Abläufe vereinfacht und Experimente mit größeren Datensätzen ermöglicht. Im Gegensatz dazu hat AWS Data Pipeline gemischtes Feedback bezüglich seiner Einrichtung erhalten, wobei einige Benutzer sie als weniger unkompliziert empfinden.
- Benutzer sagen, dass die Leistung von Google Cloud BigQuery bemerkenswert ist und in der Lage ist, Milliarden von Abfragen effizient zu verarbeiten. Diese Fähigkeit ist ein bedeutender Vorteil für Unternehmen, die große Datenmengen schnell verarbeiten müssen, während AWS Data Pipeline, obwohl effektiv für die Verwaltung komplexer Workflows, nicht das gleiche Leistungsniveau in hochbelasteten Szenarien erreicht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Unterstützung von Google Cloud BigQuery für BigQuery ML und AI-Tools seine Funktionalität erweitert und es zu einer robusten Wahl für Datenwissenschaftler und Analysten macht. Andererseits, während AWS Data Pipeline gut mit anderen AWS-Diensten integriert ist, empfinden einige Benutzer, dass es an den fortschrittlichen Analysefähigkeiten fehlt, die BigQuery bietet.
- G2-Bewerter heben hervor, dass die Qualität des Supports von Google Cloud BigQuery im Allgemeinen höher bewertet wird, wobei Benutzer die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams schätzen. Im Vergleich dazu wird der Support von AWS Data Pipeline als angemessen, aber nicht so stark angesehen, wobei einige Benutzer den Wunsch nach umfassenderer Unterstützung äußern.
- Laut aktuellem Benutzerfeedback ist die einfache Verwaltung von Google Cloud BigQuery ein starker Punkt, der es Benutzern ermöglicht, ihre Datenumgebungen mit minimalem Aufwand zu verwalten. Im Gegensatz dazu berichten AWS Data Pipeline-Benutzer von Herausforderungen in der Verwaltung, die den täglichen Betrieb erschweren und die Gesamtproduktivität beeinträchtigen können.
AWS Data Pipeline vs Google Cloud BigQuery
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Google Cloud BigQuery einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Google Cloud BigQuery zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass AWS Data Pipeline den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud BigQuery.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten AWS Data Pipeline und Google Cloud BigQuery ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud BigQuery gegenüber AWS Data Pipeline.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
AWS Data Pipeline
Keine Preisinformationen verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Free
Kostenlos
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Google Cloud-Guthaben, die sie bei der Anmeldung für die kostenlose Testversion für BigQuery ausgeben können.
- 10 GB Speicher
- Bis zu 1 TB Abfragen pro Monat
Kostenlose Testversion
AWS Data Pipeline
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
18
8.8
627
Einfache Bedienung
8.6
18
8.7
643
Einfache Einrichtung
6.9
7
8.7
417
Einfache Verwaltung
6.9
7
8.5
227
Qualität der Unterstützung
8.3
17
8.3
573
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.4
7
8.6
221
Produktrichtung (% positiv)
6.1
18
9.3
615
Funktionen
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
121
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
119
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
119
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
123
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
123
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
122
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
122
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
225
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
210
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
215
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
219
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
204
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
201
|
Verifizierte Funktion
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
214
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
201
|
Verifizierte Funktion
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
186
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
223
|
Verifizierte Funktion
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
233
|
Verifizierte Funktion
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
208
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
214
|
Verifizierte Funktion
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
127
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
124
Spaltenorientierte Datenbanken12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
79
Lagerung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Verfügbarkeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
68
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
65
Unterstützen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
66
Zentralisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
27
Lokalisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
78
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
79
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
78
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
79
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
79
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
79
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
50
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
50
Marketing-Operationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
65
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
62
Kampagnen-Aktivität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
67
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
62
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
64
Agentic KI - Marketinganalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
15
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
214
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
175
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
173
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
167
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
136
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
133
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
151
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
133
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
168
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
161
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
324
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
283
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
293
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
251
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
249
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
278
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
269
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
279
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
277
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
255
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
262
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
254
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
AWS Data Pipeline und Google Cloud BigQuery sind kategorisiert als ETL-Werkzeuge
Einzigartige Kategorien
AWS Data Pipeline hat keine einzigartigen Kategorien
Google Cloud BigQuery ist kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken, Big-Data-Integrationsplattformen, Großdatenverarbeitung und -verteilung, Datenanalyse im großen Maßstab, Marketing-Analytik, Predictive Analytics, Datenlagerhaus, und Daten-Cleanroom
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
AWS Data Pipeline
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud BigQuery
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
23.8%
Telekommunikation
14.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.5%
Finanzdienstleistungen
9.5%
Sport
4.8%
Andere
38.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.1%
Computersoftware
13.5%
Einzelhandel
7.0%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Marketing und Werbung
5.2%
Andere
51.8%
Top-Alternativen
Diskussionen
AWS Data Pipeline hat keine Diskussionen mit Antworten
Is Big Query free?
3 Kommentare
BG
noMehr erfahren
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Kommentare
AY
Ja, BigQuery ist ein GCP-Produkt und ein serverloses Data Warehouse.Mehr erfahren
Wie unterscheidet sich BQ Legacy SQL von Standard SQL?
1 Kommentar
OD
Legacy SQL ist ein nicht-standardisiertes SQL, das nur von BigQuery verwendet wird. Standard SQL entspricht dem SQL 2011. Google empfiehlt die Verwendung von...Mehr erfahren
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