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Scopri di più su IBM Watson StudioRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud BigQuery eccelle nell'accesso alle fonti di dati, con un punteggio di 8,9 per l'ampiezza delle fonti di dati e 9,3 per la facilità di connessione ai dati, rendendo più semplice integrare varie fonti di dati senza problemi. Al contrario, IBM Watson Studio, sebbene forte, ha punteggi più bassi in queste aree, indicando potenziali sfide nel connettersi a fonti di dati diverse.
- I revisori menzionano che la scalabilità di Google Cloud BigQuery è una caratteristica eccezionale, con un punteggio di 9,0, che consente agli utenti di gestire grandi set di dati in modo efficiente. D'altra parte, IBM Watson Studio, con un punteggio di scalabilità di 8,6, potrebbe non performare altrettanto bene sotto carichi di dati pesanti, il che potrebbe essere una preoccupazione per gli utenti aziendali.
- Gli utenti di G2 evidenziano la facilità di implementazione in Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 9,8, che è significativamente più alto rispetto al punteggio di 9,5 di IBM Watson Studio. Questo suggerisce che gli utenti trovano BigQuery più semplice da configurare e iniziare a utilizzare, il che è cruciale per i team che cercano di minimizzare i tempi di inattività.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di gestione dei dati di Google Cloud BigQuery sono robuste, in particolare nell'integrazione dei dati (9,0) e nella qualità dei dati (8,8). Al contrario, i punteggi di IBM Watson Studio in queste aree sono leggermente inferiori, indicando che gli utenti potrebbero trovare BigQuery più affidabile per mantenere l'integrità dei dati.
- I revisori menzionano che IBM Watson Studio brilla nello sviluppo di modelli, in particolare con algoritmi pre-costruiti (9,2) e ingegneria delle caratteristiche (9,4), che possono accelerare significativamente il processo di machine learning. Google Cloud BigQuery, sebbene forte nell'analisi dei dati, non si concentra tanto sulle funzionalità di sviluppo dei modelli.
- Gli utenti dicono che le capacità di reporting di Google Cloud BigQuery sono altamente valutate a 8,6, fornendo agli utenti strumenti efficaci per la visualizzazione dei dati e gli approfondimenti. In confronto, le funzionalità di reporting di IBM Watson Studio, sebbene funzionali, ottengono un punteggio inferiore di 8,5, suggerendo che gli utenti potrebbero trovare gli strumenti di reporting di BigQuery più intuitivi ed efficaci per le loro esigenze.
Google Cloud BigQuery vs IBM Watson Studio
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 Watson Studio.
- 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 Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google Cloud BigQuery
Free
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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 Watson Studio
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
612
8.3
121
Facilità d'uso
8.7
626
8.0
122
Facilità di installazione
8.8
401
7.6
100
Facilità di amministrazione
8.5
224
7.8
95
Qualità del supporto
8.4
564
8.2
113
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
217
8.0
94
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
600
8.5
115
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Interazione dei dati
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Intelligenza Artificiale Generativa
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
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
8
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
Gestione
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
7
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.7
41
Sistema
Dati insufficienti
9.0
12
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
33
Dati insufficienti
8.8
34
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.3
36
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
9.4
13
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.6
28
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.9
12
Dati insufficienti
9.0
12
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
32
Dati insufficienti
8.6
33
Dati insufficienti
8.6
30
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
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
Dati insufficienti
Integrazione
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
216
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
204
|
Verificato
Dati insufficienti
Distribuzione
7.8
190
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
215
|
Verificato
Dati insufficienti
Prestazione
9.1
220
|
Verificato
Dati insufficienti
Sicurezza
8.7
211
|
Verificato
Dati insufficienti
9.2
217
|
Verificato
Dati insufficienti
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
Imposta
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Calcolo centralizzato
9.1
27
Dati insufficienti
Calcolo localizzato
8.5
28
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.7
78
8.0
14
9.0
79
8.4
15
8.8
79
8.1
15
Analisi dei dati
9.3
78
8.7
15
9.1
79
9.0
14
Prendere decisioni
8.8
80
8.6
14
8.7
78
8.6
15
8.7
80
8.3
13
8.7
78
8.7
14
Intelligenza Artificiale Generativa
7.5
51
9.3
5
7.8
51
8.3
5
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
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Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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Categorie
Categorie
Categorie condivise
Google Cloud BigQuery e IBM Watson Studio sono categorizzati comeAnalisi 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 dei Big Data, Analisi di Marketing, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Piattaforme MLOps, e Preparazione 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 Watson Studio
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
13.5%
Vendita al dettaglio
7.1%
Servizi Finanziari
6.5%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.4%
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 Watson Studio non ha discussioni con risposte
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