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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, che i revisori menzionano come un vantaggio significativo per le imprese che necessitano di consolidare dati da più piattaforme.
- I revisori menzionano che Azure Databricks brilla nell'analisi in tempo reale, con un punteggio di 8.8, che gli utenti dicono migliora la loro capacità di prendere decisioni tempestive basate su flussi di dati live, una caratteristica particolarmente vantaggiosa per le aziende in ambienti frenetici.
- Gli utenti di G2 evidenziano che le capacità di compressione dei dati di Google Cloud BigQuery, valutate a 8.3, aiutano a ridurre i costi di archiviazione, con i revisori che notano che questa caratteristica è cruciale per gestire grandi set di dati in modo efficiente.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Databricks offre una funzionalità di notebook superiore, con un punteggio di 9.3, che i revisori dicono fornisce un ambiente più interattivo e collaborativo per data scientist e analisti rispetto alle offerte di BigQuery.
- I revisori menzionano che la scalabilità di Google Cloud BigQuery è una caratteristica eccezionale, con un punteggio di 9.3, permettendo alle aziende di gestire carichi di dati crescenti senza degrado delle prestazioni, un fattore critico per le imprese in crescita.
- Gli utenti dicono che Azure Databricks fornisce una migliore integrazione con Spark, con un punteggio di 9.0, che i revisori evidenziano come essenziale per le organizzazioni che sfruttano framework di elaborazione di big data, rendendolo una scelta preferita per i compiti di ingegneria dei dati.
Azure Databricks vs Google Cloud BigQuery
Quando si valutano le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare e amministrare. Tuttavia, Google Cloud BigQuery è più facile da configurare, mentre Azure Databricks è più facile per fare affari in generale.
- Azure Databricks e Google Cloud BigQuery soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Azure Databricks sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Databricks rispetto a Google Cloud BigQuery.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Databricks
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 Databricks
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
160
8.8
612
Facilità d'uso
8.7
161
8.7
626
Facilità di installazione
8.6
75
8.8
401
Facilità di amministrazione
8.5
61
8.5
224
Qualità del supporto
8.5
147
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
8.8
60
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
152
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
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
8.8
130
|
Verificato
8.8
288
9.3
83
|
Verificato
9.3
295
Connettività
8.4
120
|
Verificato
8.1
256
9.0
133
|
Verificato
8.2
254
9.0
129
|
Verificato
8.7
283
9.1
132
|
Verificato
8.8
274
Operazioni
8.3
127
|
Verificato
8.5
283
8.6
127
|
Verificato
8.7
282
8.5
117
|
Verificato
8.3
260
8.5
111
|
Verificato
8.4
267
9.3
77
|
Verificato
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 Databricks e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeAnalisi dei Big Data
Categorie uniche
Azure Databricks 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 Databricks
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
23.0%
Software per computer
12.0%
Vendita al dettaglio
5.0%
Servizi Finanziari
4.5%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.0%
Altro
51.5%
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 Databricks è PaaS o SAAS?
2 Commenti
PG
Il suo strumento PaaS offre agli sviluppatori la possibilità di costruire le loro pipeline ETL per grandi set di dati utilizzando l'ambiente multi-cluster di...Leggi di più
Qual è il modo migliore per utilizzare Databricks in ADF
1 Commento
AS
Innanzitutto, devi creare un Servizio Collegato per ADF per connetterti al tuo Cluster Databricks. Puoi connetterti a quanti cluster desideri.
Poi crea una...Leggi 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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