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Confronta Amazon Kinesis Data Firehose e Google Cloud BigQuery 
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Mercato Medio (55.0% delle recensioni)
Impresa (38.1% delle recensioni)
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Amazon Kinesis Data Firehose
Valutazione a Stelle
(24)4.2 su 5
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Pros & Cons
Dati insufficienti
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Sfoglia tutti i piani tariffari 5Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud BigQuery eccelle nelle capacità di interrogazione dei dati, con un punteggio di 9,3, permettendo di eseguire query complesse in modo efficiente. Al contrario, Amazon Kinesis Data Firehose ha un punteggio inferiore di 8,8 in quest'area, il che potrebbe influire sugli utenti che necessitano di funzionalità di interrogazione avanzate.
- I revisori menzionano che la funzione di analisi dei dati integrata di Google Cloud BigQuery ottiene un punteggio di 8,6, fornendo strumenti di analisi robusti direttamente all'interno della piattaforma. Nel frattempo, Amazon Kinesis Data Firehose manca di questa capacità di analisi integrata, il che potrebbe comportare costi aggiuntivi per gli utenti che necessitano di soluzioni di analisi separate.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Google Cloud BigQuery offre una gestione della qualità dei dati superiore con un punteggio di 8,8, garantendo che gli utenti possano mantenere alti standard per i loro dati. D'altra parte, Amazon Kinesis Data Firehose ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8,3, il che potrebbe sollevare preoccupazioni per gli utenti che danno priorità all'integrità dei dati.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di integrazione dei dati di Google Cloud BigQuery sono valutate a 9,0, rendendo più facile connettersi con varie fonti di dati. Al contrario, Amazon Kinesis Data Firehose ottiene un punteggio di 7,5, indicando potenziali sfide per gli utenti che cercano di integrare flussi di dati diversi senza problemi.
- I revisori menzionano che il punteggio di prestazioni e affidabilità di Google Cloud BigQuery è 9,1, riflettendo la sua forte disponibilità e capacità di elaborazione. Al contrario, Amazon Kinesis Data Firehose, con un punteggio di 8,6, potrebbe non raggiungere lo stesso livello di affidabilità, il che potrebbe essere un fattore critico per gli utenti con requisiti di alta disponibilità.
- Gli utenti dicono che le funzionalità di automazione di Google Cloud BigQuery ottengono un punteggio di 8,9, permettendo flussi di lavoro di elaborazione dati efficienti. In confronto, Amazon Kinesis Data Firehose ottiene un punteggio di 9,3 nell'automazione, indicando che potrebbe offrire opzioni di automazione più avanzate, che potrebbero essere vantaggiose per gli utenti che cercano di ottimizzare i loro processi di gestione dei dati.
Amazon Kinesis Data Firehose vs Google Cloud BigQuery
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare e configurare. Tuttavia, Amazon Kinesis Data Firehose è più facile da amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Amazon Kinesis Data Firehose in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Amazon Kinesis Data Firehose.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Amazon Kinesis Data Firehose rispetto a Google Cloud BigQuery.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon Kinesis Data Firehose
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud BigQuery
Free
Gratuito
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti di Google Cloud da spendere su BigQuery con l'iscrizione alla prova gratuita.
- 10 GB di archiviazione
- Fino a 1 TB di query al mese
Prova Gratuita
Amazon Kinesis Data Firehose
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
17
8.8
612
Facilità d'uso
8.3
17
8.7
626
Facilità di installazione
8.6
7
8.8
401
Facilità di amministrazione
9.2
6
8.5
224
Qualità del supporto
8.2
17
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
6
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
17
9.2
600
Caratteristiche per Categoria
Elaborazione del flusso di eventiNascondi 5 CaratteristicheMostra 5 Caratteristiche
7.9
10
Dati insufficienti
Dati
8.3
8
Dati insufficienti
7.5
8
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
Analitica
7.7
8
Dati insufficienti
Gestione
8.2
10
8.6
123
8.3
9
8.3
121
Funzionalità
8.3
10
9.0
121
8.2
10
9.1
124
8.8
10
9.0
124
9.3
10
8.9
123
9.3
10
9.4
124
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.9
223
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
214
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
219
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
215
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
205
|
Verificato
Integrazione
Dati insufficienti
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
216
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
204
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.8
190
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
215
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.1
220
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
211
|
Verificato
Dati insufficienti
9.2
217
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.7
132
Dati insufficienti
7.9
129
Conservazione
Dati insufficienti
9.1
70
Dati insufficienti
8.8
70
Disponibilità
Dati insufficienti
8.4
62
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.6
68
Prestazione
Dati insufficienti
8.5
65
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
70
Dati insufficienti
8.8
69
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.7
65
Supporto
Dati insufficienti
8.7
66
Dati insufficienti
8.9
66
Calcolo centralizzato
Dati insufficienti
9.1
27
Calcolo localizzato
Dati insufficienti
8.5
28
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
9.0
79
Dati insufficienti
8.8
79
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.8
80
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
8.7
80
Dati insufficienti
8.7
78
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.5
51
Dati insufficienti
7.8
51
Operazioni di Marketing
Dati insufficienti
8.8
66
Dati insufficienti
9.2
64
Dati insufficienti
8.9
65
Dati insufficienti
9.4
66
Dati insufficienti
8.8
63
Dati insufficienti
8.5
63
Attività di Campagna
Dati insufficienti
9.1
68
Dati insufficienti
9.5
67
Dati insufficienti
8.7
64
Dati insufficienti
9.2
62
Dati insufficienti
8.9
63
Dati insufficienti
9.1
65
AI agentico - Analisi di marketing
Dati insufficienti
8.8
16
Dati insufficienti
9.6
16
Dati insufficienti
8.3
16
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
212
Database
Dati insufficienti
8.8
178
Dati insufficienti
8.9
176
Dati insufficienti
8.8
170
Integrazioni
Dati insufficienti
8.4
139
Dati insufficienti
8.6
136
Piattaforma
Dati insufficienti
8.9
153
Dati insufficienti
8.9
168
Dati insufficienti
8.6
136
Elaborazione
Dati insufficienti
9.3
170
Dati insufficienti
9.1
164
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.8
288
Dati insufficienti
9.3
295
Connettività
Dati insufficienti
8.1
256
Dati insufficienti
8.2
254
Dati insufficienti
8.7
283
Dati insufficienti
8.8
274
Operazioni
Dati insufficienti
8.5
283
Dati insufficienti
8.7
282
Dati insufficienti
8.3
260
Dati insufficienti
8.4
267
Dati insufficienti
8.5
259
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon Kinesis Data Firehose e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeStrumenti ETL
Categorie uniche
Amazon Kinesis Data Firehose è categorizzato comeAnalisi del flusso e Elaborazione del flusso di eventi
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon Kinesis Data Firehose
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Google Cloud BigQuery
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
20.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.0%
Servizi al Consumatore
10.0%
Immobiliare
5.0%
Media online
5.0%
Altro
45.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.2%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.7%
Alternative
Discussioni
Amazon Kinesis Data Firehose non ha discussioni con risposte
Big Query è gratuito?
3 Commenti
BG
noLeggi di più
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Commenti
AY
Sì, Bigquery è un prodotto GCP e un data warehouse serverless.Leggi di più
In che modo BQ legacy SQL è diverso dallo standard SQL?
1 Commento
OD
Il SQL Legacy è un SQL non standard utilizzato solo da BigQuery. Il SQL Standard è conforme al SQL 2011. Google raccomanda di utilizzare il SQL Standard e...Leggi di più
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