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En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
Entreprise (38.1% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Gratuit
Apache Parquet
Note
(27)4.3 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Apache ParquetGoogle Cloud BigQuery
Note
(1,203)4.5 sur 5
Segments de marché
Entreprise (38.1% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Essai gratuit disponible
Parcourir tous les plans tarifaires 5Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Google Cloud BigQuery excelle dans l'intégration des données avec un score de 9,0, permettant des connexions transparentes à diverses sources de données, tandis qu'Apache Parquet, bien que fort en stockage de données avec un score de 9,0, manque des mêmes capacités d'intégration.
- Les critiques mentionnent que la fonctionnalité d'analytique en temps réel de Google Cloud BigQuery, notée à 8,8, fournit des informations immédiates, ce qui est un avantage significatif pour les entreprises ayant besoin de données en temps opportun, alors qu'Apache Parquet ne se concentre pas sur le traitement en temps réel.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que la facilité d'utilisation de Google Cloud BigQuery est notée à 8,7, le rendant plus convivial pour les utilisateurs non techniques par rapport à Apache Parquet, qui a un score de facilité d'utilisation plus bas de 7,7, indiquant une courbe d'apprentissage plus raide.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que la qualité du support de Google Cloud BigQuery est notée à 8,3, beaucoup louant la réactivité et l'utilité de l'équipe de support, tandis que le support d'Apache Parquet, noté à 8,1, est perçu comme moins complet.
- Les critiques mentionnent que la scalabilité de Google Cloud BigQuery est une caractéristique remarquable avec un score de 9,3, permettant aux entreprises de gérer efficacement de grands ensembles de données, tandis qu'Apache Parquet, bien que capable, n'atteint pas ce niveau de scalabilité.
- Les utilisateurs disent que la fonctionnalité d'analytique des données intégrée de Google Cloud BigQuery, notée à 8,6, fournit des outils puissants pour l'analyse des données directement au sein de la plateforme, alors qu'Apache Parquet est principalement un format de stockage de données et manque de capacités d'analytique intégrées.
Apache Parquet vs Google Cloud BigQuery
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé Google Cloud BigQuery plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec Google Cloud BigQuery dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Google Cloud BigQuery répond mieux aux besoins de leur entreprise que Apache Parquet.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Google Cloud BigQuery est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Google Cloud BigQuery à Apache Parquet.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Apache Parquet
Aucun tarif disponibleGoogle Cloud BigQuery
Free
Gratuit
Les nouveaux clients reçoivent 300 $ en crédits Google Cloud gratuits à dépenser sur BigQuery avec l'inscription à l'essai gratuit.
- 10 Go de stockage
- Jusqu'à 1 To de requêtes par mois
Essai gratuit
Apache Parquet
Aucune information sur l'essai disponibleGoogle Cloud BigQuery
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
21
8.8
612
Facilité d’utilisation
7.7
22
8.7
626
Facilité d’installation
7.2
9
8.8
401
Facilité d’administration
7.6
9
8.5
224
Qualité du service client
8.1
19
8.4
564
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
7.5
8
8.7
217
Orientation du produit (% positif)
8.6
25
9.2
600
Fonctionnalités
management
Pas assez de données disponibles
8.6
123
Pas assez de données disponibles
8.3
121
Fonctionnalité
Pas assez de données disponibles
9.0
121
Pas assez de données disponibles
9.1
124
Pas assez de données disponibles
9.0
124
Pas assez de données disponibles
8.9
123
Pas assez de données disponibles
9.4
124
Gestion des données
Pas assez de données disponibles
8.9
223
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.3
214
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.9
219
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.6
215
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.3
204
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.7
205
|
Fonctionnalité vérifiée
Intégration
Pas assez de données disponibles
8.6
204
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.6
216
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.6
204
|
Fonctionnalité vérifiée
déploiement
Pas assez de données disponibles
7.8
190
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
9.1
215
|
Fonctionnalité vérifiée
Performance
Pas assez de données disponibles
9.1
220
|
Fonctionnalité vérifiée
Sécurité
Pas assez de données disponibles
8.7
211
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
9.2
217
|
Fonctionnalité vérifiée
IA générative
Pas assez de données disponibles
7.7
132
Pas assez de données disponibles
7.9
129
Stockage
9.0
13
9.1
70
8.8
12
8.8
70
Disponibilité
7.4
14
8.4
62
8.2
12
8.5
66
8.8
12
8.6
68
Performance
8.6
12
8.5
65
Sécurité
9.0
12
8.7
70
7.9
12
8.8
69
7.9
12
8.4
69
8.6
12
8.7
65
Soutien
8.9
12
8.7
66
8.2
12
8.9
66
Calcul centralisé
Pas assez de données disponibles
9.1
27
Calcul localisé
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Outil statistique
Pas assez de données disponibles
8.7
78
Pas assez de données disponibles
9.0
79
Pas assez de données disponibles
8.8
79
Analyse des données
Pas assez de données disponibles
9.3
78
Pas assez de données disponibles
9.1
79
Prise de décision
Pas assez de données disponibles
8.8
80
Pas assez de données disponibles
8.7
78
Pas assez de données disponibles
8.7
80
Pas assez de données disponibles
8.7
78
IA générative
Pas assez de données disponibles
7.5
51
Pas assez de données disponibles
7.8
51
Opérations marketing
Pas assez de données disponibles
8.8
66
Pas assez de données disponibles
9.2
64
Pas assez de données disponibles
8.9
65
Pas assez de données disponibles
9.4
66
Pas assez de données disponibles
8.8
63
Pas assez de données disponibles
8.5
63
Activité de la campagne
Pas assez de données disponibles
9.1
68
Pas assez de données disponibles
9.5
67
Pas assez de données disponibles
8.7
64
Pas assez de données disponibles
9.2
62
Pas assez de données disponibles
8.9
63
Pas assez de données disponibles
9.1
65
Agentic AI - Analyse Marketing
Pas assez de données disponibles
8.8
16
Pas assez de données disponibles
9.6
16
Pas assez de données disponibles
8.3
16
Traitement et distribution des grandes donnéesMasquer 10 fonctionnalitésAfficher 10 fonctionnalités
Pas assez de données
8.8
212
base de données
Pas assez de données disponibles
8.8
178
Pas assez de données disponibles
8.9
176
Pas assez de données disponibles
8.8
170
Intégrations
Pas assez de données disponibles
8.4
139
Pas assez de données disponibles
8.6
136
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
8.9
153
Pas assez de données disponibles
8.9
168
Pas assez de données disponibles
8.6
136
Traitement
Pas assez de données disponibles
9.3
170
Pas assez de données disponibles
9.1
164
Transformation des données
Pas assez de données disponibles
8.8
288
Pas assez de données disponibles
9.3
295
Connectivité
Pas assez de données disponibles
8.1
256
Pas assez de données disponibles
8.2
254
Pas assez de données disponibles
8.7
283
Pas assez de données disponibles
8.8
274
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.5
283
Pas assez de données disponibles
8.7
282
Pas assez de données disponibles
8.3
260
Pas assez de données disponibles
8.4
267
Pas assez de données disponibles
8.5
259
Pas assez de données
Pas assez de données
Rapports de construction
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Apache ParquetetGoogle Cloud BigQuery est catégorisé comme Bases de données en colonnes
Catégories uniques
Apache Parquet n'a aucune catégorie unique
Google Cloud BigQuery est catégorisé comme Plateformes d'intégration de Big DataetOutils ETLetTraitement et distribution des grandes donnéesetAnalyse des Big DataetAnalyse du marketingetAnalytique PrédictiveetEntrepôt de donnéesetSalle de données propre
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Apache Parquet
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Google Cloud BigQuery
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
38.5%
Technologies et services d’information
19.2%
Services financiers
7.7%
Gestion de l’éducation
7.7%
Hôpital et soins de santé
3.8%
Autre
23.1%
Technologies et services d’information
16.2%
Logiciels informatiques
13.5%
vente au détail
7.1%
Services financiers
6.5%
Marketing et publicité
5.1%
Autre
51.7%
Meilleures alternatives
Discussions
Apache Parquet n'a aucune discussion avec des réponses
Is Big Query free?
3 commentaires
BG
noLire la suite
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 commentaires
AY
Oui, Bigquery est un produit GCP et un entrepôt de données sans serveur.Lire la suite
En quoi le SQL BQ legacy est-il différent du SQL standard ?
1 commentaire
OD
Legacy SQL est un SQL non standard uniquement utilisé par BigQuery. Standard SQL est conforme au SQL 2011. Google recommande d'utiliser Standard SQL et en...Lire la suite
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