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Confronta AWS Data Pipeline e Google Cloud BigQuery 
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A Colpo d'Occhio
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Mercato Medio (61.9% delle recensioni)
Impresa (38.1% delle recensioni)
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AWS Data Pipeline
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Pros & Cons
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Scopri di più su AWS Data PipelineGoogle Cloud BigQuery
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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 AWS Data Pipeline, con un punteggio inferiore, è noto per il suo processo di integrazione più complesso.
- I revisori menzionano che la funzione di analisi dei dati integrata di BigQuery, valutata a 8.6, fornisce capacità analitiche robuste direttamente all'interno della piattaforma, mentre AWS Data Pipeline manca di questo livello di analisi integrata, richiedendo strumenti aggiuntivi per funzionalità simili.
- Gli utenti di G2 evidenziano la superiorità della scalabilità di BigQuery, con un punteggio di 9.3, che consente una gestione efficiente di grandi set di dati, mentre la scalabilità di AWS Data Pipeline è percepita come meno efficace, in particolare in scenari di alta domanda.
- Gli utenti su G2 apprezzano la facilità di configurazione di BigQuery, valutata a 8.6, che semplifica il processo di onboarding, in contrasto con il punteggio inferiore di AWS Data Pipeline di 6.9, dove gli utenti segnalano una curva di apprendimento più ripida e requisiti di configurazione più complessi.
- I revisori menzionano che le caratteristiche di qualità dei dati di BigQuery, valutate a 8.8, garantiscono alti standard di accuratezza e affidabilità dei dati, mentre la gestione della qualità dei dati di AWS Data Pipeline è vista come meno completa, portando a potenziali problemi di integrità dei dati.
- Gli utenti dicono che le prestazioni di BigQuery nell'analisi in tempo reale, con un punteggio di 8.8, rappresentano un vantaggio significativo per le aziende che necessitano di approfondimenti immediati, mentre le prestazioni di AWS Data Pipeline in quest'area sono spesso descritte come più lente e meno reattive.
AWS Data Pipeline vs Google Cloud BigQuery
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud BigQuery in generale.
- I revisori hanno ritenuto che AWS Data Pipeline soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Google Cloud BigQuery.
- 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 AWS Data Pipeline.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
AWS Data Pipeline
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud BigQuery
Free
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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
AWS Data Pipeline
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
18
8.8
612
Facilità d'uso
8.6
18
8.7
626
Facilità di installazione
6.9
7
8.8
401
Facilità di amministrazione
6.9
7
8.5
224
Qualità del supporto
8.3
17
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
7.4
7
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
6.1
18
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
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
AWS Data Pipeline e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeStrumenti ETL
Categorie uniche
AWS Data Pipeline non ha categorie uniche
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
AWS Data Pipeline
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
23.8%
Telecomunicazioni
14.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.5%
Servizi Finanziari
9.5%
Sport
4.8%
Altro
38.1%
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
AWS Data Pipeline 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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