KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
G2-Rezensenten berichten, dass Looker in seiner Benutzeroberfläche und im Gesamtdesign hervorragend ist, was es den Benutzern erleichtert, schnell saubere, interaktive Dashboards zu erstellen. Ein Benutzer hob die Fähigkeit hervor, wichtige Leistungsindikatoren effektiv zu visualisieren, was die Flexibilität und Anpassungsoptionen der Plattform zeigt.
Benutzer sagen, dass Google Cloud BigQuery sich durch seine super schnellen Abfragefähigkeiten auszeichnet, die eine bedarfsgerechte Analyse großer Datensätze ohne Serververwaltung ermöglichen. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die eine zuverlässige und effiziente Datenverarbeitung benötigen.
Laut verifizierten Bewertungen wird Looker für seine einfache Konfiguration über mehrere Integrationen hinweg gelobt, was ein bedeutender Vorteil für Teams ist, die ihre Analyseprozesse optimieren möchten. Benutzer schätzen die Flexibilität, die es bei der Anpassung an verschiedene Arbeitsabläufe bietet.
Rezensenten erwähnen, dass die serverlose Architektur von Google Cloud BigQuery zu seiner einfachen Implementierung beiträgt, was es zu einer bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die ein robustes Analysetool ohne den Aufwand der Infrastrukturverwaltung benötigen. Dieser Aspekt ist besonders ansprechend für Benutzer mit häufigen Datenanalyse-Workloads.
G2-Rezensenten heben hervor, dass Looker zwar einen starken Fokus auf mittelständische Benutzer hat, es jedoch im Vergleich zu Google Cloud BigQuery, das für größere Organisationen konzipiert ist, möglicherweise nicht so effektiv auf Unternehmensbedürfnisse eingeht. Diese Unterscheidung kann die Wahl für Unternehmen je nach Größe und Anforderungen beeinflussen.
Benutzer berichten, dass beide Plattformen soliden Support bieten, aber Looker leicht mit einer höheren Support-Bewertung punktet. Rezensenten schätzen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Looker-Support-Teams, was für Teams, die während kritischer Projekte Unterstützung benötigen, entscheidend sein kann.
Google Cloud BigQuery vs Looker
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Google Cloud BigQuery einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Jedoch bevorzugten Rezensenten es insgesamt, Geschäfte mit Looker zu machen.
Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Looker.
Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Looker.
Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud BigQuery gegenüber Looker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
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.
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
No, Looker is not an ETL tool. It is a Business Intelligence (BI) and Data Analytics platform that helps users visualize, explore and analyze data.Mehr erfahren
Bester Weg, um mit Visualisierungen zu beginnen?
2 Kommentare
AG
Looker verfügt über eine integrierte Reihe von Visualisierungen, die Sie automatisch auf jedes Dataset anwenden können, mit dem sie arbeiten. Sobald Sie Ihre...Mehr erfahren
Which databases does Looker work with?
1 Kommentar
Offizielle Antwort von Looker
Looker works with any SQL readable data store, including Hadoop. Looker sits in-database allowing you to access all of your row level data and leverage the...Mehr erfahren
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