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)
Analyse
Wie in 79 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten
Daten-Interaktion
Basierend auf 80 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten
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)
Hadoop-Integration
Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus 138 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Spark-Integration
Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus 135 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
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)
Cloud-Verarbeitung
Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud Diese Funktion wurde in 170 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt.
Workload-Verarbeitung
Wie in 163 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen
Datentransformation (2)
Echtzeit-Analysen
Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. 285 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Datenabfrage
Basierend auf 295 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen.
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)
Reporting
Wie in 121 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Zeigen Sie ETL-Prozessdaten über Berichte und Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken an.
Rechnungsprüfung
Wie in 119 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Zeichnen Sie ETL-Verlaufsdaten für Audits und potenzielle Datenkorrekturen auf.
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)
On-Premise
Basierend auf 187 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen.
Cloud
Basierend auf 214 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet Cloud-Bereitstellungsoptionen (Private oder Public Cloud, Hybrid Cloud).
Leistung (2)
Skalierbarkeit
Basierend auf 220 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Verwaltet riesige Datenmengen, die je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert werden können.
Integrierter Cache
Basierend auf 65 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Speichert häufig verwendete Daten schnell im Systemspeicher.
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)
Datenmodell
Wie in 70 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Speichert Datentabellen als Spalten.
Datentypen
Basierend auf 70 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Unterstützt mehrere Datentypen wie Listen, Sets, Hashes (ähnlich wie Map), sortierte Sets usw.
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)
Multi-Modell
Basierend auf 66 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Bietet Unterstützung für das Speichern, Indizieren und Abfragen von Daten in mehr als einem Format.
Betriebssysteme
Wie in 66 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Verfügbar auf mehreren Betriebssystemen wie Linux, Windows, MacOS usw.
Zentralisierte Berechnung (1)
Zentralisierte Berechnung
Wie in 27 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Bietet einen zentralen, neutralen Ort für Parteien, um Datenanalysen durchzuführen.
Lokalisierte Berechnung (1)
Lokalisierte Berechnung
Bietet lokalisierte Berechnungen, bei denen die Daten dort verbleiben, wo sie sich befinden, und von der API aufgerufen werden, um Analysen durchzuführen. 28 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
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.
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