Google Cloud BigQuery Funktionen

Statistisches Tool (3)

Skripterstellung: Wie in 79 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen
Data-Mining: Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor 79 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Algorithmen: Basierend auf 80 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an

Datenanalyse (2)

Entscheidungsfindung (4)

Modellierung: Basierend auf 80 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Bietet Modellierungsfunktionen
Daten-Visualisierungen: Basierend auf 78 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme
Report Generation: Basierend auf 80 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Generiert Berichte über die Datenleistung
Datenvereinheitlichung: Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform Diese Funktion wurde in 78 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.

Marketing-Operationen (6)

ROI-Verfolgung: Hilft Marketern, den Return on Investment (ROI) zu messen, indem sie die Effektivität der Kampagne im Vergleich zu den Kosten analysieren Diese Funktion wurde in 65 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.
Datenerhebung: Basierend auf 64 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Sammelt Daten über die Effektivität, Wirkung und Reichweite von Marketingkampagnen
Kunden-Insights: Wie in 64 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Sammelt und berichtet über Daten in Bezug auf Customer Journeys, Präferenzen und Historie
Multi-User-Zugriff: Ermöglicht mehreren Benutzern den Zugriff auf einen einheitlichen, transparenten Überblick über Analysen, Dashboards und Kampagnenergebnisse 65 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Ausgaben-Management: Wie in 63 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Enthält Funktionen für Budgetierung, Prognose und Verwaltung von Marketinginvestitionen
Weißes Etikett: Basierend auf 62 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Bietet einen White-Labeling-Service für Agenturen oder Wiederverkäufer, um das Branding der Plattform anzupassen

Kampagnen-Aktivität (6)

Kampagnen-Insights: Wie in 67 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Analysiert historische und aktuelle Marketingkampagnen, um die zukünftige Strategie zu informieren
Berichte und Dashboards: Wie in 67 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Erstellt Berichte und Dashboards zur Analyse der Ergebnisse von Kampagnen
Stickiness der Kampagne: Basierend auf 64 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Identifiziert, welche Marketingkampagnen in offenen oder geschlossenen Verkaufschancen aufgelöst wurden
Multichannel-Sendungsverfolgung: Wie in 61 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Sammelt Leistungsdaten von Marketingkampagnen über mehrere Kanäle hinweg
Markenoptimierung: Basierend auf 62 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Bietet Marken und Unternehmen die Möglichkeit, bestehende oder zukünftige Kampagnen durch Feedback zu korrigieren oder zu ändern
Prädiktive Analytik: Basierend auf 64 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Kampagnenergebnisse vorherzusagen und Maßnahmen zur Optimierung vorzuschlagen

Datenbank (3)

Datenerfassung in Echtzeit: Wie in 177 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit
Datenverteilung: Wie in 175 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern
Data Lake: Basierend auf 169 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw.

Integrationen (2)

Plattform (3)

Maschinelle Skalierung: Basierend auf 153 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen
Datenaufbereitung: Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren Diese Funktion wurde in 167 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.
Spark-Integration: Basierend auf 135 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus

Verarbeitung (2)

Datentransformation (2)

Verbindung (4)

Hadoop-Integration: Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus 253 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Spark-Integration: Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus Diese Funktion wurde in 251 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.
Multi-Source-Analyse: Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken. 280 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Data Lake: Wie in 271 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern.

Transaktionen (5)

Datenvisualisierung: Wie in 280 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar.
Daten-Workflow: Wie in 279 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren.
Geregelte Ermittlung: Basierend auf 257 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs.
Eingebettete Analytik: Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen. 264 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Notizbücher: Basierend auf 256 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen

Management (2)

Funktionalität (5)

Extraktion: Extrahieren Sie Daten aus den angegebenen Quellen wie relationalen Datenbanken, JSON-Dateien und XML-Dateien. 119 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Transformation: Basierend auf 123 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Bereinigen Sie extrahierte Daten und formatieren Sie sie neu in das gewünschte Zielformat.
Laden: Wie in 123 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Laden Sie neu formatierte Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder einen anderen Speicherort.
Automatisierung: Ordnen Sie ETL-Prozesse so an, dass sie automatisch nach dem erforderlichen Zeitplan ablaufen (z. B. täglich, wöchentlich, monatlich). 122 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Skalierbarkeit: Wie in 122 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Kann die Rechenleistung basierend auf dem ETL-Volumen nach oben oder unten skalieren.

Datenmanagement (6)

Datenintegration: Basierend auf 220 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen.
Datenkompression: Basierend auf 211 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung.
Datenqualität: Basierend auf 216 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität.
Integrierte Datenanalyse: Basierend auf 213 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw.
Maschinelles Lernen in der Datenbank: Basierend auf 202 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet integrierte Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenaufbereitungsfunktionen, Modellauswertung und -verwaltung usw.
Data Lake Analytics: Basierend auf 202 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS

Integration (3)

KI/ML-Integration: Basierend auf 201 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Lässt sich in Data-Science-Workflows, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) integrieren.
Integration von BI-Tools: Basierend auf 214 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Lässt sich in BI-Tools integrieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Data-Lake-Integration: Basierend auf 201 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und Erfassung von unstrukturierten, halbstrukturierten und Streaming-Daten.

Einsatz (2)

Leistung (2)

Sicherheit (6)

Daten-Governance: Basierend auf 208 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Richtlinien, Verfahren und Standards für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten.
Datensicherheit: Basierend auf 214 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Schränkt den Datenzugriff auf Zellebene ein, maskiert oder verbirgt Teile von Zellen und verschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung
Rollenbasierte Autorisierung: Stellt vordefinierte Systemrollen, Berechtigungen und benutzerdefinierte Rollen für Benutzer bereit. 70 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Authentifizierung: Wie in 69 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Ermöglicht die Integration mit externen Sicherheitsmechanismen wie Kerberos, LDAP-Authentifizierung usw.
Überwachungsprotokolle: Basierend auf 69 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Stellt ein Überwachungsprotokoll bereit, um den Zugriff und die Vorgänge zu verfolgen, die für Datenbanken ausgeführt werden, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.
Verschlüsselung: Bietet Verschlüsselungsfunktionen für alle ruhenden Daten mithilfe von Verschlüsselungsschlüsseln. Diese Funktion wurde in 65 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.

Lagerung (2)

Verfügbarkeit (3)

Automatisches Sharding: Implementiert eine automatische horizontale Datenpartitionierung, die das Speichern von Daten auf mehr als einem Knoten ermöglicht, um horizontal hochzuskalieren. Diese Funktion wurde in 62 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.
Automatische Wiederherstellung: Stellt im Falle eines Fehlers einen korrekten (konsistenten) Zustand einer Datenbank wieder her. Diese Funktion wurde in 66 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.
Daten-Replikation: Basierend auf 68 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Kopieren Sie Daten über mehrere Server über Master-Slave, Peer-to-Peer-Replikationsarchitektur usw.

Unterstützen (2)

Zentralisierte Berechnung (1)

Lokalisierte Berechnung (1)

Generative KI (4)

Textgenerierung: Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. 51 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Textzusammenfassung: Basierend auf 51 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.
Textgenerierung: Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. 129 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Textzusammenfassung: Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. 126 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Agentic KI - Marketinganalyse (3)

Autonome Aufgabenausführung: Basierend auf 15 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen
Systemübergreifende Integration: Wie in 15 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg
Proaktive Unterstützung: Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an. 15 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.