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Confronta Google Cloud BigQuery e IBM Netezza Performance Server 
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Google Cloud BigQuery
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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.
- Gli utenti segnalano che IBM Netezza Performance Server eccelle nell'analisi dei dati integrata con un punteggio di 9.1, consentendo approfondimenti robusti direttamente all'interno della piattaforma. Al contrario, Google Cloud BigQuery, sebbene forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.6 in quest'area, indicando che Netezza potrebbe offrire un'esperienza più integrata per l'analisi.
- I revisori menzionano che Google Cloud BigQuery brilla nell'integrazione dei dati, raggiungendo un punteggio di 9.0, che è superiore a quello di IBM Netezza di 8.6. Questo suggerisce che BigQuery potrebbe fornire un'esperienza più fluida quando si collega con varie fonti di dati, rendendolo una scelta preferita per gli utenti che necessitano di una connettività dati estesa.
- Gli utenti di G2 evidenziano che IBM Netezza Performance Server ha una funzione di compressione dei dati superiore, con un punteggio di 8.8 rispetto all'8.3 di BigQuery. Questo indica che Netezza potrebbe essere più efficiente nella gestione dei costi di archiviazione e nell'ottimizzazione dello spazio di archiviazione dei dati, cruciale per le imprese che gestiscono grandi set di dati.
- Gli utenti su G2 segnalano che Google Cloud BigQuery offre una migliore scalabilità con un punteggio di 9.1, rispetto all'8.5 di Netezza. Questo suggerisce che BigQuery è più abile nel gestire carichi di lavoro crescenti e può meglio soddisfare le crescenti esigenze di dati, rendendolo un forte contendente per le aziende che prevedono una rapida crescita.
- I revisori menzionano che IBM Netezza Performance Server ha un'esperienza utente più favorevole in termini di facilità di configurazione, con un punteggio di 8.3, mentre BigQuery ottiene 8.6. Questo leggero vantaggio per BigQuery indica che gli utenti potrebbero trovarlo più facile da avviare con la piattaforma Google, il che può essere un fattore significativo per i team che cercano di implementare soluzioni rapidamente.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme forniscono una solida sicurezza dei dati, con IBM Netezza che ottiene un punteggio di 9.0 e Google Cloud BigQuery di 9.1. Tuttavia, il leggero vantaggio per BigQuery suggerisce che potrebbe avere funzionalità di sicurezza più avanzate, che è una considerazione critica per le organizzazioni che gestiscono dati sensibili.
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, i revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery 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 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
612
8.4
55
Facilità d'uso
8.7
626
8.8
53
Facilità di installazione
8.8
401
8.3
23
Facilità di amministrazione
8.5
224
8.2
24
Qualità del supporto
8.4
564
8.3
48
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
217
7.9
23
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
600
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
123
Dati insufficienti
8.3
121
Dati insufficienti
Funzionalità
9.0
121
Dati insufficienti
9.1
124
Dati insufficienti
9.0
124
Dati insufficienti
8.9
123
Dati insufficienti
9.4
124
Dati insufficienti
Gestione dei dati
8.9
223
|
Verificato
8.6
13
|
Verificato
8.3
214
|
Verificato
8.8
12
|
Verificato
8.9
219
|
Verificato
8.8
11
|
Verificato
8.6
215
|
Verificato
9.1
9
|
Verificato
8.3
204
|
Verificato
8.0
9
|
Verificato
8.7
205
|
Verificato
8.5
11
|
Verificato
Integrazione
8.6
204
|
Verificato
7.5
8
|
Verificato
8.6
216
|
Verificato
8.8
11
|
Verificato
8.6
204
|
Verificato
9.2
10
|
Verificato
Distribuzione
7.8
190
|
Verificato
8.7
9
|
Verificato
9.1
215
|
Verificato
8.2
11
|
Verificato
Prestazione
9.2
220
|
Verificato
8.5
9
|
Verificato
Sicurezza
8.7
211
|
Verificato
8.9
11
|
Verificato
9.2
217
|
Verificato
9.0
10
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
7.7
132
Dati insufficienti
7.9
129
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
77
Dati insufficienti
9.0
78
Dati insufficienti
8.8
78
Dati insufficienti
Analisi dei dati
9.3
77
Dati insufficienti
9.1
78
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
7.6
50
Dati insufficienti
7.9
50
Dati insufficienti
Operazioni di Marketing
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
Dati insufficienti
Attività di Campagna
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
Dati insufficienti
AI agentico - Analisi di marketing
8.8
16
Dati insufficienti
9.6
16
Dati insufficienti
8.3
16
Dati insufficienti
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.8
212
Dati insufficienti
Database
8.8
178
Dati insufficienti
8.9
176
Dati insufficienti
8.8
170
Dati insufficienti
Integrazioni
8.4
139
Dati insufficienti
8.6
136
Dati insufficienti
Piattaforma
8.9
153
Dati insufficienti
8.9
168
Dati insufficienti
8.6
136
Dati insufficienti
Elaborazione
9.3
170
Dati insufficienti
9.1
164
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.8
288
Dati insufficienti
9.3
295
Dati insufficienti
Connettività
8.1
256
Dati insufficienti
8.2
254
Dati insufficienti
8.7
283
Dati insufficienti
8.8
274
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
283
Dati insufficienti
8.7
282
Dati insufficienti
8.3
260
Dati insufficienti
8.4
267
Dati insufficienti
8.5
259
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
16.2%
Software per computer
13.6%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.4%
Assicurazione
11.9%
Bancario
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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