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Confronta Google Cloud BigQuery e Pentaho Data Integration 
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Impresa (38.1% delle recensioni)
Mercato Medio (41.2% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Gratuito
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Google Cloud BigQuery
Valutazione a Stelle
(1,201)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 5Pentaho Data Integration
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Scopri di più su Pentaho Data IntegrationRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud BigQuery eccelle in scalabilità, con un punteggio di 9.3, permettendo una gestione efficiente di grandi set di dati, mentre Pentaho Data Integration, con un punteggio di 9.1, offre anche una buona scalabilità ma potrebbe non eguagliare le prestazioni di BigQuery in ambienti estremamente grandi.
- I revisori menzionano che le funzionalità di analisi dei dati integrate di BigQuery, valutate a 8.6, forniscono capacità robuste per approfondimenti in tempo reale, mentre le capacità di trasformazione dei dati di Pentaho, valutate a 9.0, sono evidenziate per la loro flessibilità e facilità d'uso in flussi di lavoro complessi.
- Gli utenti di G2 indicano che l'integrazione di BigQuery con strumenti AI/ML, valutata a 8.5, ne migliora la funzionalità per l'analisi predittiva, mentre il forte supporto di Pentaho per i processi di migrazione e trasformazione dei dati, valutato a 9.0, è elogiato per la sua interfaccia user-friendly e la funzionalità senza codice.
- I revisori dicono che le prestazioni di BigQuery nelle interrogazioni dei dati, con un punteggio di 9.3, sono superiori, consentendo un recupero dei dati più veloce, mentre le capacità di reporting di Pentaho, valutate a 8.5, sono notate per le loro opzioni di personalizzazione, permettendo agli utenti di creare report su misura facilmente.
- Gli utenti su G2 evidenziano che il deployment basato su cloud di BigQuery, valutato a 9.1, offre vantaggi significativi in termini di accessibilità e manutenzione, mentre l'opzione on-premise di Pentaho, valutata a 7.9, è preferita dalle organizzazioni che necessitano di un maggiore controllo sul loro ambiente dati.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di BigQuery, valutata a 8.3, è generalmente affidabile, ma alcuni utenti ritengono che il supporto di Pentaho, valutato a 7.3, potrebbe migliorare, in particolare nei tempi di risposta e nell'assistenza tecnica per problemi complessi.
Google Cloud BigQuery vs Pentaho Data Integration
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Google Cloud BigQuery più facile da usare, configurare e fare affari nel complesso. Tuttavia, i recensori hanno preferito la facilità di amministrazione con Pentaho Data Integration.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Pentaho Data Integration.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Google Cloud BigQuery e Pentaho Data Integration hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
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
Pentaho Data Integration
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Pentaho Data Integration
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
612
8.7
15
Facilità d'uso
8.7
626
8.6
15
Facilità di installazione
8.8
401
8.0
9
Facilità di amministrazione
8.5
224
8.6
7
Qualità del supporto
8.4
564
7.2
12
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
217
8.6
6
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
600
9.2
14
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.6
123
8.7
5
8.3
121
9.0
5
Funzionalità
9.0
121
9.7
5
9.1
124
9.7
5
9.0
124
9.3
5
8.9
123
8.3
5
9.4
124
8.7
5
Migrazione al cloudNascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Migrazione al cloud
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Mappatura dei datiNascondi 8 CaratteristicheMostra 8 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità
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
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
Calcolo centralizzato
9.1
27
Dati insufficienti
Calcolo localizzato
8.5
28
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.7
78
Dati insufficienti
9.0
79
Dati insufficienti
8.8
79
Dati insufficienti
Analisi dei dati
9.3
78
Dati insufficienti
9.1
79
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.8
80
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
8.7
80
Dati insufficienti
8.7
78
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.5
51
Dati insufficienti
7.8
51
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 Pentaho Data Integration sono categorizzati comePiattaforme di Integrazione dei Big Data, Strumenti ETL, e Elaborazione e Distribuzione di Big Data
Categorie uniche
Google Cloud BigQuery è categorizzato comeDatabase Colonnari, Analisi dei Big Data, Analisi di Marketing, Analisi Predittiva, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
Pentaho Data Integration è categorizzato comeMigrazione al cloud, Integrazione dei Dati On-Premise, e Mappatura 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.)
Pentaho Data Integration
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
35.3%
Telecomunicazioni
11.8%
Bancario
11.8%
Internet
5.9%
Servizi Informativi
5.9%
Altro
29.4%
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
Pentaho Data Integration non ha discussioni con risposte
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