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Confronta Control-M e Google Cloud BigQuery 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (61.3% delle recensioni)
Impresa (38.1% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
A partire da $29,000.00 500 Executions Al mese
Gratuito
Control-M
Valutazione a Stelle
(126)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (61.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Control-MGoogle Cloud BigQuery
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Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Prova gratuita disponibile
Sfoglia tutti i piani tariffari 5Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Le recensioni dicono che Google Cloud BigQuery eccelle nella raccolta dati in tempo reale, ottenendo un punteggio di 8.7, che gli utenti apprezzano per la sua capacità di gestire grandi set di dati in modo efficiente. Al contrario, Control-M, pur essendo forte con un punteggio di 8.6, è noto per le sue capacità di elaborazione batch piuttosto che per l'analisi in tempo reale.
- Gli utenti riportano che Google Cloud BigQuery brilla nella distribuzione dei dati con un punteggio di 8.8, permettendo un'integrazione senza soluzione di continuità con varie fonti di dati. Control-M, tuttavia, ottiene un punteggio inferiore di 7.8, con i revisori che menzionano che le sue funzionalità di distribuzione dei dati sono più limitate rispetto a BigQuery.
- I revisori menzionano che le capacità di scalabilità delle macchine di Google Cloud BigQuery sono impressionanti, con un punteggio di 8.7, che consente un'allocazione dinamica delle risorse in base al carico di lavoro. Control-M, d'altra parte, ottiene un punteggio di 8.0, con gli utenti che notano che le sue opzioni di scalabilità sono meno flessibili e possono essere ingombranti in scenari di alta domanda.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le funzionalità di preparazione dei dati di Google Cloud BigQuery ottengono un punteggio di 8.7, rendendo più facile pulire e trasformare i dati prima dell'analisi. Al contrario, la preparazione dei dati di Control-M ottiene solo un punteggio di 7.3, con i revisori che indicano che i suoi strumenti non sono così intuitivi o potenti.
- Gli utenti di G2 riportano che entrambi i prodotti sono comparabili in termini di facilità d'uso, ciascuno con un punteggio di 8.7, ma i revisori menzionano che l'interfaccia di Google Cloud BigQuery è più user-friendly per i nuovi arrivati, mentre Control-M può richiedere una curva di apprendimento più ripida a causa delle sue ampie funzionalità.
- Gli utenti dicono che Control-M ha un leggero vantaggio nell'elaborazione dei carichi di lavoro con un punteggio di 9.2, il che è vantaggioso per le organizzazioni che danno priorità alla pianificazione dei lavori e all'automazione. Google Cloud BigQuery, pur essendo forte con un punteggio di 9.0, è più focalizzato sull'analisi e l'interrogazione dei dati, il che potrebbe non soddisfare tutte le esigenze operative.
Control-M vs Google Cloud BigQuery
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, Google Cloud BigQuery è più facile da configurare, mentre i revisori hanno preferito l'amministrazione e la facilità di fare affari con Control-M in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Control-M 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 Control-M 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 Control-M.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Control-M
Starter Pack (SaaS)
A partire da $29,000.00
500 Executions Al mese
Orchestrazione SaaS Control-M completa di funzionalità — dimensionata correttamente per team in crescita e app cloud ibride.
- Designer di flussi di lavoro visivi
- Integrazione di app native al cloud e ibride
- Lavori API, trigger di eventi, trasferimento file
Google 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
Control-M
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
82
8.8
612
Facilità d'uso
8.7
83
8.7
626
Facilità di installazione
8.2
50
8.8
401
Facilità di amministrazione
8.6
36
8.5
224
Qualità del supporto
8.6
79
8.4
564
the product è stato un buon partner negli affari?
9.0
37
8.7
217
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
79
9.2
600
Caratteristiche per Categoria
Automazione del carico di lavoroNascondi 19 CaratteristicheMostra 19 Caratteristiche
8.3
57
Dati insufficienti
Automazione
9.0
48
Dati insufficienti
8.7
45
Dati insufficienti
8.1
25
Dati insufficienti
Amministrazione
7.9
42
Dati insufficienti
8.9
46
Dati insufficienti
8.3
40
Dati insufficienti
8.3
26
Dati insufficienti
8.3
25
Dati insufficienti
8.5
24
Dati insufficienti
Funzionalità
9.4
52
Dati insufficienti
8.2
40
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
AI agentico - Automazione del carico di lavoro
8.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
7.2
9
Dati insufficienti
7.2
10
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
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
Consegna ContinuaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Consegna continua
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
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
Integrazione ContinuaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Integrazione continua
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Sviluppo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Opzioni di Integrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Automazione del RunbookNascondi 23 CaratteristicheMostra 23 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Supporto all'Automazione - Automazione dei Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione degli Errori - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Personalizzazione - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Conformità e Reportistica - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni - Automazione del Runbook
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Automazione del Runbook - AI Agente
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
8.2
7
8.8
212
Database
8.6
6
8.8
178
7.8
6
8.9
176
8.3
6
8.8
170
Integrazioni
Dati insufficienti
8.4
139
Dati insufficienti
8.6
136
Piattaforma
8.0
5
8.9
153
7.3
5
8.9
168
Dati insufficienti
8.6
136
Elaborazione
Dati insufficienti
9.3
170
9.2
6
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
Control-M e Google Cloud BigQuery sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data e Piattaforme di Integrazione dei Big Data
Categorie uniche
Control-M è categorizzato comeAutomazione del carico di lavoro, Automazione del Runbook, iPaaS, Automazione della costruzione, Integrazione Continua, e Consegna Continua
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, 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
Control-M
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
25.2%
Servizi Finanziari
8.4%
Bancario
8.4%
Vendita al dettaglio
7.5%
Assicurazione
6.5%
Altro
43.9%
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
What does control-M software do?
1 Commento
SS
L'ho usato nel settore bancario per automatizzare il lavoro e il pianificatore.Leggi di più
Control-M è uno strumento ETL?
1 Commento
LV
Sì. Control-M è utilizzato per pianificare e monitorare i lavori nell'ETL.Leggi di più
Cos'è il flusso di lavoro in Control-M?
1 Commento
LV
Control-M Workflow Insights fornisce dashboard preziosi che offrono agli utenti un'osservabilità approfondita per monitorare e migliorare continuamente le...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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