Google Cloud BigQuery Bewertungen & Produktdetails

Hallo, ich bin ein KI-Ingenieur und habe GCP seit meiner Studienzeit genutzt. BigQuery ist eines meiner Lieblingstools. Ich mag, wie einfach und benutzerfreundlich es ist. Ich arbeite hauptsächlich mit Streaming-Daten, daher ist Skalierbarkeit sehr wichtig, und es verarbeitet große Datenmengen für Modelltraining und Analysen so mühelos. Die Geschwindigkeit ist ausgezeichnet. Die Integration von BigQuery ML ist einer meiner Lieblingsaspekte, da sie es mir ermöglicht, maschinelle Lernmodelle mit SQL zu trainieren, zu bewerten und bereitzustellen. Das spart viel Zeit. Auch die nahtlose Verbindung mit Vertex AI und Cloud Storage macht die Datenvorbereitung für KI-Projekte sehr reibungslos. Ich genieße es wirklich, es in meinem täglichen Arbeitsablauf zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich sehe, dass die erweiterten Modellanpassungsoptionen in BigQuery ML im Vergleich zu TensorFlow oder PyTorch begrenzt sind, aber insgesamt ist es das Beste. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das erste, was ich mag, ist, dass es Google ist, und das zweite ist, dass ich wirklich schätze, wie leistungsstark und mühelos es ist. Die traditionellen SQL-Abfragen laufen langsamer auf großen Datensätzen. Aber auf BigQuery laufen Abfragen so schnell auf Milliarden von Zeilen ohne zusätzliche Server oder Infrastrukturen. Es ist auch sehr skalierbar für Echtzeitdaten. Außerdem ist BigQuery ML sehr nützlich, um ML-Modelle für Vorhersagen zu erstellen, und die Datenvisualisierung ist mit Looker einfach. Und die Integration mit anderen GCP-Diensten wie Cloud Storage, Dataflow und Pub/Sub macht meine ETL- und Analyse-Pipelines reibungslos. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe keine Probleme, es nicht zu mögen. Ich meine, es ist eine sehr gute und leistungsstarke Plattform. Ja, ich habe gehört, dass es teuer ist, aber es bietet auch den besten Service, also ist es das wert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich bin ein Junior-Datenanalyst und benutze seit 3 Jahren Google Cloud. BigQuery ist eines meiner Lieblingstools. Ich mag, wie einfach es ist, große Datensätze zu handhaben und abzufragen. Selbst wenn ich kein fortgeschrittenes SQL kenne, ist die Benutzeroberfläche sehr benutzerfreundlich und leicht zu erlernen. Die Geschwindigkeit ist erstaunlich, ich kann komplexe Abfragen auf Millionen von Zeilen ausführen und erhalte die Ergebnisse in Sekunden. Auch die Integration ist großartig, es integriert sich mit Google Sheets und Looker Studio für Dashboards, und es ist Google, also funktioniert die Google-Umgebung reibungslos mit jeder Google-Software. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bevor ich es in meinem Unternehmen verwendet habe, habe ich es auch für den persönlichen Gebrauch, für meine Projekte, genutzt. Dabei habe ich festgestellt, dass die Abrechnungskosten sehr hoch sind. Oft wurden die Gebühren von meinem Bankkonto abgebucht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe BigQuery verwendet, um massive Datensätze zu verwalten und zu analysieren, und die Erfahrung war ausgezeichnet. Der beste Teil, den ich mag, ist, wie schnell es komplexe Abfragen verarbeitet, selbst bei Milliarden von Zeilen. Es fühlt sich an, als müsste man sich keine Sorgen um das Skalieren machen, einfach SQL schreiben und schnell Ergebnisse erhalten. Was mir am meisten gefällt, ist die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Tools wie Cloud Storage und Data Studio. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preisgestaltung ist höher, es ist etwas knifflig, besonders für Teams, die nicht an ein Abrechnungssystem pro Abfrage gewöhnt sind. Wenn Abfragen nicht optimiert sind, können die Kosten steigen, und das Debuggen langer Abfragen fühlt sich manchmal schwieriger an im Vergleich zu traditionellen Datenbanken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde Google Cloud BigQuery äußerst vorteilhaft für die Bewältigung der Big-Data-Speicher- und Data-Warehouse-Bedürfnisse unserer Organisation, aufgrund seiner bemerkenswerten Geschwindigkeit und Effizienz bei der Abfrage großer Datenmengen. Diese Effizienz verbessert unsere Fähigkeit, umfangreiche Datensätze schnell zu verarbeiten, erheblich. Ich schätze auch die Datenpartitionierungs- und Speichermöglichkeiten sowie die Fähigkeit, den Datenverlauf zu verfolgen, die unglaublich nützlich sind. Darüber hinaus ermöglicht die Kapazität, Ansichten und Tabellen über unsere Daten zu erstellen, zusammen mit den Integrationsoptionen wie der Aktivierung von Looker Studio und anderen Dashboards, dass wir nahtlos wertvolle Einblicke aus unseren Daten gewinnen können. Zudem ist der Support, den das Google-Team bietet, vorbildlich und liefert stets schnelle und effektive Lösungen für alle Probleme, die wir antreffen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde es teuer, einfache Abfragen wie 'SELECT *' auf sehr großen Tabellen in Google Cloud BigQuery auszuführen. Wenn es eine Möglichkeit gäbe, diese Kosten zu senken, wäre das vorteilhaft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Dateningenieur arbeite ich täglich mit riesigen Datensätzen. BigQuery hat mir dabei geholfen, ETL-Prozesse erheblich zu vereinfachen. Am besten gefällt mir die serverlose Plattform und die blitzschnelle Abfrageleistung. Außerdem liebe ich die nahtlose Integration mit dem Google Cloud-Ökosystem, wie die Integration von BigQuery und Cloud Storage sowie Tableau. Es ermöglicht mir, Daten reibungslos zwischen Systemen zu bewegen und automatisierte Pipelines ohne Probleme zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preissichtbarkeit für sehr große Abfragen kann manchmal teuer werden, wenn sie nicht richtig optimiert sind. Bessere Werkzeuge zur Kostenschätzung von Abfragen würden es erleichtern, die Arbeitslast zu planen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

BigQuery ist ein wesentlicher Bestandteil meiner täglichen Arbeitsabläufe als Senior Data Specialist geworden. Was am meisten auffällt, ist seine Fähigkeit, massive Datensätze mühelos zu verarbeiten. Die serverlose Architektur beseitigt den Aufwand der Infrastrukturverwaltung. Ich mag die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Diensten. Die SQL-basierte Schnittstelle macht es sowohl für Analysten als auch für Datenwissenschaftler zugänglich, und die Möglichkeit, ML-Modelle direkt in BigQuery auszuführen, war ein Wendepunkt für fortgeschrittene Analysen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kostenoptimierung kann manchmal knifflig sein, insbesondere bei häufigen Abfragen auf sehr großen Tabellen. Eine ordnungsgemäße Partitionierung und Clusterbildung sind erforderlich, um die Kosten im Griff zu behalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, dass Google BigQuery es mühelos macht, riesige Datensätze mit hoher Geschwindigkeit zu analysieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Die serverlose Architektur skaliert automatisch, und ich kann Milliarden von Zeilen in Sekunden mit Standard-SQL abfragen. Die Integration mit Google Cloud-Diensten, integriertes maschinelles Lernen und nahtlose Verbindung zu Tools wie Looker Studio machen es sowohl für Dateningenieure als auch für Analysten sehr leistungsfähig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Hauptherausforderung bei BigQuery ist das Kostenmanagement – nicht optimierte Abfragen können schnell teuer werden. Einige SQL-Funktionen verhalten sich anders als in traditionellen Datenbanken, daher gibt es eine gewisse Lernkurve. Außerdem sind transaktionale Operationen und häufige Aktualisierungen auf Zeilenebene eingeschränkt, was es weniger geeignet für OLTP-ähnliche Workloads macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Datenanalyst nutze ich BigQuery fast täglich, um große Datensätze abzufragen, zu bereinigen und zu analysieren. Ich mag es wirklich, wie einfach es ist, BigQuery mit Visualisierungstools wie Looker Studio und Tableau zu verbinden. Die Integration mit Google Sheets ist auch sehr praktisch für leichte Berichterstattung, wenn Stakeholder ein einfaches Tabellenformat bevorzugen. Die Benutzeroberfläche ist sehr benutzerfreundlich, und die Möglichkeit, Abfragen direkt im Browser zu schreiben, ist für die Analyse sehr praktisch. Die Implementierung ist sehr einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Hauptherausforderung ist das Kostenmanagement. Da BigQuery basierend auf den verarbeiteten Daten abrechnet, kann die explorative Analyse teuer werden, wenn Abfragen nicht optimiert sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze die Fähigkeit von Google Cloud BigQuery sehr, große Datensätze zu analysieren, ohne mir Gedanken über die Servergröße machen zu müssen, was die Verwaltung von Big Data vereinfacht. Die schnelle Leistung von Google Cloud BigQuery erspart mir die Zeitverschwendung durch langsame Verarbeitung großer Datensätze und macht meine Arbeit wesentlich effizienter. Besonders schätze ich die nahtlose Skalierbarkeit; es skaliert mühelos nach oben und unten, sodass ich nicht ständig an die Serververwaltung denken muss. Ich genieße, wie reibungslos es sich in andere Google-Tools integriert, was die einfache Bewegung von Daten über verschiedene Plattformen hinweg erleichtert und meinen gesamten Arbeitsablauf verbessert. Die einfache Einrichtung aufgrund der vertrauten Google-Umgebung ist ein weiterer Aspekt, den ich sehr praktisch finde, da die anfängliche Implementierung reibungslos und unkompliziert verläuft. Insgesamt machen diese Funktionen Google Cloud BigQuery zu einem leistungsstarken und benutzerfreundlichen Werkzeug für die effiziente Handhabung von Big Data. Der Kundenservice ist leicht erreichbar, was die Nutzungshäufigkeit erhöht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal wird die Benutzeroberfläche klobig und es ist schwierig, Preise vorherzusagen. Die Benutzeroberfläche könnte sauberer sein und die Preisvorhersage könnte verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.