Recensioni e Dettagli del Prodotto Google Cloud BigQuery

c'è tutto in GCP che mi piace di più, sono più di 4 anni che uso GCP come mio cloud principale e in esso uso BigQuery per costruire pipeline di ML, ho più di 4 anni di esperienza in questo, ed è davvero facile da usare. Amo come gestisce grandi quantità di dati in modo così efficiente. È perfetto per costruire pipeline di ML perché può elaborare terabyte di dati in pochi secondi senza gestire alcun server. Posso addestrare modelli direttamente usando SQL senza esportare dati su un'altra piattaforma, mi piace anche quanto facilmente si integra con Vertex AI, Dataflow e Looker Studio, il che rende l'intero flusso di lavoro di ML fluido. Tutte le funzionalità sono davvero incredibili, il supporto clienti di Google è il migliore come sempre. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

non credo ci sia qualcosa da non apprezzare, voglio dire è piuttosto buono, la gente dice che è costoso, ma offre anche le migliori prestazioni, quindi non ho problemi. la mia esperienza è molto buona e stabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

ci sono molte cose che mi piacciono in BigQuery, sono più di 3 anni che uso BigQuery in GCP, dato che il mio cloud principale è GCP, mi piace soprattutto per le sue prestazioni, ecco perché lo scelgo, la sua scalabilità e la piattaforma serverless sono semplicemente incredibili, gestisce tutti i miei dati disordinati e massicci senza alcun problema, non c'è bisogno di clustering, l'archiviazione colonnare e l'ottimizzazione automatica rendono le query super veloci, anche su miliardi di righe, mi piace anche quanto sia facile integrarlo con altri strumenti di Google Cloud come dataflow, dataproc e vertex AI, e la cosa più importante è che l'interfaccia utente è così pulita e semplice da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

beh, non ho alcuna lamentela riguardo a problemi di prestazioni, sì è un po' costoso, ma la piattaforma ne vale davvero la pena, ed è molto affidabile e stabile. google fornisce il miglior servizio clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

sto usando GCP come principale piattaforma cloud, insieme ad Azure, e BigQuery è il mio strumento preferito per il data warehousing e anche per lo sviluppo di modelli. mi piace perché è veloce e stabile, e anche la sua scalabilità è ottima rispetto ad altri cloud. sono passati più di 2 anni, e lo sto ancora usando per gestire enormi set di dati così facilmente. e adoro l'integrazione di BigQueryML, voglio dire è incredibile poter costruire e addestrare modelli di ML semplici direttamente usando SQL. mi aiuta molto quando voglio testare previsioni rapide o eseguire analisi delle caratteristiche senza spostare i dati su un'altra piattaforma, l'ho collegato con Vertex AI e Looker e Tableau per creare pipeline end-to-end. ed è davvero facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ho alcun reclamo riguardo a problemi di prestazioni, ma sì, è un po' costoso; se eseguo più esperimenti o query di grandi dimensioni, può diventare costoso rapidamente. Ma va bene perché sto ottenendo flussi di lavoro di ML veloci e su larga scala. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

GCP è la mia piattaforma Cloud principale nella mia azienda. E uso BigQuery quotidianamente per il data warehousing e il processo ETL. Mi piace, è davvero molto veloce rispetto ad altri cloud, ed è facile da usare per qualsiasi dataset. Ho interrogato miliardi di righe usando solo SQL. E personalmente adoro l'ambiente Google, come si integra con Google Cloud, Dataflow e Google Storage, inoltre l'ho integrato con Tableau per la visualizzazione dei dati. È molto fluido, mi piace quanto sia facile caricare dati da diverse fonti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È passato un anno ormai, e lo sto ancora usando senza alcun problema, il costo va bene perché le sue prestazioni sono molto buone, ma non è per uso personale o per piccoli progetti perché è un po' costoso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

beh, sto usando BigQuery da 8 a 9 mesi, ed è fantastico, è estremamente veloce ed efficiente quando si lavora con volumi di dati troppo grandi, apprezzo molto che supporti SQL standard, il che lo rende facile da usare senza molto addestramento, la configurazione serverless risparmia molto tempo poiché non dobbiamo gestire alcun hardware o ottimizzazione delle prestazioni. si integra perfettamente con altri servizi di Google Cloud, il che aiuta a costruire pipeline di dati complete. nel complesso offre ottime prestazioni e flessibilità per carichi di lavoro analitici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

beh, non c'è nulla da non apprezzare in esso, ma a volte se le query non sono ottimizzate correttamente, migliori avvisi sui costi e suggerimenti per l'ottimizzazione delle query all'interno della console lo renderebbero ancora migliore Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho usato BigQuery per la preparazione dei dati come lead data analyst. Mi piace molto BigQuery per la sua velocità e affidabilità nel gestire grandi set di dati. È un data warehouse completamente serverless, quindi non dobbiamo preoccuparci di problemi di infrastruttura o scalabilità. Posso interrogare miliardi di righe in pochi secondi, il che rende l'analisi molto efficiente. La sintassi SQL è molto familiare, quindi l'inserimento di nuovi membri del team è facile. Mi piace anche come si integri senza problemi con altri strumenti Google Cloud come Dataflow, Cloud Storage e Looker Studio. Le opzioni di partizionamento e clustering ci aiutano a gestire bene i costi e le prestazioni. L'interfaccia è pulita e facile da usare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

se qualcuno esegue per errore una query pesante, il costo può aumentare. Vorrei che ci fosse un sistema di allerta migliore prima di eseguire grandi query. L'interfaccia utente per visualizzare le query storiche può essere un po' confusa quando più utenti lavorano nello stesso progetto. A parte questo, è molto stabile e raramente causa problemi di prestazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È passato molto tempo da quando utilizzo la piattaforma GCP e anche BigQuery. Sto usando BigQuery per il data warehousing e l'ETL, ed è sorprendente e facile da usare. Mi piace davvero la sua velocità, scalabilità e semplicità. Gestisce terabyte di dati in modo molto fluido. Le query sono incredibili, anche per join complessi tra più tabelle grandi. Mi piace anche quanto facilmente si integri con strumenti come Dataflow, Cloud Storage e Looker Studio. L'ho usato anche con Tableau. Le funzionalità di partizionamento e clustering aiutano molto nell'ottimizzazione dello storage e dei costi. La sicurezza e la gestione degli accessi tramite IAM sono anche utili e facili da gestire. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

beh, non ho alcun reclamo a riguardo, ma potrebbero migliorare la cronologia delle query e l'interfaccia di monitoraggio dei lavori. L'interfaccia utente è pulita ma può rallentare un po' quando gestisce troppi progetti... ma a parte questo funziona in modo affidabile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

sto usando GCP da 2 anni e BigQuery da 1 anno, ed è davvero incredibile quanto sia facile da usare. Mi piace come rende facile gestire enormi set di dati e creare modelli di ML. L'integrazione con BigQuery ML è una delle mie caratteristiche preferite. Posso costruire e addestrare modelli di ML usando solo SQL, supporta molti tipi di modelli come la regressione lineare, la regressione logistica, K-means e persino i modelli TensorFlow. Le prestazioni sono molto buone. Anche su terabyte di dati, funziona velocemente e in modo stabile. La connessione con Vertex AI e Google Cloud Storage aiuta anche a spostare dati e modelli facilmente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

non c'è un problema importante con esso, ma il debug degli errori del modello o dei fallimenti delle query può essere complicato poiché i log non sono sempre chiari, questo è l'unico problema altrimenti è molto potente e facile da implementare. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sto usando GCP come la mia principale piattaforma cloud nel mio flusso di lavoro e BigQuery è il mio data warehouse preferito e più utilizzato. Lo uso per ETL e visualizzazione dei dati, è molto utile per gestire grandi set di dati senza sforzo. La velocità delle query è eccellente anche con terabyte di dati. Mi piace anche quanto facilmente si integri con altri strumenti di Google Cloud come Dataflow, Pub/Sub e Looker. Scrivere query SQL e programmare lavori in BigQuery sembra molto efficiente e le funzionalità di ottimizzazione delle prestazioni fanno risparmiare molto tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

non credo ci sia alcun problema o qualcosa da non apprezzare in esso, sì il costo è un po' alto rispetto ad altre piattaforme Cloud ma è molto potente e facile da usare. inoltre forniscono un buon supporto clienti, ed essendo Google la comunità è molto forte. è molto facile da usare con l'ambiente Google. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apprezzo molto la capacità di Google Cloud BigQuery di analizzare grandi set di dati senza preoccuparmi delle dimensioni del server, il che semplifica la gestione dei big data. Le prestazioni rapide di Google Cloud BigQuery mi risparmiano dal perdere tempo con l'elaborazione lenta di grandi set di dati, rendendo il mio lavoro molto più efficiente. Valuto particolarmente la sua scalabilità senza soluzione di continuità; si adatta su e giù senza sforzo, quindi non devo pensare costantemente alla gestione del server. Mi piace come si integri senza problemi con altri strumenti Google, il che facilita il facile movimento dei dati attraverso varie piattaforme e migliora il mio flusso di lavoro complessivo. La facilità di configurazione dovuta all'ambiente Google familiare è un altro aspetto che trovo molto conveniente, rendendo l'implementazione iniziale fluida e diretta. Nel complesso, queste caratteristiche rendono Google Cloud BigQuery uno strumento potente e facile da usare per gestire i big data in modo efficiente. Il supporto clienti è facile da raggiungere, e questo aumenta la frequenza d'uso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte l'interfaccia utente diventa ingombrante ed è difficile prevedere i prezzi. L'interfaccia utente potrebbe essere più pulita e la previsione dei prezzi potrebbe essere migliorata. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.