Confronta Google Cloud BigQuery e IBM Netezza Performance Server 
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Scopri di più su IBM Netezza Performance ServerRiassunto
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 Netezza Performance Server. Gli utenti apprezzano la sua architettura serverless che consente loro di concentrarsi sull'analisi dei dati senza preoccuparsi dell'infrastruttura, rendendolo una scelta preferita per molti.
- Secondo recensioni verificate, IBM Netezza Performance Server è elogiato per la sua capacità di connettersi con vari data lake e fornire scambio di dati ad alta velocità. Gli utenti evidenziano le sue capacità di analisi in tempo reale e la prevedibilità dei costi, rendendolo un'opzione solida per le imprese con esigenze di dati complesse.
- I revisori menzionano che la facilità d'uso di Google Cloud BigQuery è una caratteristica distintiva, con molti che lo trovano intuitivo ed efficiente per gestire grandi set di dati. Gli utenti notano che può elaborare miliardi di query senza problemi, il che aumenta la produttività e semplifica le operazioni.
- Gli utenti dicono che mentre IBM Netezza Performance Server offre prestazioni robuste e affidabilità, potrebbe affrontare sfide nel soddisfare esigenze specifiche di flusso di lavoro per alcuni utenti. Tuttavia, la sua integrazione con strumenti come watsonx.data è evidenziata come un punto di forza, dimostrando la sua adattabilità negli ambienti aziendali.
- I revisori evidenziano che il modello pay-as-you-go di Google Cloud BigQuery semplifica la gestione operativa, consentendo agli utenti di sperimentare con set di dati più grandi senza l'onere di dover fornire cluster. Questa flessibilità è particolarmente attraente per le organizzazioni che cercano di scalare le loro operazioni sui dati.
- Secondo il feedback recente degli utenti, IBM Netezza Performance Server è riconosciuto per le sue caratteristiche di compressione dei dati e qualità, essenziali per le imprese che danno priorità all'integrità e alle prestazioni dei dati. Gli utenti apprezzano la sua capacità di gestire efficacemente casi d'uso diversi, anche se potrebbe non avere lo stesso livello di presenza sul mercato di BigQuery.
Google Cloud BigQuery vs IBM Netezza Performance Server
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM Netezza Performance Server più facile da usare. Tuttavia, Google Cloud BigQuery è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud BigQuery in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Netezza Performance Server.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, Google Cloud BigQuery e IBM Netezza Performance Server 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 Netezza Performance Server.
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 Netezza Performance Server
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
IBM Netezza Performance Server
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
626
8.4
55
Facilità d'uso
8.7
642
8.8
53
Facilità di installazione
8.7
416
8.3
23
Facilità di amministrazione
8.5
227
8.2
24
Qualità del supporto
8.3
573
8.3
48
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
220
7.9
23
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
614
6.7
50
Caratteristiche per Categoria
Virtualizzazione dei datiNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Amministrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Federazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Trasformazione
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
Gestione dei dati
8.9
224
|
Verificato
8.6
13
|
Verificato
8.3
210
|
Verificato
8.8
12
|
Verificato
8.9
215
|
Verificato
8.8
11
|
Verificato
8.6
219
|
Verificato
9.1
9
|
Verificato
8.3
204
|
Verificato
8.0
9
|
Verificato
8.6
201
|
Verificato
8.5
11
|
Verificato
Integrazione
8.5
202
|
Verificato
7.5
8
|
Verificato
8.6
214
|
Verificato
8.8
11
|
Verificato
8.6
201
|
Verificato
9.2
10
|
Verificato
Distribuzione
7.7
186
|
Verificato
8.7
9
|
Verificato
9.1
223
|
Verificato
8.2
11
|
Verificato
Prestazione
9.1
233
|
Verificato
8.5
9
|
Verificato
Sicurezza
8.7
208
|
Verificato
8.9
11
|
Verificato
9.2
214
|
Verificato
9.0
10
|
Verificato
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
Strumento Statistico
8.7
78
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
79
Dati insufficienti
Analisi dei dati
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.8
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
8.7
79
Dati insufficienti
8.7
77
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
9.3
293
Dati insufficienti
Connettività
8.1
251
Dati insufficienti
8.2
249
Dati insufficienti
8.7
278
Dati insufficienti
8.7
269
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
279
Dati insufficienti
8.7
277
Dati insufficienti
8.3
255
Dati insufficienti
8.4
262
Dati insufficienti
8.5
254
Dati insufficienti
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 Netezza Performance Server sono categorizzati comeData Warehouse
Categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, e Stanza di Pulizia dei Dati
IBM Netezza Performance Server è categorizzato comeVirtualizzazione dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud BigQuery
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Netezza Performance Server
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.4%
Bancario
11.9%
Assicurazione
11.9%
Vendita al dettaglio
7.5%
Servizi Finanziari
6.0%
Altro
43.3%
Alternative
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 Netezza Performance Server non ha discussioni con risposte
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