KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
G2-Bewerter berichten, dass Google Cloud BigQuery in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere G2-Bewertung im Vergleich zu Dremio 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.
Benutzer sagen, dass Dremio in seiner Benutzerfreundlichkeit glänzt, insbesondere während des Onboarding-Prozesses. Viele Bewerter heben hervor, wie schnell sie sich mit mehreren Datenquellen verbinden konnten, ohne eine komplizierte Einrichtung, was ein großer Vorteil für Teams ist, die schnell starten möchten.
Laut verifizierten Bewertungen ist die Leistung von Google Cloud BigQuery beim Umgang mit großen Datensätzen beeindruckend, wobei Benutzer seine Fähigkeit hervorheben, Milliarden von Abfragen effizient zu verarbeiten. Diese Fähigkeit wird durch das Pay-as-you-go-Modell verbessert, das die Abläufe vereinfacht und Experimente fördert.
Rezensenten erwähnen, dass Dremio zwar starke Integrationsmöglichkeiten mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich relationaler und NoSQL-Datenbanken, bietet, es jedoch immer noch Herausforderungen bei den Gesamtleistungsmetriken im Vergleich zu BigQuery gibt. Benutzer schätzen Dremios Fähigkeit, direkt von S3 und HDFS abzufragen, aber einige empfinden, dass es nicht das gleiche Maß an Geschwindigkeit und Effizienz bietet.
G2-Bewerter heben hervor, dass Google Cloud BigQuery eine robuste Reihe von integrierten Analysetools bietet, die viele Benutzer für ihre Datenanalysebedürfnisse als vorteilhaft empfinden. Die Integration von BigQuery ML und KI-Tools wird besonders als bahnbrechend für Teams angesehen, die maschinelle Lernfähigkeiten nutzen möchten.
Benutzer berichten, dass die Supportqualität von Dremio lobenswert ist und eine etwas höhere Bewertung als BigQuery hat. Dennoch führt die allgemeine Benutzererfahrung mit BigQuery, einschließlich seiner Verwaltungsfreundlichkeit und umfassenden Support-Ressourcen, tendenziell zu einem günstigeren Eindruck bei den Benutzern.
Dremio vs Google Cloud BigQuery
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Dremio einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit Google Cloud BigQuery, zusammen mit der Verwaltung.
Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Dremio.
Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Dremio.
Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Dremio gegenüber Google Cloud BigQuery.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Dremio
Keine Preisinformationen verfügbar
Google 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.
Eine Reflexion ist eine optimierte Materialisierung von Quelldaten oder einer Abfrage, ähnlich einer materialisierten Ansicht, die von einer bestehenden...Mehr erfahren
Dremio hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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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