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Confronta Google Cloud BigQuery e Microsoft SQL Server 
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Impresa (38.0% delle recensioni)
Impresa (45.6% delle recensioni)
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Google Cloud BigQuery
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(1,201)4.5 su 5
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Pros & Cons
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Scopri di più su Microsoft SQL ServerRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Microsoft SQL Server eccelle negli ambienti aziendali, con un forte focus sulle funzionalità di sicurezza e un supporto robusto per le transazioni, rendendolo una scelta preferita per le organizzazioni con esigenze di dati complesse.
- I revisori menzionano che Google Cloud BigQuery brilla nelle sue capacità di elaborazione cloud, in particolare con la sua architettura serverless, permettendo una scalabilità senza soluzione di continuità e una gestione efficiente di grandi set di dati senza la necessità di un'ampia configurazione.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Microsoft SQL Server ha un punteggio di facilità d'uso leggermente più alto, in particolare per gli utenti familiari con i tradizionali sistemi di gestione di database, mentre Google Cloud BigQuery è elogiato per la sua interfaccia intuitiva e la facilità di configurazione, specialmente per i nuovi utenti.
- Gli utenti su G2 riportano che entrambi i prodotti hanno capacità di distribuzione dei dati comparabili, ma Google Cloud BigQuery è noto per la sua superiore integrazione con gli strumenti di machine learning, migliorando i flussi di lavoro di preparazione e analisi dei dati.
- I revisori dicono che mentre entrambe le piattaforme offrono un supporto solido, la direzione del prodotto di Google Cloud BigQuery è vista più positivamente, con gli utenti che apprezzano gli aggiornamenti frequenti e i miglioramenti che si allineano con le moderne esigenze di elaborazione dei dati.
- Gli utenti segnalano che l'integrazione di Microsoft SQL Server con Hadoop è meno robusta rispetto a Google Cloud BigQuery, che offre un supporto migliore per l'elaborazione e l'analisi dei big data, rendendolo un'opzione più attraente per le organizzazioni che sfruttano le tecnologie dei big data.
Google Cloud BigQuery vs Microsoft SQL Server
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 Microsoft SQL Server 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 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 Microsoft SQL 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
Microsoft SQL Server
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Microsoft SQL Server
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
612
9.0
1,847
Facilità d'uso
8.7
626
8.6
1,863
Facilità di installazione
8.8
401
8.1
984
Facilità di amministrazione
8.5
224
8.3
945
Qualità del supporto
8.4
564
8.3
1,641
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
217
8.4
895
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
600
8.4
1,818
Caratteristiche per Categoria
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
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
9.2
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
Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS)Nascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
163
Gestione
Dati insufficienti
8.9
150
Dati insufficienti
8.9
150
Dati insufficienti
9.2
155
Dati insufficienti
8.9
150
Dati insufficienti
8.9
152
Manutenzione
Dati insufficienti
8.9
150
Dati insufficienti
9.0
155
Dati insufficienti
9.0
151
Sicurezza
Dati insufficienti
8.9
149
Dati insufficienti
9.1
151
Basi di dati relazionaliNascondi 24 CaratteristicheMostra 24 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
1,434
Gestione
Dati insufficienti
9.1
147
Dati insufficienti
9.2
148
Dati insufficienti
8.8
134
Dati insufficienti
8.9
140
Supporto
Dati insufficienti
8.6
143
Dati insufficienti
9.1
147
Dati insufficienti
8.7
142
Dati insufficienti
8.5
146
Sicurezza
Dati insufficienti
8.9
146
Dati insufficienti
9.1
146
Dati insufficienti
8.9
143
Dati insufficienti
9.0
146
Prestazione
Dati insufficienti
8.8
142
Dati insufficienti
8.9
139
Dati insufficienti
8.8
145
Dati insufficienti
8.7
143
Dati insufficienti
8.9
144
Caratteristiche del Database
Dati insufficienti
8.9
1282
Dati insufficienti
9.0
1287
Dati insufficienti
8.9
1294
Dati insufficienti
8.7
1261
Dati insufficienti
8.8
1263
Dati insufficienti
8.8
1269
Dati insufficienti
9.1
1289
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
8.4
57
Database
8.8
178
8.6
55
8.9
176
8.8
56
8.8
170
8.4
53
Integrazioni
8.4
139
7.8
44
8.6
136
8.3
44
Piattaforma
8.9
153
8.3
49
8.9
168
8.6
52
8.6
136
8.3
44
Elaborazione
9.3
170
8.6
51
9.1
164
8.5
54
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 Microsoft SQL Server sono categorizzati comeElaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
Microsoft SQL Server è categorizzato comeBasi di dati relazionali, Sistemi di Gestione di Basi di Dati (DBMS), e Integrazione dei Dati On-Premise
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud BigQuery
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Microsoft SQL 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
24.2%
Software per computer
13.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.4%
Servizi Finanziari
4.3%
Istruzione Superiore
2.9%
Altro
49.6%
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
Come potrei rendere molto più facile l'esperienza con l'ordine del mio database?
4 Commenti
AF
Puoi creare diverse tabelle con le informazioni sui tuoi dipendenti, ad esempio la tabella dei dipendenti, i ruoli dei dipendenti, ecc. Poi puoi creare una...Leggi di più
Qual è il modo migliore per salvare le tue query?
4 Commenti
CA
Consiglio di utilizzare le query salvate in formato testo semplice o .sql o .txt. Puoi usare lo stesso creatore di query di SQL Server o uno strumento come...Leggi di più
Come posso lavorare sulla stessa query se la connessione viene persa (timeout) e poi mi riconnetto?
4 Commenti
JE
Quando questo mi succede in SQL Server Management Studio, devo solo digitare USE {il nome del tuo database qui} e poi selezionare solo quella istruzione ed...Leggi di più
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