Confronta Google Cloud BigQuery e IBM Cloud Pak for Data 
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Google Cloud BigQuery
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Sfoglia tutti i piani tariffari 5IBM Cloud Pak for Data
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Scopri di più su IBM Cloud Pak for DataRiassunto
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 a IBM Cloud Pak for Data. 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 lodato per la sua semplicità e velocità. Gli utenti evidenziano il modello pay-as-you-go che consente di sperimentare con dataset più grandi senza la necessità di fornire cluster, il che rappresenta un grande vantaggio rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
- I revisori menzionano che mentre IBM Cloud Pak for Data offre un approccio completo alla gestione e analisi dei dati, affronta sfide nell'esperienza utente. Alcuni utenti lo trovano meno intuitivo rispetto a BigQuery, nonostante i suoi punti di forza nell'unificare dati isolati e facilitare i flussi di lavoro di analisi dei dati.
- Gli utenti dicono che le prestazioni di Google Cloud BigQuery nella gestione di grandi query sono eccezionali, con un revisore che nota che può risolvere miliardi di query in modo efficiente. Questa capacità lo posiziona come una scelta forte per le imprese che necessitano di soluzioni di analisi dei dati robuste.
- I revisori di G2 evidenziano che IBM Cloud Pak for Data ha un'interfaccia utente intuitiva che si integra bene con i servizi Watson AI, il che può essere vantaggioso per le organizzazioni focalizzate su analisi guidate dall'AI. Tuttavia, alcuni utenti sentono che non corrisponde alla velocità e all'efficienza di BigQuery.
- Secondo il feedback recente degli utenti, la facilità d'uso di Google Cloud BigQuery è una caratteristica distintiva, con gli utenti che notano la sua capacità di semplificare compiti complessi sui dati. Al contrario, IBM Cloud Pak for Data, sebbene potente, può richiedere più sforzo per essere navigato e utilizzato efficacemente.
Google Cloud BigQuery vs IBM Cloud Pak for Data
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud BigQuery nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, Google Cloud BigQuery e IBM Cloud Pak for Data forniscono livelli simili di assistenza.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud BigQuery rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
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
IBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
IBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
626
8.5
47
Facilità d'uso
8.7
642
8.1
47
Facilità di installazione
8.7
416
7.2
26
Facilità di amministrazione
8.5
227
7.6
27
Qualità del supporto
8.3
573
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
220
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
614
8.8
47
Caratteristiche per Categoria
Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.5
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.0
5
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
8.6
121
Dati insufficienti
8.3
119
Dati insufficienti
Funzionalità
9.0
119
Dati insufficienti
9.1
123
Dati insufficienti
9.0
123
Dati insufficienti
8.9
122
Dati insufficienti
9.3
122
Dati insufficienti
Infrastruttura come Servizio (IaaS)Nascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
9
Fornitura di infrastrutture
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.3
7
Gestione
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.1
8
Funzionalità
Dati insufficienti
8.3
8
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
14
Sistema
Dati insufficienti
9.5
11
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.8
8
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.5
12
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
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
Gestione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
5
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Tessuto di dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.9
224
|
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
Dati insufficienti
Integrazione
8.5
202
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
214
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
201
|
Verificato
Dati insufficienti
Distribuzione
7.7
186
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
223
|
Verificato
Dati insufficienti
Prestazione
9.1
233
|
Verificato
Dati insufficienti
Sicurezza
8.7
208
|
Verificato
Dati insufficienti
9.2
214
|
Verificato
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.6
127
Dati insufficienti
7.8
124
Dati insufficienti
Conservazione
9.1
70
Dati insufficienti
8.8
70
Dati insufficienti
Disponibilità
8.4
62
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.6
68
Dati insufficienti
Prestazione
8.5
65
Dati insufficienti
Sicurezza
8.7
70
Dati insufficienti
8.8
69
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.7
65
Dati insufficienti
Supporto
8.7
66
Dati insufficienti
8.9
66
Dati insufficienti
Calcolo centralizzato
9.1
27
Dati insufficienti
Calcolo localizzato
8.5
28
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.7
78
8.3
5
9.0
78
8.8
8
8.8
79
8.6
7
Analisi dei dati
9.3
78
8.7
9
9.1
79
9.0
7
Prendere decisioni
8.8
79
8.3
6
8.7
77
8.8
7
8.7
79
8.8
8
8.7
77
8.3
8
Intelligenza Artificiale Generativa
7.5
50
Dati insufficienti
7.8
50
Dati insufficienti
Operazioni di Marketing
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
Dati insufficienti
Attività di Campagna
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
Dati insufficienti
AI agentico - Analisi di marketing
8.7
15
Dati insufficienti
9.6
15
Dati insufficienti
8.2
15
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.8
214
Dati insufficienti
Database
8.8
175
Dati insufficienti
8.9
173
Dati insufficienti
8.7
167
Dati insufficienti
Integrazioni
8.4
136
Dati insufficienti
8.5
133
Dati insufficienti
Piattaforma
8.9
151
Dati insufficienti
8.9
165
Dati insufficienti
8.5
133
Dati insufficienti
Elaborazione
9.2
168
Dati insufficienti
9.1
161
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.8
283
8.5
27
|
Verificato
9.3
293
9.1
15
|
Verificato
Connettività
8.1
251
8.0
23
|
Verificato
8.2
249
8.6
22
|
Verificato
8.7
278
8.1
25
|
Verificato
8.7
269
8.7
24
|
Verificato
Operazioni
8.5
279
8.7
26
|
Verificato
8.7
277
8.9
25
|
Verificato
8.3
255
8.4
23
|
Verificato
8.4
262
8.8
24
|
Verificato
8.5
254
8.7
13
|
Verificato
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
Google Cloud BigQuery e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comeAnalisi dei Big Data e Analisi Predittiva
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, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura come Servizio (IaaS), e Infrastruttura di AI Generativa
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud BigQuery
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Cloud Pak for Data
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
16.1%
Software per computer
13.5%
Vendita al dettaglio
7.0%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.2%
Altro
51.7%
Software per computer
12.9%
Bancario
8.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Servizi Finanziari
5.7%
Altro
58.6%
Discussioni
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
IBM Cloud Pak for Data non ha discussioni con risposte
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