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Confronta Apache Kudu e Google Cloud BigQuery 
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Apache Kudu
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(13)4.1 su 5
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Scopri di più su Apache KuduGoogle Cloud BigQuery
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Pros & Cons
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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 nell'integrazione dei dati con un punteggio di 9.0, consentendo connessioni senza soluzione di continuità a varie fonti di dati, mentre le capacità di integrazione di Apache Kudu sono valutate più basse, rendendolo meno versatile per gli utenti che necessitano di una connettività estesa alle fonti di dati.
- I revisori menzionano che la funzione di analisi in tempo reale di Google Cloud BigQuery è altamente efficace, con un punteggio di 8.8, che consente agli utenti di ottenere rapidamente informazioni, mentre le prestazioni di Apache Kudu in quest'area non sono altrettanto robuste, con un punteggio inferiore, portando a potenziali ritardi nell'elaborazione dei dati.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la scalabilità di Google Cloud BigQuery è una caratteristica eccezionale, con un punteggio di 9.3, rendendolo ideale per le imprese con crescenti esigenze di dati, mentre Apache Kudu, pur essendo scalabile, non raggiunge questo livello di prestazioni, il che potrebbe limitarne l'attrattiva per le organizzazioni più grandi.
- Gli utenti su G2 riportano che la qualità del supporto di Google Cloud BigQuery è valutata a 8.3, indicando un'esperienza di servizio clienti forte, mentre il supporto di Apache Kudu è valutato più basso a 7.5, suggerendo che gli utenti potrebbero affrontare sfide quando cercano assistenza.
- I revisori menzionano che le caratteristiche di sicurezza dei dati di Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 9.1, offrono una protezione robusta per le informazioni sensibili, mentre le misure di sicurezza di Apache Kudu, valutate a 6.3, potrebbero non offrire lo stesso livello di garanzia, sollevando preoccupazioni per gli utenti che danno priorità alla governance dei dati.
- Gli utenti dicono che le capacità di analisi dei dati integrate di Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 8.6, consentono un'analisi completa senza bisogno di strumenti aggiuntivi, mentre Apache Kudu manca di caratteristiche integrate simili, il che potrebbe portare a costi aggiuntivi e complessità per gli utenti che necessitano di analisi avanzate.
Apache Kudu vs Google Cloud BigQuery
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Apache Kudu.
- 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 Google Cloud BigQuery rispetto a Apache Kudu.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Apache Kudu
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
Apache Kudu
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.1
9
8.8
612
Facilità d'uso
7.8
9
8.7
626
Facilità di installazione
8.7
5
8.8
401
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
8.5
224
Qualità del supporto
7.5
10
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
5
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
6.1
9
9.2
600
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
123
Dati insufficienti
8.3
121
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
121
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
124
Dati insufficienti
8.9
123
Dati insufficienti
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
8.7
5
9.1
70
6.3
5
8.8
70
Disponibilità
4.7
5
8.4
62
6.3
5
8.5
66
7.7
5
8.6
68
Prestazione
7.3
5
8.5
65
Sicurezza
6.3
5
8.7
70
Dati insufficienti
8.8
69
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.7
65
Supporto
Dati insufficienti
8.7
66
7.0
5
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
Apache Kudu e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeDatabase Colonnari
Categorie uniche
Apache Kudu non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comePiattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, 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
Apache Kudu
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
Telecomunicazioni
16.7%
Logistica e Catena di Fornitura
16.7%
Marketing e Pubblicità
8.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.3%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
8.3%
Altro
41.7%
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
Apache Kudu 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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