Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Azure Data Lake Store e Google Cloud BigQuery 
Prodotti in evidenza
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Astro by Astronomer
Visita il Sito Web
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Alteryx
Visita il Sito Web
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Kpow for Apache Kafka®
Visita il Sito Web
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (44.4% delle recensioni)
Impresa (38.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Gratuito
Azure Data Lake Store
Valutazione a Stelle
(39)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (44.4% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Azure Data Lake StoreGoogle Cloud BigQuery
Valutazione a Stelle
(1,201)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (38.1% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Gratuito
Prova gratuita disponibile
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 Azure Data Lake Store, sebbene forte, ha un punteggio di integrazione leggermente inferiore di 8.6. I revisori menzionano che la capacità di BigQuery di gestire grandi set di dati in modo efficiente è un vantaggio significativo per le imprese.
- I revisori menzionano che Azure Data Lake Store brilla nella sicurezza dei dati, raggiungendo un punteggio di 9.1 per le funzionalità di sicurezza dei dati, che includono una robusta crittografia e autorizzazione basata sui ruoli. Al contrario, Google Cloud BigQuery ottiene un punteggio di 8.7 nella crittografia, indicando che Azure potrebbe offrire misure di sicurezza più complete per i dati sensibili.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le capacità di analisi dei dati integrate di Google Cloud BigQuery, valutate a 8.6, forniscono potenti strumenti per l'analisi dei dati in tempo reale, mentre le funzionalità di analisi di Azure Data Lake Store sono percepite come meno integrate, portando a un punteggio inferiore di 8.8. I revisori dicono che la facilità d'uso degli strumenti di analisi di BigQuery aumenta la produttività.
- Gli utenti di G2 segnalano che Azure Data Lake Store offre capacità di trasformazione dei dati superiori, con un punteggio di 9.1 rispetto all'8.9 di BigQuery. I revisori menzionano che gli strumenti di trasformazione di Azure sono più intuitivi, rendendo più facile per gli utenti manipolare i dati senza una conoscenza approfondita della programmazione.
- Gli utenti dicono che la scalabilità di Google Cloud BigQuery è una caratteristica distintiva, con un punteggio di 9.3, consentendo alle aziende di far crescere le loro esigenze di dati senza degrado delle prestazioni. Al contrario, Azure Data Lake Store, pur essendo ancora scalabile, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 9.1, indicando che BigQuery potrebbe essere più adatto per ambienti di dati in rapida espansione.
- I revisori menzionano che Azure Data Lake Store fornisce migliori funzionalità di accesso multiutente, con un punteggio di 9.0, che facilita la collaborazione tra i team. Google Cloud BigQuery, sebbene anch'esso efficace, ottiene un punteggio di 8.5 in quest'area, suggerendo che Azure potrebbe offrire un ambiente più robusto per progetti di dati collaborativi.
Azure Data Lake Store vs Google Cloud BigQuery
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare e amministrare. I revisori hanno anche ritenuto che questi fornitori fossero ugualmente facili per fare affari in generale. Tuttavia, Azure Data Lake Store è più facile da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Data Lake Store 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 Lake Store sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Data Lake Store rispetto a Google Cloud BigQuery.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Data Lake Store
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 Store
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
34
8.8
612
Facilità d'uso
8.7
34
8.7
626
Facilità di installazione
9.2
21
8.8
401
Facilità di amministrazione
8.5
19
8.5
224
Qualità del supporto
9.1
33
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
18
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
33
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
9.0
32
8.8
212
Database
9.1
26
8.8
178
8.9
26
8.9
176
9.1
28
8.8
170
Integrazioni
8.9
23
8.4
139
8.7
24
8.6
136
Piattaforma
8.9
25
8.9
153
9.1
27
8.9
168
8.7
24
8.6
136
Elaborazione
9.3
27
9.3
170
9.2
26
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 Lake Store e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Azure Data Lake Store non ha categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, 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 Lake Store
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
41.7%
Software per computer
8.3%
Automobilistico
8.3%
Assicurazione
5.6%
Produzione
2.8%
Altro
33.3%
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 Lake Store 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
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
