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Azure Databricks und Google Cloud BigQuery vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (49.5% der Bewertungen)
Unternehmen (38.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Azure Databricks
Sternebewertung
(227)4.5 von 5
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Azure DatabricksGoogle Cloud BigQuery
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Alle 5 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud BigQuery in der Datenintegration mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend ist und nahtlose Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen ermöglicht, was von Rezensenten als bedeutender Vorteil für Unternehmen erwähnt wird, die Daten von mehreren Plattformen konsolidieren müssen.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Databricks in der Echtzeitanalyse glänzt und eine Bewertung von 8,8 erhält, was laut Benutzern ihre Fähigkeit verbessert, rechtzeitige Entscheidungen auf der Grundlage von Live-Datenströmen zu treffen, eine Funktion, die besonders für Unternehmen in schnelllebigen Umgebungen von Vorteil ist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Datenkomprimierungsfähigkeiten von Google Cloud BigQuery, die mit 8,3 bewertet werden, zur Senkung der Speicherkosten beitragen, wobei Rezensenten anmerken, dass diese Funktion entscheidend für das effiziente Management großer Datensätze ist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Databricks eine überlegene Notebook-Funktionalität bietet, die mit 9,3 bewertet wird, was Rezensenten sagen, dass es eine interaktivere und kollaborativere Umgebung für Datenwissenschaftler und Analysten bietet im Vergleich zu den Angeboten von BigQuery.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit von Google Cloud BigQuery ein herausragendes Merkmal ist, mit einer Bewertung von 9,3, die es Unternehmen ermöglicht, steigende Datenmengen ohne Leistungseinbußen zu bewältigen, was ein kritischer Faktor für wachsende Unternehmen ist.
- Benutzer sagen, dass Azure Databricks eine bessere Spark-Integration bietet, die mit 9,0 bewertet wird, was Rezensenten als wesentlich für Organisationen hervorheben, die große Datenverarbeitungs-Frameworks nutzen, was es zu einer bevorzugten Wahl für Datenengineering-Aufgaben macht.
Azure Databricks vs Google Cloud BigQuery
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden und zu verwalten. Allerdings ist Google Cloud BigQuery einfacher einzurichten, während Azure Databricks insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen ist.
- Azure Databricks und Google Cloud BigQuery erfüllen beide die Anforderungen unserer Gutachter in vergleichbarem Maße.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Databricks.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Databricks gegenüber Google Cloud BigQuery.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Databricks
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 Databricks
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
160
8.8
612
Einfache Bedienung
8.7
161
8.7
626
Einfache Einrichtung
8.6
75
8.8
401
Einfache Verwaltung
8.5
61
8.5
224
Qualität der Unterstützung
8.5
147
8.4
564
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.8
60
8.7
217
Produktrichtung (% positiv)
9.5
152
9.2
600
Funktionen
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
123
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
121
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
121
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
124
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
124
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
123
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
124
Datenmanagement
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
223
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
214
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
219
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
215
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
204
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
205
|
Verifizierte Funktion
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
204
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
216
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
204
|
Verifizierte Funktion
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
190
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
215
|
Verifizierte Funktion
Leistung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
220
|
Verifizierte Funktion
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
211
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
217
|
Verifizierte Funktion
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
132
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
129
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
79
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
80
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
80
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
78
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
51
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
51
Marketing-Operationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
65
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
63
Kampagnen-Aktivität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
63
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
65
Agentic KI - Marketinganalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
212
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
178
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
176
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
170
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
139
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
136
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
153
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
168
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
136
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
170
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
164
Datentransformation
8.8
130
|
Verifizierte Funktion
8.8
288
9.3
83
|
Verifizierte Funktion
9.3
295
Verbindung
8.4
120
|
Verifizierte Funktion
8.1
256
9.0
133
|
Verifizierte Funktion
8.2
254
9.0
129
|
Verifizierte Funktion
8.7
283
9.1
132
|
Verifizierte Funktion
8.8
274
Transaktionen
8.3
127
|
Verifizierte Funktion
8.5
283
8.6
127
|
Verifizierte Funktion
8.7
282
8.5
117
|
Verifizierte Funktion
8.3
260
8.5
111
|
Verifizierte Funktion
8.4
267
9.3
77
|
Verifizierte Funktion
8.5
259
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 Databricks und Google Cloud BigQuery sind kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab
Einzigartige Kategorien
Azure Databricks hat keine einzigartigen Kategorien
Google Cloud BigQuery ist kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken, Big-Data-Integrationsplattformen, ETL-Werkzeuge, Großdatenverarbeitung und -verteilung, Marketing-Analytik, Predictive Analytics, Datenlagerhaus, und Daten-Cleanroom
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Databricks
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
23.0%
Computersoftware
12.0%
Einzelhandel
5.0%
Finanzdienstleistungen
4.5%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.0%
Andere
51.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.2%
Computersoftware
13.5%
Einzelhandel
7.1%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Marketing und Werbung
5.1%
Andere
51.7%
Top-Alternativen
Diskussionen
Is Azure Databricks PaaS or SAAS?
2 Kommentare
PG
Sein PaaS-Tool bietet Entwicklern die Möglichkeit, ihre ETL-Pipelines für große Datensätze mithilfe einer Multi-Cluster-Umgebung von Spark zu erstellen.Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um Databricks in ADF zu verwenden?
1 Kommentar
AS
Zuerst müssen Sie einen verknüpften Dienst für ADF erstellen, um eine Verbindung zu Ihrem Databricks-Cluster herzustellen. Sie können eine Verbindung zu so...Mehr 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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