Confronta AWS Data Pipeline e Google Cloud BigQuery 
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AWS Data Pipeline
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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 AWS Data Pipeline. 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, il processo di implementazione di Google Cloud BigQuery è elogiato per il suo onboarding intuitivo e la facilità di configurazione, con gli utenti che evidenziano il modello pay-as-you-go che semplifica le operazioni e consente di sperimentare con set di dati più grandi. Al contrario, AWS Data Pipeline ha ricevuto feedback contrastanti riguardo alla sua configurazione, con alcuni utenti che la trovano meno immediata.
- Gli utenti dicono che le prestazioni di Google Cloud BigQuery sono notevoli, in grado di gestire miliardi di query in modo efficiente. Questa capacità è un vantaggio significativo per le imprese che necessitano di elaborare grandi volumi di dati rapidamente, mentre AWS Data Pipeline, sebbene efficace per gestire flussi di lavoro complessi, non raggiunge lo stesso livello di prestazioni in scenari ad alta domanda.
- I revisori menzionano che il supporto di Google Cloud BigQuery per BigQuery ML e strumenti AI ne migliora la funzionalità, rendendolo una scelta robusta per data scientist e analisti. D'altra parte, mentre AWS Data Pipeline si integra bene con altri servizi AWS, alcuni utenti ritengono che manchi delle capacità analitiche avanzate che BigQuery offre.
- I revisori di G2 evidenziano che la qualità del supporto di Google Cloud BigQuery è generalmente valutata più alta, con gli utenti che apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto. In confronto, il supporto di AWS Data Pipeline è visto come adeguato ma non altrettanto forte, con alcuni utenti che esprimono il desiderio di un'assistenza più completa.
- Secondo il feedback recente degli utenti, la facilità di amministrazione di Google Cloud BigQuery è un punto di forza, permettendo agli utenti di gestire i loro ambienti dati con il minimo sforzo. Al contrario, gli utenti di AWS Data Pipeline segnalano sfide nell'amministrazione, che possono complicare le operazioni quotidiane e influire sulla produttività complessiva.
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, AWS Data Pipeline e Google Cloud BigQuery forniscono livelli simili di assistenza.
- 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
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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
627
Facilità d'uso
8.6
18
8.7
643
Facilità di installazione
6.9
7
8.7
417
Facilità di amministrazione
6.9
7
8.5
227
Qualità del supporto
8.3
17
8.3
573
the product è stato un buon partner negli affari?
7.4
7
8.6
221
Direzione del prodotto (% positivo)
6.1
18
9.3
615
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
121
Dati insufficienti
8.3
119
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
119
Dati insufficienti
9.1
123
Dati insufficienti
9.0
123
Dati insufficienti
8.9
122
Dati insufficienti
9.3
122
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.9
225
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
210
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
215
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
219
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
201
|
Verificato
Integrazione
Dati insufficienti
8.5
202
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
214
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
201
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.7
186
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
223
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.1
233
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
208
|
Verificato
Dati insufficienti
9.2
214
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.6
127
Dati insufficienti
7.8
124
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
78
Dati insufficienti
8.8
79
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.8
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
8.7
79
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
8.9
151
Dati insufficienti
8.9
165
Dati insufficienti
8.5
133
Elaborazione
Dati insufficienti
9.2
168
Dati insufficienti
9.1
161
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.8
283
Dati insufficienti
9.3
293
Connettività
Dati insufficienti
8.1
251
Dati insufficienti
8.2
249
Dati insufficienti
8.7
278
Dati insufficienti
8.7
269
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
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
16.1%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.2%
Altro
51.8%
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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