Confronta Amazon Redshift e Google Cloud BigQuery 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (40.0% delle recensioni)
Impresa (38.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
$1.22 - $3.26 Per hour
Gratuito
Amazon Redshift
Valutazione a Stelle
(400)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (40.0% delle recensioni)
Pro e contro
Prezzo di Ingresso
$1.22 - $3.26 Per hour
Sfoglia tutti i piani tariffari 6Google Cloud BigQuery
Valutazione a Stelle
(1,236)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (38.0% delle recensioni)
Pro e contro
Prezzo di Ingresso
Gratuito
Sfoglia tutti i piani tariffari 5Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Google Cloud BigQuery eccelle nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto ad Amazon Redshift. Gli utenti apprezzano la sua architettura serverless e la possibilità di concentrarsi su SQL senza preoccuparsi dell'infrastruttura, rendendo l'analisi dei dati fluida ed efficiente.
- Secondo recensioni verificate, Amazon Redshift è riconosciuto per la sua scalabilità e facilità di implementazione. Gli utenti evidenziano la sua capacità di scalare rapidamente verso l'alto e verso il basso, il che è particolarmente vantaggioso per gestire grandi set di dati e garantire la protezione dei dati attraverso la sua architettura multi-zona.
- I revisori menzionano che il modello pay-as-you-go di Google Cloud BigQuery semplifica le operazioni, permettendo agli utenti di pagare solo per lo storage e il calcolo che utilizzano. Questa flessibilità consente di sperimentare con set di dati più grandi, una caratteristica che molti utenti trovano inestimabile per le loro esigenze di analisi dei dati.
- Gli utenti dicono che mentre Amazon Redshift offre una potente soluzione di dati colonnari, a volte manca dello stesso livello di efficienza delle prestazioni di BigQuery, in particolare quando si gestiscono miliardi di query simultaneamente. Questo può influire sulla velocità di recupero dei dati per query complesse.
- I revisori evidenziano che entrambe le piattaforme offrono forti capacità di integrazione dei dati, ma Google Cloud BigQuery si distingue per i suoi strumenti di machine learning integrati e l'integrazione AI, che ne migliorano la funzionalità per analisi avanzate e modellazione dei dati.
- Secondo il feedback recente degli utenti, mentre Amazon Redshift ha una solida valutazione del supporto, il supporto di Google Cloud BigQuery è spesso descritto come più reattivo e utile, contribuendo a una migliore esperienza complessiva dell'utente quando si tratta di risolvere problemi o cercare assistenza.
Amazon Redshift vs Google Cloud BigQuery
Quando si valutano le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, Google Cloud BigQuery è più facile da configurare e amministrare. Mentre Amazon Redshift è più facile per fare affari in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Amazon Redshift.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Amazon Redshift sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud BigQuery rispetto a Amazon Redshift.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon Redshift
RA3.4xlarge
$1.22 - $3.26
Per hour
Su richiesta, Termini di 1 anno o 3 anni
- Impegnati a risparmiare fino al 34%
Google 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 Redshift
Prova gratuita disponibile
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
284
8.8
634
Facilità d'uso
8.7
284
8.7
651
Facilità di installazione
8.6
141
8.7
424
Facilità di amministrazione
8.4
129
8.5
225
Qualità del supporto
8.5
267
8.3
577
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
128
8.6
219
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
255
9.3
619
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
122
Dati insufficienti
8.3
120
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
121
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
125
Dati insufficienti
8.9
124
Dati insufficienti
9.3
123
Gestione dei dati
8.8
135
|
Verificato
8.9
228
|
Verificato
8.4
125
|
Verificato
8.3
210
|
Verificato
8.8
131
|
Verificato
8.9
217
|
Verificato
8.0
127
|
Verificato
8.6
221
|
Verificato
7.6
102
|
Verificato
8.3
204
|
Verificato
8.3
119
|
Verificato
8.6
201
|
Verificato
Integrazione
7.9
101
|
Verificato
8.5
205
|
Verificato
8.7
129
|
Verificato
8.6
217
|
Verificato
8.6
119
|
Verificato
8.6
201
|
Verificato
Distribuzione
8.1
102
7.8
187
|
Verificato
8.9
131
|
Verificato
9.1
227
|
Verificato
Prestazione
8.9
136
|
Verificato
9.2
239
|
Verificato
Sicurezza
8.7
126
|
Verificato
8.7
209
|
Verificato
8.8
128
|
Verificato
9.1
215
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
7.3
20
7.6
127
7.2
19
7.8
124
Conservazione
8.4
53
9.1
69
8.4
56
8.7
69
Disponibilità
8.6
47
8.3
61
8.2
50
8.5
65
8.4
48
8.6
67
Prestazione
8.2
48
8.5
64
Sicurezza
8.7
47
8.7
69
8.4
52
8.8
68
8.1
47
8.4
68
8.5
48
8.6
64
Supporto
7.9
43
8.7
65
8.5
47
8.8
65
Calcolo centralizzato
Dati insufficienti
9.0
26
Calcolo localizzato
Dati insufficienti
8.5
27
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
80
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.2
79
Dati insufficienti
9.1
79
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.8
80
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
8.7
80
Dati insufficienti
8.7
77
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.5
50
Dati insufficienti
7.8
50
Operazioni di Marketing
Dati insufficienti
8.8
65
Dati insufficienti
9.2
64
Dati insufficienti
8.9
64
Dati insufficienti
9.4
65
Dati insufficienti
8.8
63
Dati insufficienti
8.4
62
Attività di Campagna
Dati insufficienti
9.1
67
Dati insufficienti
9.5
67
Dati insufficienti
8.7
64
Dati insufficienti
9.2
61
Dati insufficienti
8.9
62
Dati insufficienti
9.0
64
AI agentico - Analisi di marketing
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
8.2
15
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
214
Database
Dati insufficienti
8.8
175
Dati insufficienti
8.9
173
Dati insufficienti
8.7
167
Integrazioni
Dati insufficienti
8.4
136
Dati insufficienti
8.5
133
Piattaforma
Dati insufficienti
8.8
150
Dati insufficienti
8.9
165
Dati insufficienti
8.5
133
Elaborazione
Dati insufficienti
9.2
167
Dati insufficienti
9.1
161
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.8
284
Dati insufficienti
9.3
292
Connettività
Dati insufficienti
8.1
251
Dati insufficienti
8.2
249
Dati insufficienti
8.7
278
Dati insufficienti
8.7
270
Operazioni
Dati insufficienti
8.5
279
Dati insufficienti
8.7
277
Dati insufficienti
8.3
255
Dati insufficienti
8.4
262
Dati insufficienti
8.5
254
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 Redshift e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeDatabase Colonnari, Data Warehouse, e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Categorie uniche
Amazon Redshift non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeStrumenti ETL, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, e Stanza di Pulizia dei Dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon Redshift
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.3%
Software per computer
12.6%
Servizi Finanziari
7.7%
Vendita al dettaglio
5.2%
Marketing e Pubblicità
4.7%
Altro
54.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.0%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.6%
Marketing e Pubblicità
5.2%
Altro
51.7%
Alternative
Discussioni
Quando posso usare Amazon Redshift?
3 Commenti
VK
Puoi usarlo nel Datawarehousing.Leggi di più
Dovrei usare un data mart per uno strumento frontend che fa richieste su di esso?
3 Commenti
NM
Ciao Mehdi
Puoi elaborare la tua domanda?
AWS Redshift è un servizio di DataBase/Data Warehouse, ideale per casi d'uso analitici.
Puoi memorizzare dati e...Leggi di più
Quali sono le caratteristiche del redshift?
2 Commenti
AK
Redshift è principalmente utilizzato per Big Data e analisi per memorizzare i dati in formato colonnare. Il recupero dei dati è molto veloce e l'elaborazione...Leggi di più
Is BigQuery part of Google Cloud Platform?
2 Commenti
SG
Sì, BigQuery fa parte della Google Cloud Platform.Leggi di più
Su cosa si basa Google BigQuery?
1 Commento
AN
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Colossus: Distributed Storage
Borg: Compute
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Leggi di più
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