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Confronta Azure Data Lake Analytics e Google Cloud BigQuery 
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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 Azure Data Lake Analytics. 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, permettendo agli utenti di iniziare rapidamente senza un'ampia configurazione. Al contrario, Azure Data Lake Analytics, pur essendo noto per la sua semplicità, ha meno recensioni recenti, il che potrebbe indicare un minore coinvolgimento degli utenti attuali.
- Gli utenti dicono che le prestazioni di Google Cloud BigQuery sono eccezionali, con la capacità di gestire miliardi di query in modo efficiente. Questo è evidenziato dai feedback che sottolineano il suo modello pay-as-you-go, che semplifica le operazioni e incoraggia la sperimentazione con set di dati più grandi, una caratteristica che alcuni utenti di Azure trovano meno flessibile.
- I revisori menzionano che Azure Data Lake Analytics offre una soluzione forte per l'elaborazione dei dati in vari settori, in particolare con il suo supporto per più linguaggi di elaborazione come U-SQL, R e Python. Tuttavia, manca dello stesso livello di feedback recente degli utenti, il che potrebbe influenzare la fiducia dei potenziali acquirenti nelle sue capacità attuali.
- I revisori di G2 evidenziano che la facilità d'uso di Google Cloud BigQuery è un vantaggio significativo, con gli utenti che lo valutano altamente per le sue capacità di interrogazione dei dati. In confronto, mentre anche Azure Data Lake Analytics riceve buoni voti, è leggermente indietro nell'esperienza utente, indicando che BigQuery potrebbe essere più user-friendly per le attività quotidiane.
- Secondo il feedback recente degli utenti, entrambe le piattaforme offrono solidi strumenti di visualizzazione dei dati, ma l'integrazione di Google Cloud BigQuery con strumenti di intelligenza artificiale e le sue funzionalità di analisi avanzata gli conferiscono un vantaggio. Gli utenti apprezzano l'integrazione senza soluzione di continuità di questi strumenti, che migliora le loro capacità di analisi dei dati rispetto alle offerte di Azure.
Azure Data Lake Analytics vs Google Cloud BigQuery
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che entrambi i fornitori rendano ugualmente facile fare affari in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Azure Data Lake Analytics.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Azure Data Lake Analytics 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 Azure Data Lake Analytics.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Lake Analytics
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 Lake Analytics
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
23
8.8
618
Facilità d'uso
8.4
23
8.7
634
Facilità di installazione
8.3
11
8.8
409
Facilità di amministrazione
8.3
11
8.5
224
Qualità del supporto
8.5
23
8.4
567
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
11
8.6
217
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
24
9.3
607
Caratteristiche per Categoria
Gestione
Dati insufficienti
8.6
122
Dati insufficienti
8.3
120
Funzionalità
Dati insufficienti
9.0
120
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
124
Dati insufficienti
8.9
123
Dati insufficienti
9.3
123
Gestione dei dati
Dati insufficienti
8.9
222
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
212
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
217
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
217
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
205
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
202
|
Verificato
Integrazione
Dati insufficienti
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
215
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
202
|
Verificato
Distribuzione
Dati insufficienti
7.8
188
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
218
|
Verificato
Prestazione
Dati insufficienti
9.2
226
|
Verificato
Sicurezza
Dati insufficienti
8.7
209
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
215
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.6
129
Dati insufficienti
7.8
126
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
79
Dati insufficienti
9.0
79
Dati insufficienti
8.8
80
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.3
79
Dati insufficienti
9.1
80
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
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
213
Database
Dati insufficienti
8.8
177
Dati insufficienti
8.9
175
Dati insufficienti
8.8
169
Integrazioni
Dati insufficienti
8.4
138
Dati insufficienti
8.6
135
Piattaforma
Dati insufficienti
8.9
153
Dati insufficienti
8.9
167
Dati insufficienti
8.6
135
Elaborazione
Dati insufficienti
9.3
170
Dati insufficienti
9.1
163
Trasformazione dei dati
8.1
17
|
Verificato
8.8
285
8.8
16
|
Verificato
9.3
295
Connettività
8.4
18
|
Verificato
8.1
253
8.6
17
|
Verificato
8.2
251
7.9
19
|
Verificato
8.7
280
9.0
20
|
Verificato
8.7
271
Operazioni
8.5
19
|
Verificato
8.5
280
8.5
17
|
Verificato
8.7
279
8.1
18
|
Verificato
8.3
257
8.9
16
|
Verificato
8.4
264
8.2
15
|
Verificato
8.5
256
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 Lake Analytics e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeAnalisi dei Big Data
Categorie uniche
Azure Data Lake Analytics non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Data Lake Analytics
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
14.8%
Beni di consumo
11.1%
Telecomunicazioni
7.4%
Internet
7.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
7.4%
Altro
51.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.3%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.4%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.7%
Alternative
Discussioni
Azure Data Lake Analytics 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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