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Los revisores de G2 informan que Looker sobresale en su interfaz de usuario y diseño general, lo que facilita a los usuarios crear paneles interactivos y limpios rápidamente. Un usuario destacó la capacidad de visualizar indicadores clave de rendimiento de manera efectiva, mostrando la flexibilidad y opciones de personalización de la plataforma.
Los usuarios dicen que Google Cloud BigQuery se destaca por sus capacidades de consulta súper rápida, permitiendo el análisis bajo demanda de grandes conjuntos de datos sin la necesidad de gestión de servidores. Esta característica es particularmente beneficiosa para las empresas que requieren un procesamiento de datos confiable y eficiente.
Según las reseñas verificadas, Looker es elogiado por su facilidad de configuración en múltiples integraciones, lo cual es una ventaja significativa para los equipos que buscan optimizar sus procesos analíticos. Los usuarios aprecian la flexibilidad que ofrece para adaptarse a diversos flujos de trabajo.
Los revisores mencionan que la arquitectura sin servidor de Google Cloud BigQuery contribuye a su facilidad de implementación, convirtiéndolo en una opción preferida para organizaciones que necesitan una herramienta analítica robusta sin la carga de gestionar infraestructura. Este aspecto es especialmente atractivo para usuarios con cargas de trabajo de análisis de datos frecuentes.
Los revisores de G2 destacan que, aunque Looker tiene un fuerte enfoque en usuarios de mercado medio, puede no atender tan efectivamente las necesidades a nivel empresarial en comparación con Google Cloud BigQuery, que está diseñado pensando en organizaciones más grandes. Esta distinción puede influir en la elección de las empresas según su tamaño y requisitos.
Los usuarios informan que ambas plataformas brindan un soporte sólido, pero Looker se destaca ligeramente con una calificación de soporte de mayor calidad. Los revisores aprecian la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte de Looker, lo cual puede ser crucial para los equipos que necesitan asistencia durante proyectos críticos.
Google Cloud BigQuery vs Looker
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Google Cloud BigQuery es más fácil de usar, configurar y administrar. Sin embargo, prefirieron hacer negocios en general con Looker.
Los revisores consideraron que Google Cloud BigQuery satisface mejor las necesidades de su empresa que Looker.
Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Looker es la opción preferida.
En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Google Cloud BigQuery sobre Looker.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Google Cloud BigQuery
Free
Gratis
Nuevos clientes obtienen $300 en créditos gratuitos de Google Cloud para gastar en BigQuery con el registro de prueba gratuita.
Sí, Bigquery es un producto de GCP y un almacén de datos sin servidor.Leer más
¿En qué se diferencia BQ legacy SQL del SQL estándar?
1 Comentario
OD
Legacy SQL es un SQL no estándar utilizado solo por BigQuery. Standard SQL cumple con el SQL 2011. Google recomienda usar Standard SQL y al observar la...Leer más
No, Looker is not an ETL tool. It is a Business Intelligence (BI) and Data Analytics platform that helps users visualize, explore and analyze data.Leer más
¿Cuál es la mejor manera de empezar con las visualizaciones?
2 Comentarios
AG
Looker tiene un conjunto integrado de visualizaciones que puedes aplicar automáticamente a cualquier conjunto de datos con el que trabajen. Una vez que...Leer más
Which databases does Looker work with?
1 Comentario
Respuesta Oficial de Looker
Looker works with any SQL readable data store, including Hadoop. Looker sits in-database allowing you to access all of your row level data and leverage the...Leer más
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