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Confronta Google Cloud BigQuery e Panoply 
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Pros & Cons
Dati insufficienti
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Sfoglia tutti i piani tariffari 5Riassunto
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 complessiva degli utenti, vantando un punteggio G2 significativamente più alto rispetto a Panoply. Gli utenti apprezzano la sua architettura serverless e la capacità di gestire grandi set di dati in modo efficiente, permettendo loro di concentrarsi sull'analisi dei dati senza preoccuparsi dell'infrastruttura.
- Gli utenti dicono che Panoply si distingue per il suo eccezionale supporto clienti, con molti che sottolineano l'utilità del team di successo clienti. I revisori menzionano che il personale di supporto, come Ryan ed Emerson, è sempre disponibile ad assistere, rendendo la piattaforma più user-friendly e accessibile.
- Secondo le recensioni verificate, il processo di implementazione di Google Cloud BigQuery è lodato per la sua velocità ed efficienza. Gli utenti notano che il modello pay-as-you-go semplifica le operazioni, permettendo loro di sperimentare con set di dati più grandi senza la necessità di un'ampia configurazione.
- I revisori menzionano che mentre Panoply è intuitivo e facile da usare, potrebbe non eguagliare la scalabilità e le prestazioni di BigQuery per le grandi imprese. Gli utenti hanno trovato Panoply efficace per l'analisi aziendale di piccole dimensioni, ma alcuni esprimono il desiderio di funzionalità più robuste man mano che crescono le loro esigenze di dati.
- I revisori di G2 evidenziano che Google Cloud BigQuery offre funzionalità avanzate come BigQuery ML e l'integrazione degli strumenti AI, che migliorano le sue capacità di analisi dei dati. Gli utenti apprezzano questi strumenti per consentire approfondimenti più profondi e analisi più complesse, distinguendolo dai concorrenti.
- Gli utenti riportano che mentre Panoply offre un'esperienza utente solida, affronta sfide in aree come l'integrazione dei dati e l'analisi avanzata rispetto a BigQuery. I revisori hanno notato che i punti di forza di Panoply risiedono nella sua facilità d'uso e nel supporto live, ma cercano capacità di gestione dei dati più complete.
Google Cloud BigQuery vs Panoply
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Panoply più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Panoply in generale.
- Google Cloud BigQuery e Panoply soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Panoply 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 Panoply.
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
Panoply
Proof of Value
Prova gratuita
Usa la piattaforma gratuitamente per 21 giorni
- Magazzino dati gestito incluso
- Uso di tutti i connettori Panoply
- Utenti illimitati
Prova Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Panoply
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
616
8.8
63
Facilità d'uso
8.7
632
8.9
64
Facilità di installazione
8.8
407
9.4
39
Facilità di amministrazione
8.5
224
9.3
37
Qualità del supporto
8.4
565
9.3
63
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
217
9.5
39
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
605
8.0
58
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.6
121
8.3
13
8.3
119
7.6
11
Funzionalità
9.0
119
9.2
16
9.1
123
8.6
13
9.0
123
9.7
16
8.9
122
8.8
15
9.3
122
8.8
15
Gestione dei dati
8.9
220
|
Verificato
9.1
22
|
Verificato
8.3
210
|
Verificato
8.7
21
|
Verificato
8.9
215
|
Verificato
8.9
22
|
Verificato
8.6
215
|
Verificato
7.4
19
|
Verificato
8.3
203
|
Verificato
6.3
15
|
Verificato
8.7
200
|
Verificato
7.0
15
|
Verificato
Integrazione
8.5
202
|
Verificato
5.6
15
|
Verificato
8.6
213
|
Verificato
8.9
22
|
Verificato
8.6
200
|
Verificato
7.8
16
|
Verificato
Distribuzione
7.7
186
|
Verificato
7.1
15
|
Verificato
9.1
216
|
Verificato
8.3
22
|
Verificato
Prestazione
9.1
224
|
Verificato
8.1
23
|
Verificato
Sicurezza
8.7
207
|
Verificato
7.8
20
|
Verificato
9.1
213
|
Verificato
8.7
18
|
Verificato
Intelligenza Artificiale Generativa
7.6
127
5.4
9
7.8
124
5.0
9
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
213
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
278
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 Panoply sono categorizzati comeStrumenti ETL e Data Warehouse
Categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, Elaborazione e Distribuzione di Big Data, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, e Stanza di Pulizia dei Dati
Panoply non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud BigQuery
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Panoply
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
6.4%
Marketing e Pubblicità
5.1%
Altro
51.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.0%
Marketing e Pubblicità
7.7%
Software per computer
7.7%
Vendita al dettaglio
5.1%
Abbigliamento e Moda
5.1%
Altro
65.4%
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
Ho alcune domande su caratteristiche specifiche, chi dovrei contattare?
1 Commento
Risposta ufficiale da Panoply
Ci piacerebbe sentire la tua opinione. Sentiti libero di inviarci un messaggio qui: https://panoply.io/company/contact/Leggi di più
Sto già utilizzando un servizio ETL, posso comunque connettermi a Panoply?
1 Commento
Risposta ufficiale da Panoply
Sì! Il nostro data warehouse gestito è il modo migliore per ottenere tutti i dati della tua azienda in un unico posto.Leggi di più
How much does Panoply cost?
1 Commento
Risposta ufficiale da Panoply
Contratto annuale: il nostro prezzo basato sull'uso parte da $399/mese per 50 GiB di Query Bytes, e aumenta fino a $1719/mese per 5000 GiB di Query...Leggi di più
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