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Confronta Google Cloud BigQuery e SQL Server 2019 
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Google Cloud BigQuery
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Scopri di più su SQL Server 2019Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che SQL Server 2019 eccelle nell'Integrazione dei Dati con un punteggio di 9.1, evidenziando le sue robuste capacità di connettersi senza problemi con varie fonti di dati, mentre Google Cloud BigQuery segue da vicino con un punteggio di 9.0, elogiato per la sua facilità di integrazione con fonti di dati basate su cloud.
- I revisori menzionano che la funzione di Machine Learning In-Database di SQL Server 2019, con un punteggio di 7.8, è meno intuitiva rispetto al punteggio di 8.3 di Google Cloud BigQuery, che offre un'interfaccia più user-friendly per i compiti di machine learning, rendendo più facile per i data scientist implementare modelli.
- Gli utenti di G2 evidenziano la forte performance di SQL Server 2019 nella Qualità dei Dati con un punteggio di 8.9, dove gli utenti apprezzano i suoi strumenti integrati per la validazione e la pulizia dei dati, mentre Google Cloud BigQuery si comporta bene con un punteggio di 8.8, ma alcuni utenti ritengono che manchi di alcune funzionalità avanzate di qualità dei dati.
- Gli utenti su G2 riportano che la Facilità di Installazione di SQL Server 2019 è valutata a 8.3, che alcuni trovano impegnativa a causa del suo complesso processo di installazione, mentre Google Cloud BigQuery brilla con un punteggio di 8.6, con utenti che elogiano la sua configurazione semplice nell'ambiente cloud.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto di SQL Server 2019 è valutata a 8.8, con molti utenti che apprezzano l'ampia documentazione e il supporto della comunità, mentre il supporto di Google Cloud BigQuery, valutato a 8.3, ha ricevuto recensioni contrastanti riguardo ai tempi di risposta e alla disponibilità.
- Gli utenti dicono che la Scalabilità di SQL Server 2019 è valutata a 9.3, rendendolo una scelta preferita per le imprese che necessitano di gestire grandi set di dati, mentre Google Cloud BigQuery, con un punteggio di 9.1, è anche riconosciuto per la sua scalabilità ma è spesso notato per le implicazioni sui costi man mano che il volume dei dati aumenta.
Google Cloud BigQuery vs SQL Server 2019
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato SQL Server 2019 più facile da usare. Tuttavia, Google Cloud BigQuery è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud BigQuery in generale.
- I revisori hanno ritenuto che SQL Server 2019 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 SQL Server 2019 sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di SQL Server 2019 rispetto a Google Cloud BigQuery.
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
SQL Server 2019
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Google Cloud BigQuery
Prova gratuita disponibile
SQL Server 2019
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
612
9.0
53
Facilità d'uso
8.7
626
8.9
53
Facilità di installazione
8.8
401
8.3
21
Facilità di amministrazione
8.5
224
8.3
18
Qualità del supporto
8.4
564
8.8
47
the product è stato un buon partner negli affari?
8.7
217
8.3
17
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
600
9.3
48
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
9.1
33
|
Verificato
8.3
214
|
Verificato
8.8
30
|
Verificato
8.9
219
|
Verificato
8.9
31
|
Verificato
8.6
215
|
Verificato
8.4
27
|
Verificato
8.3
204
|
Verificato
7.8
19
|
Verificato
8.7
205
|
Verificato
8.4
19
|
Verificato
Integrazione
8.6
204
|
Verificato
7.9
20
|
Verificato
8.6
216
|
Verificato
8.2
25
|
Verificato
8.6
204
|
Verificato
8.2
21
|
Verificato
Distribuzione
7.8
190
|
Verificato
8.8
26
|
Verificato
9.1
215
|
Verificato
8.2
29
|
Verificato
Prestazione
9.1
220
|
Verificato
8.8
31
|
Verificato
Sicurezza
8.7
211
|
Verificato
8.5
31
|
Verificato
9.2
217
|
Verificato
9.0
27
|
Verificato
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 SQL Server 2019 sono categorizzati comeData Warehouse
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, Analisi Predittiva, e Stanza di Pulizia dei Dati
SQL Server 2019 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.)
SQL Server 2019
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%
Software per computer
28.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.2%
Bancario
6.5%
Servizi Finanziari
5.2%
Assicurazione
3.9%
Altro
37.7%
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
A cosa serve SQL Server 2019?
1 Commento
AA
SQL Server 2019 è un popolare sistema di gestione di database relazionali (RDBMS) sviluppato da Microsoft. È utilizzato principalmente per gestire e...Leggi di più
SQL Server 2019 non ha più discussioni con risposte
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