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.
- I revisori di G2 riportano che Google Cloud BigQuery eccelle in prestazioni e scalabilità, con utenti che lodano la sua architettura serverless che consente un'analisi dei dati senza soluzione di continuità senza la necessità di gestire l'infrastruttura. Questo lo rende particolarmente attraente per coloro che cercano di gestire grandi set di dati in modo efficiente.
- Gli utenti dicono che Azure Data Factory brilla nella sua interfaccia low-code, che semplifica il processo di connessione di varie fonti di dati. I revisori apprezzano la possibilità di costruire visivamente complessi pipeline di dati senza una codifica estensiva, rendendolo accessibile per utenti con diverse competenze tecniche.
- Secondo recensioni verificate, il processo di implementazione di Google Cloud BigQuery è particolarmente rapido e intuitivo, con molti utenti che evidenziano quanto sia facile iniziare. Questo è un vantaggio significativo per i team che cercano di ridurre al minimo i tempi di inattività durante la configurazione.
- I revisori menzionano che Azure Data Factory offre opzioni di pianificazione robuste, che migliorano le sue capacità di automazione. Gli utenti trovano questa funzione particolarmente utile per gestire i flussi di lavoro dei dati in modo efficiente, consentendo un'elaborazione tempestiva dei dati senza intervento manuale.
- I revisori di G2 riportano che, sebbene Google Cloud BigQuery abbia un punteggio di facilità d'uso leggermente inferiore, le sue potenti funzionalità, come BigQuery ML per l'integrazione del machine learning, offrono capacità avanzate che possono beneficiare le organizzazioni orientate ai dati che cercano di sfruttare l'IA.
- Gli utenti dicono che, nonostante i punteggi più alti di Azure Data Factory in alcuni aspetti di usabilità, i punteggi complessivi di soddisfazione di Google Cloud BigQuery riflettono un'esperienza più favorevole per gli utenti che danno priorità a prestazioni e scalabilità nelle loro soluzioni di 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
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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
9.1
73
8.8
627
Facilità d'uso
8.9
74
8.7
643
Facilità di installazione
9.1
39
8.7
417
Facilità di amministrazione
8.7
30
8.5
227
Qualità del supporto
8.8
68
8.3
573
the product è stato un buon partner negli affari?
9.1
29
8.6
221
Direzione del prodotto (% positivo)
9.8
69
9.3
615
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.6
49
8.6
121
8.4
45
8.3
119
Funzionalità
9.2
54
9.0
119
9.1
52
9.1
123
9.4
50
9.0
123
9.2
52
8.9
122
9.1
50
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
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
33.3%
Software per computer
13.3%
Servizi Finanziari
5.6%
Compagnie aeree/Aviazione
4.4%
Vendita al dettaglio
4.4%
Altro
38.9%
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%
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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