Azure Data Factory und Google Cloud BigQuery vergleichen 
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Azure Data Factory
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Erfahren Sie mehr über Azure Data FactoryGoogle Cloud BigQuery
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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 Leistung und Skalierbarkeit herausragt, wobei Benutzer seine serverlose Architektur loben, die eine nahtlose Datenanalyse ermöglicht, ohne dass eine Infrastrukturverwaltung erforderlich ist. Dies macht es besonders attraktiv für diejenigen, die große Datensätze effizient verwalten möchten.
- Benutzer sagen, dass Azure Data Factory in seiner Low-Code-Oberfläche glänzt, die den Prozess der Verbindung verschiedener Datenquellen vereinfacht. Bewerter schätzen die Möglichkeit, komplexe Datenpipelines visuell zu erstellen, ohne umfangreiche Programmierung, was es für Benutzer mit unterschiedlichen technischen Fähigkeiten zugänglich macht.
- Laut verifizierten Bewertungen ist der Implementierungsprozess von Google Cloud BigQuery bemerkenswert schnell und intuitiv, wobei viele Benutzer hervorheben, wie einfach es ist, loszulegen. Dies ist ein bedeutender Vorteil für Teams, die Ausfallzeiten während der Einrichtung minimieren möchten.
- Bewerter erwähnen, dass Azure Data Factory robuste Planungsoptionen bietet, die seine Automatisierungsfähigkeiten verbessern. Benutzer finden diese Funktion besonders nützlich, um Daten-Workflows effizient zu verwalten, was eine rechtzeitige Datenverarbeitung ohne manuelle Eingriffe ermöglicht.
- G2-Bewerter berichten, dass, obwohl Google Cloud BigQuery eine etwas niedrigere Benutzerfreundlichkeitsbewertung hat, seine leistungsstarken Funktionen, wie BigQuery ML für die Integration von maschinellem Lernen, fortschrittliche Fähigkeiten bieten, die datengetriebenen Organisationen zugutekommen können, die KI nutzen möchten.
- Benutzer sagen, dass trotz der höheren Bewertungen von Azure Data Factory in bestimmten Benutzerfreundlichkeitsaspekten die Gesamtzufriedenheitswerte von Google Cloud BigQuery eine günstigere Erfahrung für Benutzer widerspiegeln, die Leistung und Skalierbarkeit in ihren Datenlösungen priorisieren.
Azure Data Factory vs Google Cloud BigQuery
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Data Factory einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Data Factory zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Data Factory den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud BigQuery.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Data Factory.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Data Factory gegenüber Google Cloud BigQuery.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Data Factory
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
Azure Data Factory
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
73
8.8
627
Einfache Bedienung
8.9
74
8.7
643
Einfache Einrichtung
9.1
39
8.7
417
Einfache Verwaltung
8.7
30
8.5
227
Qualität der Unterstützung
8.8
68
8.3
573
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.1
29
8.6
221
Produktrichtung (% positiv)
9.8
69
9.3
615
Funktionen
Management
8.6
49
8.6
121
8.4
45
8.3
119
Funktionalität
9.2
54
9.0
119
9.1
52
9.1
123
9.4
50
9.0
123
9.2
52
8.9
122
9.1
50
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
Azure Data Factory und Google Cloud BigQuery sind kategorisiert als ETL-Werkzeuge und Big-Data-Integrationsplattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Data Factory hat keine einzigartigen Kategorien
Google Cloud BigQuery ist kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken, Großdatenverarbeitung und -verteilung, Datenanalyse im großen Maßstab, Marketing-Analytik, Predictive Analytics, Datenlagerhaus, und Daten-Cleanroom
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Data Factory
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
33.3%
Computersoftware
13.3%
Finanzdienstleistungen
5.6%
Fluggesellschaften/Luftfahrt
4.4%
Einzelhandel
4.4%
Andere
38.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.1%
Computersoftware
13.5%
Einzelhandel
7.0%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Marketing und Werbung
5.2%
Andere
51.8%
Diskussionen
Is Azure data Factory an ETL tool?
2 Kommentare
AG
yesMehr erfahren
Azure Data Factory hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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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