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Confronta Azure Data Factory e Google Cloud BigQuery 
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Azure Data Factory
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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 query di dati con un punteggio di 9,3, rendendolo una scelta preferita per coloro che necessitano di un recupero dati rapido ed efficiente. Al contrario, Azure Data Factory si comporta bene in quest'area con un punteggio di 9,1, ma gli utenti menzionano che potrebbe non essere così veloce come BigQuery per grandi set di dati.
- I revisori menzionano che Azure Data Factory brilla nella trasformazione dei dati, ottenendo un punteggio di 9,3, superiore al punteggio di BigQuery di 9,0. Gli utenti apprezzano le sue robuste capacità ETL, che consentono una manipolazione e preparazione dei dati senza soluzione di continuità.
- Gli utenti di G2 evidenziano che le funzionalità di analisi dei dati integrate di Google Cloud BigQuery, valutate a 8,6, forniscono potenti approfondimenti direttamente all'interno della piattaforma. Tuttavia, le capacità analitiche di Azure Data Factory sono percepite come meno integrate, portando alcuni utenti a cercare strumenti aggiuntivi per un'analisi completa.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Data Factory offre funzionalità di automazione superiori, con un punteggio di 9,2 rispetto all'8,9 di BigQuery. I revisori apprezzano la facilità di impostazione dei flussi di lavoro automatizzati, che aumenta la produttività e riduce l'intervento manuale.
- I revisori menzionano che le capacità di calcolo centralizzato di Google Cloud BigQuery, in particolare nel data mining, ottengono un impressionante punteggio di 9,0, rendendolo una scelta forte per gli utenti focalizzati su analisi avanzate. Azure Data Factory, pur essendo capace, non raggiunge questo livello di prestazioni nel data mining.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme forniscono solide funzionalità di sicurezza, ma il punteggio di sicurezza dei dati di Google Cloud BigQuery di 9,1 è leggermente superiore a quello di Azure Data Factory di 8,8. I revisori apprezzano la robusta crittografia e l'autorizzazione basata sui ruoli di BigQuery, che migliorano la protezione dei dati.
Azure Data Factory vs Google Cloud BigQuery
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Azure Data Factory più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Azure Data Factory nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Data Factory 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 Azure Data Factory sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Data Factory rispetto a Google Cloud BigQuery.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Factory
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
Azure Data Factory
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
65
8.8
612
Facilità d'uso
8.9
66
8.7
626
Facilità di installazione
9.2
31
8.8
401
Facilità di amministrazione
8.6
23
8.5
224
Qualità del supporto
8.8
60
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
9.3
22
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
61
9.2
600
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.4
45
8.6
123
8.4
44
8.3
121
Funzionalità
9.1
47
9.0
121
9.1
47
9.1
124
9.3
44
9.0
124
9.1
47
8.9
123
9.1
45
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
Azure Data Factory e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeStrumenti ETL e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Categorie uniche
Azure Data Factory non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, 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
Azure Data Factory
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
32.9%
Software per computer
12.2%
Servizi Finanziari
6.1%
Vendita al dettaglio
4.9%
Compagnie aeree/Aviazione
4.9%
Altro
39.0%
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
Azure Data Factory è uno strumento ETL?
2 Commenti
AG
yesLeggi di più
Azure Data Factory non ha più discussioni con risposte
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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