Google Cloud BigQuery Bewertungen & Produktdetails

Ich schätze, wie BigQuery Geschwindigkeit mit Benutzerfreundlichkeit kombiniert. Die Einrichtung ist weder überwältigend noch kompliziert, und es verarbeitet Abfragen schnell, selbst bei umfangreichen Datensätzen, ohne dass viel Feintuning erforderlich ist. Ein weiterer Vorteil ist, wie es meine Arbeitsabläufe vereinfacht, indem es nahtlos mit anderen Google Cloud-Diensten integriert wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein Nachteil, den ich beobachtet habe, ist, dass die Kosten schnell steigen können, wenn ich nicht aufmerksam bin, da die Gebühren vom abgefragten Datenvolumen abhängen. Das Ausführen großer oder komplexer Abfragen kann die Ausgaben erheblich erhöhen. Da ich BigQuery nicht täglich nutze, muss ich mich gelegentlich mit bestimmten Funktionen wieder vertraut machen, und das Beheben von Problemen bei langen SQL-Jobs kann herausfordernd sein. Obwohl der Kundensupport hilfreich ist, können die Antwortzeiten manchmal langsam sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde Google Cloud BigQuery unglaublich leistungsstark für Datenanalyse und Dashboard-Erstellung, insbesondere weil ich mir keine Sorgen um die Verwaltung von Servern oder Infrastruktur machen muss. Seine Leistung im Umgang mit großen Datensätzen ist beeindruckend, besonders wie schnell es SQL-Abfragen auf Millionen von Zeilen ausführt, was mir viel Zeit bei der Analyse und Berichterstellung spart. Was mir am meisten gefällt, ist seine serverlose Natur, die es mir ermöglicht, mich auf die Analyse zu konzentrieren, anstatt auf die Infrastruktur; es ist nicht nötig, Maschinen bereitzustellen oder Leistungsoptimierungen vorzunehmen, da BigQuery automatisch skaliert, um große Datensätze zu bewältigen. Darüber hinaus integriert sich BigQuery außergewöhnlich gut mit Tools wie Looker Studio, Google Data Studio und externen BI-Tools wie Power BI und Tableau, was die Dashboard-Erstellung und Berichtsautomatisierung reibungslos macht. Die anfängliche Einrichtungserfahrung war unkompliziert, da es vollständig serverlos ist und Bedenken hinsichtlich Hardwarebereitstellung, Clusterkonfiguration oder Knotenverwaltung beseitigt. Ich würde es auch für seine hervorragende Abfrageleistung im großen Maßstab loben, was seinen Nutzen in meinem Arbeitsablauf weiter erhöht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl Google Cloud BigQuery leistungsstark ist, gibt es einige Bereiche, in denen ich denke, dass es sich verbessern könnte. Die Kosten für Abfragen können schwer vorherzusagen sein, da BigQuery basierend auf den gescannten Daten berechnet. Manchmal kann sogar ein einfacher Fehler, wie das Auswählen von * in einer großen Tabelle, zu unerwartet hohen Kosten führen. Es gibt zwar Maßnahmen zur Kostenkontrolle, aber eine detailliertere Echtzeit-Kosteneinsicht während der Abfrageentwicklung wäre hilfreich. Ich glaube, dass eine Echtzeit-Kostensimulation vor der Ausführung dieses Erlebnis verbessern könnte, indem sie eine Live-Kostenschätzung während der Entwicklung von Abfragen bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze die Fähigkeit von Google Cloud BigQuery, groß angelegte Datenanalysen durchzuführen und komplexe SQL-Abfragen effizient auszuführen, um in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen. Das serverlose Design eliminiert die Notwendigkeit, komplexe Infrastrukturen zu verwalten, was es mir ermöglicht, mich mehr auf die Datenextraktion als auf die Hardwarewartung zu konzentrieren. Seine Skalierbarkeit und Geschwindigkeit sind herausragende Merkmale, da es riesige Datensätze innerhalb von Sekunden verarbeitet und die Leistung automatisch optimiert, ohne dass ich eingreifen muss. Darüber hinaus macht die nahtlose Integration mit Tools wie Looker, Data Studio, Google Sheets und Cloud Storage es zu einem idealen Werkzeug für umfassende Datenanalysen und Business Intelligence, das den gesamten Prozess von der Datenerfassung bis zur Berichterstellung rationalisiert. Die Benutzerfreundlichkeit der Plattform, bedingt durch ihre serverlose Architektur, trägt zu einem unkomplizierten und effizienten Einrichtungsprozess bei. Die Dokumentation ist klar, was das Onboarding und die Integration mit anderen Google-Tools für mein Team reibungslos macht, und das Ökosystem selbst erweist sich als einer seiner größten Vorteile. Der Übergang von einem lokalen SQL-Datenlager, das Einschränkungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Leistung hatte, zu Google Cloud BigQuery hat unser Datenmanagement und die Geschwindigkeit der Abfrageausführung drastisch verbessert – und das alles ohne die Last der Infrastrukturwartung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde das Kostenmanagement schwierig, wenn ich häufige oder komplexe Abfragen auf großen Datensätzen in Google Cloud BigQuery ausführe. Der Dienst fehlt an transparenten Kostenschätzungstools, was die Budgetierung erschwert. Darüber hinaus könnte die Benutzeroberfläche von verbesserten Funktionen zur Abfrageleistungsoptimierung profitieren. Ein weiterer Verbesserungsbereich ist der Datenimportprozess aus Nicht-Google-Quellen, der mit mehr nativen Konnektoren vereinfacht werden könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe sowohl für interne Analysen als auch für kundenorientierte Projekte mit BigQuery gearbeitet. Was mir am meisten gefällt, ist die Skalierbarkeit; ich muss mir keine Sorgen um viele Server oder das Verwalten der Infrastruktur machen. Es verarbeitet riesige Datensätze mühelos und Abfragen, die in einem traditionellen Data Warehouse Stunden dauern würden, laufen hier in Sekunden. Die SQL-Schnittstelle macht es für mich einfach. Die Integration mit dem Google Cloud-Ökosystem ist nahtlos und unkompliziert. Die Verbindung mit Looker Studio spart viel Zeit und das Preismodell "Pay as you go" funktioniert ebenfalls gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten für Abfragen können schnell steigen, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht werden, und die Lernkurve in Bezug auf Partitionierung und Cluster kann für Neulinge schwierig sein. Aber sobald die Datenstrukturen optimiert sind, sind Leistung und Kosteneffizienz ausgezeichnet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze die echte serverlose Architektur von Google Cloud BigQuery, die die Notwendigkeit für ständige Kapazitätsplanung, Clusteranpassung und Hardwareverwaltung eliminiert und den betrieblichen Aufwand erheblich reduziert. Der automatisch skalierende Speicher ist kosteneffektiv und transparent, sodass ich mich auf Datenqualität, Modellierung und Pipeline-Effizienz konzentrieren kann, ohne den Speicher manuell verwalten zu müssen. Die unvergleichliche Abfrageleistung im großen Maßstab ist ein weiteres herausragendes Merkmal, das blitzschnelle Fähigkeiten für massive Datenanalysen bietet. Darüber hinaus ist die Möglichkeit, die Datengröße vor dem Ausführen einer Abfrage zu überprüfen, kombiniert mit API-Abfragerichtlinienmodellen, die die Kosteneffizienz ausrichten, äußerst vorteilhaft für die wirtschaftliche Verwaltung großer Datensätze. Die Ausrichtung an ANSI-SQL-Standards, die native Unterstützung für verschachtelte und wiederholte Datenstrukturen wie JSON und die nahtlose Integration in das größere Google Cloud Platform (GCP)-Ökosystem vereinfachen den ETL-Prozess und die Datenmodellierung weiter und steigern die Gesamtproduktivität. Dies macht Google Cloud BigQuery zu einer robusten und äußerst sympathischen Plattform für jeden ernsthaften Datenprofi. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde, dass das Kostenmanagement mit Google Cloud BigQuery verbessert werden könnte, insbesondere bei den On-Demand-Modellen. Während das serverlose Modell die Abläufe vereinfacht, kann die On-Demand-Preisgestaltung pro Abfrage manchmal zu unerwarteten Kosten führen. Dies gilt besonders für Junior-Analysten oder wenn versehentlich komplexe Abfragen ausgeführt werden, die große Datenmengen scannen. Obwohl es einige Schutzmaßnahmen wie Kostenquoten auf Benutzerebene gibt, kann die effektive Verwaltung dieser Maßnahmen in einer großen Organisation herausfordernd sein. Darüber hinaus besteht Bedarf an besseren, intuitiveren Tools, um Echtzeitkosten zu visualisieren und automatisierte Optimierungslösungen auf Abfrageebene zu implementieren. Diese Tools könnten Datenteams helfen, Ineffizienzen schnell zu identifizieren und zu beheben, bevor sie zu wiederkehrenden Kostenproblemen werden. Außerdem muss die aktuelle Handhabung von DML und die Update-Performance für operationale Workloads auf der Plattform verbessert werden. BigQuery ist für analytische Operationen optimiert, aber DML-Operationen, wie Updates und Löschungen, können langsam und kostspielig sein, wenn es um häufige Low-Level-Updates geht. Dies ist bei Aufgaben im Bereich Datenqualitätsmanagement und -analyse üblich, da die Plattform im Wesentlichen intern ein Copy-on-Write durchführt, was nicht immer effizient für diese Arten von Operationen ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Ausführen komplexer SQL-Abfragen auf Terabytes von Daten mit Google Cloud BigQuery ist beeindruckend schnell und zuverlässig. Das serverlose Setup bedeutet, dass ich mir keine Gedanken über die Verwaltung der Infrastruktur machen muss, was eine enorme Zeitersparnis darstellt. Es verbindet sich problemlos mit anderen Google Cloud-Produkten wie Firebase und Cloud Storage, und ich mag, wie intuitiv und übersichtlich die BigQuery Studio-Oberfläche wirkt. Die Integration mit maschinellen Lernfunktionen (BigQuery ML) ist ebenfalls ein großer Vorteil für Analyseprojekte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die einzige Herausforderung, der ich begegnet bin, ist das Verstehen und Kontrollieren der Kosten bei der Arbeit mit sehr großen Datensätzen. Die Preisgestaltung für Abfragen kann anfangs etwas verwirrend sein, und es ist leicht, das Budget zu überschreiten, wenn man die Abfragegröße nicht genau verfolgt. Ein transparenterer, Echtzeit-Kostenindikator würde es noch besser machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze Google Cloud BigQuery wirklich sehr für seine unglaubliche Effizienz und Bequemlichkeit bei der Arbeit mit Big Data Analytics. Seine Fähigkeit, große Datensätze mit SQL-Abfragen in sehr kurzer Zeit zu verarbeiten, ist ein großer Vorteil. Ich liebe es, dass ich Datensätze einfach hochladen und direkt in die Analyse und maschinelle Lernalgorithmen eintauchen kann, ohne mir Gedanken über Installation, Konfiguration oder umfangreiche Programmierung machen zu müssen. Google Cloud BigQuery macht komplexe Aufgaben einfach und ist besonders effektiv beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Die Einfachheit, analytische Modelle zu erstellen oder Entscheidungsbaum-Modelle zu handhaben, fällt mir wirklich auf. Darüber hinaus macht seine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen für ETL-Pipelines es vielseitig und zuverlässig für die Datenaufnahme und -verarbeitung. Es ist viel einfacher und benutzerfreundlicher im Vergleich zu anderen Tools, was es zu meiner bevorzugten Lösung macht, wann immer neue Anwendungsfälle auftreten. Die selbsterklärende Natur seiner Tools steigert meine Produktivität enorm. Ich schätze auch seine Unterstützung für Feature Engineering und Datenbereinigung, bei der einfache Abfragen komplexe Ergebnisse erzielen können. Insgesamt war die Erfahrung bisher lobenswert, da sie eine effiziente Datenverarbeitung und schnelle Aufgabenerledigung im Vergleich zu On-Premises-Systemen ermöglicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich möchte in Zukunft niedrigere Preise für Google Cloud BigQuery-Dienste in Betracht ziehen. Da AWS-Dienste etwas günstiger sind, scheinen sie für Unternehmen erschwinglicher zu sein. Außerdem denke ich, dass die Trainingszeit drastisch reduziert werden könnte, möglicherweise durch die Optimierung der Nutzung von FPO oder GPU, da ich mir nicht sicher bin, was derzeit im Router oder Paket verwendet wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ehrlich gesagt, der beste Teil bei der Nutzung von BigQuery ist, dass ich kaum darüber nachdenken muss. In der Vergangenheit habe ich komplizierte Datencluster verwaltet und mir ständig Sorgen über Kapazität, Indizierung und Leistungsoptimierung gemacht. Jetzt, mit BigQuery, läuft alles reibungslos ohne großen Aufwand meinerseits. Was mir besonders auffällt, ist, wie effizient es komplexe Abfragen verarbeitet, selbst wenn mit Milliarden von Datensätzen gearbeitet wird. Es ist auch einfach einzurichten und zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist wichtig, dem Kostenmodell große Aufmerksamkeit zu schenken, da es einen leicht überraschen kann, wenn man nicht vorsichtig ist. Obwohl dies nicht unbedingt ein Fehler ist, ist es eine potenzielle Falle, derer sich die Benutzer bewusst sein sollten. Folglich kann es etwas schwieriger sein, die Kosten unter Kontrolle zu halten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich nutze Google Cloud BigQuery für groß angelegte Datenanalysen und Berichterstellung und liebe seine Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, die meine Datenverarbeitungsaufgaben erheblich verbessern. Das herausragende Merkmal für mich ist seine serverlose Architektur, die es unglaublich einfach macht, je nach Bedarf hoch- oder herunterzuskalieren, wodurch die Komplexität der Wartung physischer Server oder einer komplexen Dateninfrastruktur entfällt. Diese einfache Skalierbarkeit ermöglicht eine nahtlose und effiziente Nutzung und stellt sicher, dass die Leistung auch bei schwankenden Arbeitslasten nicht beeinträchtigt wird. Darüber hinaus finde ich die anfängliche Einrichtung sehr unkompliziert, was die benötigte Zeit und den Aufwand minimiert, um loszulegen, sodass ich mich auf Analyse und Erkenntnisse konzentrieren kann, anstatt auf logistische Hürden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein Bereich, der verbessert werden kann, ist die Kostentransparenz. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag es wirklich, wie schnell und mühelos es sich anfühlt, mit großen Datensätzen zu arbeiten. BigQuery ermöglicht es mir, komplexe Abfragen in Sekundenschnelle auszuführen, ohne mir Gedanken über die Infrastruktur machen zu müssen, und diese Einfachheit ist es, die für mich am meisten heraussticht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Hauptnachteil für mich ist die Kostenunvorhersehbarkeit. Wenn man nicht vorsichtig mit der Abfragegestaltung oder den gescannten Daten ist, können die Kosten schnell steigen. Ein wenig mehr Transparenz und Leitplanken würden es noch besser machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.