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Les critiques de G2 rapportent que Looker excelle dans son interface utilisateur et son design global, ce qui permet aux utilisateurs de créer rapidement des tableaux de bord propres et interactifs. Un utilisateur a souligné la capacité à visualiser efficacement les indicateurs clés de performance, mettant en avant la flexibilité et les options de personnalisation de la plateforme.
Les utilisateurs disent que Google Cloud BigQuery se distingue par ses capacités de requêtes ultra-rapides, permettant une analyse à la demande de grands ensembles de données sans besoin de gestion de serveur. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les entreprises qui nécessitent un traitement de données fiable et efficace.
Selon les avis vérifiés, Looker est loué pour sa facilité de configuration à travers de multiples intégrations, ce qui est un avantage significatif pour les équipes cherchant à rationaliser leurs processus analytiques. Les utilisateurs apprécient la flexibilité qu'il offre pour s'adapter à divers flux de travail.
Les critiques mentionnent que l'architecture sans serveur de Google Cloud BigQuery contribue à sa facilité de mise en œuvre, en faisant un choix privilégié pour les organisations qui ont besoin d'un outil analytique robuste sans le fardeau de la gestion de l'infrastructure. Cet aspect est particulièrement attrayant pour les utilisateurs ayant des charges de travail d'analyse de données fréquentes.
Les critiques de G2 soulignent que bien que Looker se concentre fortement sur les utilisateurs du marché intermédiaire, il peut ne pas répondre aussi efficacement aux besoins des entreprises de niveau supérieur par rapport à Google Cloud BigQuery, qui est conçu pour les grandes organisations. Cette distinction peut influencer le choix des entreprises en fonction de leur taille et de leurs besoins.
Les utilisateurs rapportent que les deux plateformes offrent un support solide, mais Looker se distingue légèrement avec une note de qualité de support plus élevée. Les critiques apprécient la réactivité et l'utilité de l'équipe de support de Looker, ce qui peut être crucial pour les équipes ayant besoin d'assistance lors de projets critiques.
Google Cloud BigQuery vs Looker
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé que Google Cloud BigQuery était plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Cependant, les examinateurs ont préféré faire des affaires avec Looker dans l'ensemble.
Les évaluateurs ont estimé que Google Cloud BigQuery répond mieux aux besoins de leur entreprise que Looker.
En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Looker 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 Looker.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Google 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.
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
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.Lire la suite
Meilleure façon de commencer avec les visualisations ?
2 commentaires
AG
Looker dispose d'un ensemble intégré de visualisations que vous pouvez appliquer automatiquement à n'importe quel ensemble de données avec lequel ils...Lire la suite
Which databases does Looker work with?
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Réponse officielle 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...Lire la suite
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