Google Cloud BigQuery Bewertungen & Produktdetails

BigQuery ist erstaunlich, ich benutze es seit 3 Jahren, es ist ziemlich einfach zu bedienen und leistungsstark, ich mag seine Geschwindigkeit und die einfache Benutzeroberfläche. Die Trennung von Speicher und Rechenleistung, elastische Skalierung und automatische Leistungsoptimierung machen es extrem zuverlässig für groß angelegte analytische Arbeitslasten. Die native SQL-Schnittstelle ist intuitiv, und Funktionen wie spaltenbasierte Speicherung, Zeitreisen, Clustering und materialisierte Ansichten steigern die Leistung für massive Datensätze. Ich habe es mit Vertex AI, Tableau, Cloud Storage usw. integriert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt keine Probleme, alles, was wir brauchen, ist gute praktische Erfahrung. Ohne diese kann es schwierig erscheinen, es zu benutzen, aber sobald wir uns daran gewöhnt haben, ist es das fortschrittlichste Werkzeug für Data Warehousing. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich kann viele gute Dinge über BigQuery sagen, weil ich es einfach mag. Es sind mehr als 3 Jahre vergangen, seit ich angefangen habe, GCP und BigQuery als mein Haupt-Data-Warehousing-Tool für ETL und Datenbereinigung zu verwenden. Es ist erstaunlich, es kann große Datenmengen ohne Probleme verarbeiten, es verarbeitet riesige Datenvolumen so schnell ohne Cluster-Management, das automatische Skalieren erspart viel operativen Aufwand. Ich habe es auch mit Tableau und Vertex AI sowie einigen internen ETL-Tools integriert. Die Integration hält unseren Datenfluss von der Erfassung bis zur Analyse reibungslos. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten sind ziemlich hoch, aber es ist in Ordnung, ich meine, es bietet den besten Kundenservice und Leistung, daher ist es einfach zu bedienen. Persönlich habe ich keine Probleme damit, es ist das perfekte Werkzeug für mich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

BigQuery ist am besten für die Modellentwicklung geeignet. Ich benutze GCP zusammen mit Azure für Daten-Workflows und Modellentwicklung. Ich verwende BigQuery hauptsächlich, um große Mengen an Feature-Daten zu verarbeiten und schnelle SQL-Pipelines für das Modelltraining auszuführen. Ich mag es, weil es riesige Datensätze in Sekunden verarbeiten kann, selbst wenn ich Aggregationen für das Feature-Engineering durchführe. Es spart mir viel Zeit, da ich früher lange auf ETL-Jobs warten musste, die jetzt fast sofort ausgeführt werden. Die Integration mit Vertex AI hilft auch in unserer Pipeline. Ich exportiere kuratierte Datensätze von BigQuery zu Vertex AI, um schwere Modelle zu trainieren, und der Prozess verläuft reibungslos. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe keine große Beschwerde, aber der einzige Bereich, in dem ich das Gefühl habe, dass eine kleine Verbesserung erforderlich ist, ist die Kostentransparenz. Manchmal steigen die Abfragekosten, wenn ich explorative Abfragen ohne ordnungsgemäße Filter ausführe. Insgesamt war es jedoch eine große Unterstützung bei der Beschleunigung unserer ML-Workflows. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nun, das Hauptsächliche, was mir gefällt, ist, dass es Google ist, der Kundenservice ist erstklassig, wann immer wir auf Probleme stoßen, lösen sie diese so schnell wie möglich. Ich nutze GCP seit 4 Jahren und jeder Dienst ist erstaunlich. BigQuery ist mein Lieblings-Data-Warehousing-Tool, weil es gute Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bietet. Ich arbeite täglich damit, um riesige Datensätze zu verwalten, und es bietet mir die beste Leistung. Die anderen Dienste sind so einfach zu nutzen, dass ich meinen Workflow leicht integrieren und implementieren kann. Die SQL-Schnittstelle ist sehr komfortabel und Funktionen wie Partitionierung und Clustering machen Abfragen schneller und kostengünstiger. Ich habe es mit Tableau und Cloud Storage integriert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Persönlich liebe ich es einfach, es gibt nichts, was mir daran nicht gefällt. Ja, es funktioniert manchmal langsam, aber das ist verhandelbar. Ich habe keine Beschwerden darüber. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt viele Dinge, die ich an BigQuery mag. Ich benutze BigQuery in GCP seit mehr als 3 Jahren, da GCP meine primäre Cloud ist. Am meisten gefällt mir die Leistung, weshalb ich es gewählt habe. Die Skalierbarkeit und die serverlose Plattform sind einfach erstaunlich. Es verarbeitet all meine unordentlichen und massiven Daten ohne Probleme. Es besteht keine Notwendigkeit für Clustering, die spaltenbasierte Speicherung und die automatische Optimierung machen Abfragen super schnell, selbst bei Milliarden von Zeilen. Ich mag auch, wie einfach es sich mit anderen Google Cloud-Tools wie Dataflow, Dataproc und Vertex AI integriert. Und das Wichtigste ist, dass die Benutzeroberfläche so sauber und einfach zu bedienen ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nun, ich habe keine Beschwerden bezüglich irgendwelcher Leistungsprobleme, ja, es ist ein bisschen teuer, aber die Plattform ist wirklich ihr Geld wert, und sie ist sehr zuverlässig und stabil. Google bietet den besten Kundenservice. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich nutze GCP als Haupt-Cloud-Plattform, zusammen mit Azure, und BigQuery ist mein bevorzugtes Data-Warehousing-Tool und auch für die Modellentwicklung. Ich mag es, weil es schnell und stabil ist, und auch seine Skalierbarkeit ist im Vergleich zu anderen Clouds großartig. Es sind mehr als 2 Jahre vergangen, und ich nutze es immer noch, um riesige Datensätze so einfach zu handhaben. Und ich liebe die Integration von BigQueryML, ich meine, es ist erstaunlich, dass ich einfache ML-Modelle direkt mit SQL erstellen und trainieren kann. Es hilft mir sehr, wenn ich schnelle Vorhersagen testen oder eine Merkmalsanalyse durchführen möchte, ohne Daten auf eine andere Plattform zu verschieben. Ich habe es mit Vertex AI, Looker und Tableau verbunden, um End-to-End-Pipelines zu erstellen. Und es ist wirklich einfach zu benutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe keine Beschwerden über Leistungsprobleme, aber ja, es ist ein bisschen teuer. Wenn ich mehrere Experimente oder große Abfragen ausführe, kann es schnell teuer werden. Aber es ist in Ordnung, weil ich schnelle und groß angelegte ML-Workflows bekomme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

GCP ist meine primäre Cloud-Plattform in meinem Unternehmen. Und ich nutze BigQuery täglich für Data Warehousing und ETL-Prozesse. Ich mag es, es ist wirklich sehr schnell im Vergleich zu anderen Clouds, und es ist einfach zu verwenden für beliebige Datensätze. Ich habe Milliarden von Zeilen nur mit SQL abgefragt. Und persönlich liebe ich die Google-Umgebung, wie sie sich mit Google Cloud, Dataflow und Google Storage integriert, außerdem habe ich es mit Tableau für die Datenvisualisierung integriert. Es ist sehr reibungslos, ich mag, wie einfach es ist, Daten aus verschiedenen Quellen zu laden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist jetzt ein Jahr her, und ich benutze es immer noch ohne Probleme. Die Kosten sind in Ordnung, weil die Leistung sehr gut ist, aber es ist nicht für den persönlichen Gebrauch oder kleine Projekte geeignet, da es ein bisschen teuer ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nun, ich benutze BigQuery seit 8 bis 9 Monaten, und es ist erstaunlich. Es ist extrem schnell und effizient, wenn man mit sehr großen Datenmengen arbeitet. Ich schätze es sehr, dass es Standard-SQL unterstützt, was die Nutzung ohne viel Schulung erleichtert. Das serverlose Setup spart viel Zeit, da wir keine Hardware oder Leistungstuning verwalten müssen. Es integriert sich nahtlos mit anderen Google Cloud-Diensten, was beim Aufbau kompletter Datenpipelines hilft. Insgesamt bietet es großartige Leistung und Flexibilität für analytische Arbeitslasten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nun, es gibt nichts daran auszusetzen, aber manchmal, wenn Abfragen nicht richtig optimiert sind, würden bessere Kostenwarnungen und Tipps zur Abfrageoptimierung innerhalb der Konsole es noch besser machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe BigQuery für die Datenaufbereitung verwendet. Als leitender Datenanalyst mag ich BigQuery wirklich, weil es so schnell und zuverlässig beim Umgang mit großen Datensätzen ist. Es ist ein vollständig serverloses Data Warehouse, sodass wir uns keine Sorgen über Infrastruktur- oder Skalierungsprobleme machen müssen. Ich kann Milliarden von Zeilen innerhalb von Sekunden abfragen, was die Analyse sehr effizient macht. Die SQL-Syntax ist sehr vertraut, sodass die Einarbeitung neuer Teammitglieder einfach ist. Ich mag auch, wie reibungslos es sich mit anderen Google Cloud-Tools wie Dataflow, Cloud Storage und Looker Studio verbindet. Die Partitionierungs- und Clustering-Optionen helfen uns, Kosten und Leistung gut zu verwalten. Die Benutzeroberfläche ist sauber und einfach zu bedienen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

wenn jemand versehentlich eine schwere Abfrage ausführt, können die Kosten hoch werden. Ich wünschte, es gäbe ein besseres Alarmsystem, bevor große Abfragen ausgeführt werden. Die Benutzeroberfläche zur Ansicht historischer Abfragen kann etwas verwirrend sein, wenn mehrere Benutzer im selben Projekt arbeiten. Abgesehen davon ist es sehr stabil und verursacht selten Leistungsprobleme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist ein langer Weg gewesen, seit ich die GCP-Plattform benutze, und auch BigQuery. Ich nutze BigQuery für Data Warehousing und ETL, und es ist erstaunlich und einfach zu bedienen. Ich mag wirklich seine Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Einfachheit. Es verarbeitet Terabyte an Daten sehr reibungslos. Das Abfragen ist erstaunlich, selbst bei komplexen Joins über mehrere große Tabellen hinweg. Ich mag auch, wie einfach es sich mit Tools wie Dataflow, Cloud Storage und Looker Studio integriert. Ich habe es auch mit Tableau verwendet. Die Partitionierungs- und Clustering-Funktionen helfen sehr bei der Optimierung von Speicher und Kosten. Die Sicherheit und das Zugriffsmanagement über IAM sind ebenfalls nützlich und einfach zu handhaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nun, ich habe keine Beschwerden darüber, aber sie könnten die Abfragehistorie und die Jobüberwachungsoberfläche verbessern. Die Benutzeroberfläche ist sauber, kann jedoch etwas verzögern, wenn zu viele Projekte bearbeitet werden. Abgesehen davon funktioniert es zuverlässig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.