Confronta Azure Data Lake Store e Google Cloud BigQuery 
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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 nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto ad Azure Data Lake Store. 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.
- Gli utenti dicono che Azure Data Lake Store è efficace per gestire dati ad alto volume, in particolare nei pipeline di dati. Il suo namespace gerarchico è evidenziato come un punto di svolta per il rapido recupero e elaborazione dei dati, dimostrando la sua forza nella gestione di grandi set di dati.
- I revisori menzionano che il processo di implementazione di Google Cloud BigQuery è rapido e intuitivo, permettendo agli utenti di iniziare senza un setup estensivo. Questa facilità d'uso è un vantaggio significativo per i team che cercano di minimizzare i tempi di inattività e massimizzare la produttività.
- Secondo le recensioni verificate, Azure Data Lake Store brilla nelle sue capacità di integrazione, in particolare con Azure Data Factory. Gli utenti trovano facile connettersi sia con prodotti Azure che non Azure, il che ne aumenta la versatilità in vari flussi di lavoro dei dati.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre entrambe le piattaforme hanno valutazioni simili, l'ampia base di utenti di Google Cloud BigQuery e i recenti feedback positivi indicano una comunità e una rete di supporto più robuste, che possono essere cruciali per la risoluzione dei problemi e le migliori pratiche.
- Gli utenti riportano che il modello pay-as-you-go di Google Cloud BigQuery semplifica le operazioni e incoraggia la sperimentazione con set di dati più grandi, rendendolo una scelta preferita per le organizzazioni che cercano di scalare le loro capacità di analisi dei dati in modo efficiente.
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. Tuttavia, Azure Data Lake Store è più facile da configurare e fare affari in generale.
- 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.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Azure Data Lake Store e Google Cloud BigQuery hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
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
627
Facilità d'uso
8.7
34
8.7
643
Facilità di installazione
9.2
21
8.7
417
Facilità di amministrazione
8.5
19
8.5
227
Qualità del supporto
9.1
33
8.3
573
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
18
8.6
221
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
33
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
9.0
32
8.8
214
Database
9.1
26
8.8
175
8.9
26
8.9
173
9.1
28
8.7
167
Integrazioni
8.9
23
8.4
136
8.7
24
8.5
133
Piattaforma
8.9
25
8.9
151
9.1
27
8.9
165
8.7
24
8.5
133
Elaborazione
9.3
27
9.2
168
9.2
26
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 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%
Automobilistico
8.3%
Software per computer
8.3%
Assicurazione
5.6%
Compagnie aeree/Aviazione
2.8%
Altro
33.3%
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
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
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