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Confronta Google Cloud BigQuery e Power Query 
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Impresa (38.1% delle recensioni)
Mercato Medio (53.3% 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 5Power Query
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Mercato Medio (53.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su Power QueryRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud BigQuery eccelle nell'integrazione dei dati con un punteggio di 9.0, consentendo connessioni senza soluzione di continuità a varie fonti di dati, mentre Power Query, con un punteggio di 8.6, è noto per la sua interfaccia user-friendly ma potrebbe non eguagliare le ampie capacità di integrazione di BigQuery.
- I revisori menzionano che la scalabilità di Google Cloud BigQuery è una caratteristica eccezionale, con un punteggio di 9.3, cruciale per gestire grandi set di dati in modo efficiente. Al contrario, Power Query, con un punteggio di 8.5, è più adatto per operazioni su dati di piccole e medie dimensioni, il che potrebbe limitarne l'efficacia per le esigenze a livello aziendale.
- Gli utenti di G2 evidenziano le capacità di analisi in tempo reale di Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 8.8, che consente di ottenere immediatamente informazioni e prendere decisioni. Power Query, sebbene efficace, ottiene un punteggio inferiore di 8.6, indicando che potrebbe non fornire lo stesso livello di immediatezza nell'elaborazione dei dati.
- Gli utenti su G2 riportano che le funzionalità di compressione dei dati di Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 8.3, aiutano a ottimizzare i costi di archiviazione, mentre le capacità di compressione di Power Query sono meno robuste, il che potrebbe portare a costi di archiviazione più elevati per set di dati più grandi.
- I revisori menzionano che Power Query brilla per la sua facilità d'uso con un punteggio di 8.9, rendendolo accessibile per utenti senza un ampio background tecnico. In confronto, Google Cloud BigQuery, sebbene potente, ha un punteggio di facilità d'uso leggermente inferiore di 8.7, il che potrebbe presentare una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- Gli utenti dicono che le funzionalità di analisi dei dati integrate di Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 8.6, forniscono capacità analitiche avanzate direttamente all'interno della piattaforma, mentre Power Query, con un punteggio di 8.9, si concentra maggiormente sulla preparazione e trasformazione dei dati, il che potrebbe limitarne la profondità analitica.
Google Cloud BigQuery vs Power Query
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud BigQuery soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Power Query.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Power Query sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Power Query rispetto a Google Cloud BigQuery.
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
Power Query
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
Power Query
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
612
8.7
14
Facilità d'uso
8.7
626
8.9
15
Facilità di installazione
8.8
401
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.5
224
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.4
564
8.6
14
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
217
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
600
10.0
15
Caratteristiche per Categoria
Gestione
8.6
123
9.0
14
8.3
121
8.5
14
Funzionalità
9.0
121
8.6
14
9.1
124
8.9
14
9.0
124
8.3
14
8.9
123
8.8
14
9.4
124
8.5
14
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 Power Query sono categorizzati comeStrumenti ETL
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, Data Warehouse, e Stanza di Pulizia dei Dati
Power Query 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.)
Power Query
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%
Servizi Finanziari
13.3%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
6.7%
Telecomunicazioni
6.7%
Vendita al dettaglio
6.7%
Gestione delle organizzazioni non profit
6.7%
Altro
60.0%
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
Power Query non ha discussioni con risposte
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