Avis et détails du produit Google Cloud BigQuery

La meilleure partie de GCP est l'interface utilisateur elle-même, elle est conviviale et simple.

Je l'ai utilisé dans mon organisation, rigoureusement pour l'autoscaling, car c'était une entreprise de Big Data, donc le scaling était fluide.

Big Query a aidé avec l'analyse des big data et les tâches Spark avaient une exécution plus rapide, donc c'était rapide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je voudrais ajouter mon opinion sur le côté Big Data.

Bien que pour le pipeline ETL, il y ait Cloud Composer, il n'est plus équivalent à Azure Data Factory, qui est très utile pour construire des pipelines complexes, comme la création d'un pipeline Python sur un notebook et l'attachement de l'espace de travail Databricks pour exécuter des tâches Spark, et créer plusieurs activités au sein d'ADF.

Le catalogue de données est utile, mais il ne peut pas rivaliser avec Azure Purview et AWS Glue. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus à propos de Google Cloud BigQuery, c'est sa rapidité et sa scalabilité ; il gère d'énormes ensembles de données rapidement sans avoir besoin de gérer aucune infrastructure. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un inconvénient de BigQuery est que les coûts peuvent augmenter rapidement si vous ne faites pas attention à la façon dont vous structurez vos requêtes ou gérez l'utilisation des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est un outil puissant de science des données avec une architecture sans serveur et une excellente évolutivité. Il traite efficacement de grands ensembles de données en utilisant SQL. Il fonctionne bien avec d'autres services Google Cloud et des outils de visualisation. Il offre une tarification flexible à l'usage. Malgré certaines limitations (comme les coûts des requêtes et les restrictions de renommage des tables), il est considéré comme très précieux pour la carrière des data scientists. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Impossible de renommer les tables. Il faut remplacer l'ensemble des ensembles de données si les noms des tables doivent être modifiés.

Les requêtes peuvent être coûteuses. Tester des requêtes sur des données en direct peut entraîner des coûts importants.

Pas de fonction 'annuler' pour les requêtes. Les ensembles de données peuvent expirer et être perdus s'ils ne sont pas surveillés.

Il faut être prudent avec les données en direct. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose selon moi à propos de Google Cloud BigQuery est l'interface utilisateur conviviale du produit qui permet aux nouveaux utilisateurs de l'utiliser sans effort. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je déteste le plus à propos de Google Cloud BigQuery, c'est l'intégration de BigQuery avec ou sans l'utilisation d'adaptateurs avec des outils d'analyse tiers. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je pense que c'est l'un des meilleurs outils que j'utilise fréquemment pour gérer de grands ensembles de données, les requêtes peuvent être facilement écrites et l'exécution des requêtes est très rapide, de plus, il peut être facilement intégré avec les outils standard de Google tels que Google Sheets, Looker Studio et d'autres services Google Cloud, simplifiant l'analyse et facilitant la mise en œuvre.

Leur support client est également très réactif. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je pense que c'est le mieux mais j'ai utilisé la majorité du temps une base de données traditionnelle standard, donc je trouve que le dépannage des longues requêtes n'est pas aussi intuitif que dans les bases de données traditionnelles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'efficacité de la gestion d'un grand ensemble de données pour interroger et récupérer des résultats en quelques secondes/minutes selon la taille de l'ensemble de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, les contraintes de ne pas indiquer clairement les erreurs lors du téléchargement du jeu de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

BigQuery est utilisé quotidiennement pour une analyse rapide des données, comme le suivi des ventes, du comportement des clients ou des résultats marketing. C'est sans serveur, facile à utiliser et capable de gérer de grandes quantités de données. Les entreprises l'utilisent pour des rapports, des prévisions et des analyses sans avoir à gérer de serveurs. Sa capacité à gérer de grandes données le rend particulièrement adapté à l'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce n'est pas idéal pour des mises à jour fréquentes, le coût est élevé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'apprends BigQuery pendant mon stage chez Brainwave Matrix Solutions, et c'est facile à utiliser. Il fonctionne rapidement. Je peux exécuter des requêtes SQL rapidement et obtenir des résultats, même en tant que débutant. Il fonctionne également bien avec d'autres outils de Google Cloud. BigQuery gère facilement les grandes quantités de données. Cela m'aide vraiment dans mon apprentissage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il peut être difficile de comprendre toutes les fonctionnalités pour quelqu'un qui est nouveau. L'interface utilisateur du système peut être simplifiée pour être plus facile à comprendre et à mémoriser pour quelqu'un de nouveau comme moi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les requêtes et leurs exécutions peuvent être effectuées facilement dans Bigquery. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien que je n'aime pas vraiment à propos de Google BigQuery. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Capacités analytiques rapides sur de grands ensembles de données et la capacité de construire des modèles d'apprentissage automatique avec BQML Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas très adapté pour construire des charges de travail OLTP Avis collecté par et hébergé sur G2.com.