Avaliações e Detalhes do Produto Google Cloud BigQuery

A melhor coisa sobre o BigQuery é sua escalabilidade e o serviço gerenciado fornecido pelo GCP (Google Cloud Platform). Ele pode se conectar perfeitamente com quase todos os serviços disponíveis no mercado, seja no local ou baseado em nuvem. É um dos maiores armazéns de dados que também oferece a viabilidade de Data Lakehouse. Eu também gosto de seus recursos de segurança, como tags de política e visualização autorizada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não acho que haja algo de que eu não goste, talvez eles precisem trabalhar na funcionalidade de custo estimado ao executar qualquer consulta, às vezes não mostra a memória associada a isso e, como é um armazém analítico, a atualização em tempo real não é possível como em um banco de dados transacional, talvez no futuro eles possam adicionar essas funcionalidades também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

como especialista em gerenciamento de dados e usando o BigQuery regularmente para lidar com grandes conjuntos de dados, relatórios e processamento de dados, o que mais gosto é sua velocidade e escalabilidade, mesmo com conjuntos de dados muito grandes, as consultas são executadas muito rapidamente em comparação com bancos de dados tradicionais, é totalmente gerenciado, então não precisamos nos preocupar com infraestrutura, servidores ou manutenção, isso facilita o foco no trabalho com dados em vez de operações, a interface SQL é simples e familiar, o que facilita para as equipes começarem a usá-lo rapidamente. outra coisa boa é a integração perfeita com os serviços da Google Cloud, o que ajuda na construção de pipelines de dados de ponta a ponta. é totalmente gerenciado, então não há necessidade de lidar com servidores ou infraestrutura, isso torna muito fácil de usar e manter, torna o processamento de dados mais rápido, fácil e mais eficiente para o gerenciamento de dados em grande escala. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

o maior problema é a gestão de custos, já que o preço é baseado nos dados escaneados, se as consultas não forem otimizadas pode se tornar caro, além disso, as atualizações em tempo real não são tão fortes quanto em alguns bancos de dados tradicionais, então não é ideal para casos de uso transacionais, às vezes gerenciar permissões e controle de acesso pode ser um pouco complexo para equipes grandes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

UI / UX:

A interface é limpa e intuitiva, especialmente ao escrever e testar consultas. Recursos como histórico de consultas, consultas salvas e validação inline tornam fácil iterar rapidamente. Mesmo com consultas complexas, o editor parece suave e responsivo, o que ajuda a reduzir o tempo total de desenvolvimento.

Integrações:

O BigQuery integra-se perfeitamente com ferramentas como Looker, Data Transfer Service e outros produtos do Google Cloud. Isso facilita a construção de pipelines de dados de ponta a ponta sem depender fortemente de integrações personalizadas. Ter um data warehouse centralizado que se conecta facilmente a ferramentas de relatórios também melhorou significativamente a consistência dos dados.

Desempenho:

O desempenho é uma das maiores forças do BigQuery. Posso executar consultas em conjuntos de dados muito grandes e ainda obter resultados em segundos. Isso reduziu drasticamente o tempo de resposta para análise e relatórios, o que apoia uma tomada de decisão mais rápida.

Preços / ROI:

O modelo de preços pay-as-you-go oferece um bom valor, especialmente porque só pago pelas consultas que executo. Combinado com o tempo economizado por não gerenciar infraestrutura e a capacidade de obter insights mais rapidamente, ele oferece um forte ROI.

Suporte / Onboarding:

Começar com o BigQuery é relativamente simples, particularmente para usuários já familiarizados com SQL. A documentação é sólida, e o ecossistema mais amplo torna o onboarding mais fácil em comparação com data warehouses tradicionais.

IA / Inteligência:

Capacidades integradas como o BigQuery ML, juntamente com integrações com ferramentas de IA, adicionam valor extra ao permitir análises preditivas diretamente na plataforma. Isso reduz a necessidade de mover dados para sistemas externos e suporta casos de uso mais avançados dentro do mesmo ambiente.

Os recursos e a documentação também são diretos e fáceis de entender. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Um desafio contínuo é a visibilidade e controle de custos. Como o preço é baseado na quantidade de dados processados por consulta, os custos podem aumentar inesperadamente quando as consultas não são otimizadas. Isso significa que os usuários precisam prestar muita atenção ao design das consultas e monitorar o uso cuidadosamente.

A interface do usuário também pode parecer um pouco limitada para fluxos de trabalho mais avançados. Funciona bem para escrever consultas, mas gerenciar pipelines complexos ou depurar problemas pode exigir a troca entre várias ferramentas ou depender de soluções externas.

Outra desvantagem é a flexibilidade limitada ao solucionar problemas. Se os trabalhos falham ou as transferências de dados encontram problemas, as mensagens de erro nem sempre são muito descritivas, o que pode tornar a depuração mais demorada do que deveria ser.

Finalmente, embora a integração inicial seja geralmente tranquila, ainda pode levar tempo para aprender as melhores práticas, como particionamento, agrupamento e otimização de custos — especialmente para novos usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I like that we can connect Google Cloud BigQuery to data sources easily - in particular Google sources like GA and Ads. I also appreciate how we can build queries and schedule them, which is super convenient. It’s also great that we can run queries that generate their own data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

It's quite complicated to set up initially, and Google Cloud in general has a very confusing interface, especially when it comes to user permissions because there are hundreds of different permissions that are quite complex and tricky. Depending on the geolocation of your data, it's sometimes hard to run a query in one location that can't see your dataset in another location, which is quite confusing. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele nos permite manter milhões ou dezenas de milhões de dados sem afetar o desempenho de nossas consultas e agora está melhorado com recursos de IA que realmente fazem um data warehouse parecer uma airtable! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface e a UI são muito complexas para um iniciante. Quando eu estava começando, não conseguia entender o que cada coisa fazia. Mas não é uma ferramenta para iniciantes.

Outra questão é o desempenho para projetos de pequena escala. Se o seu projeto for de pequena escala, espere tempos de consulta de mais de 1 minuto para uma única consulta select com apenas 100 registros. As consultas são otimizadas para maior escala, então você pode sentir esse tipo de atraso aqui e ali.

O preço é razoável, mas há uma situação de dependência do fornecedor quando você coloca mais e mais dados nele. Felizmente, não chegamos tão longe, mas sinto que, sendo um lugar para coletar milhões ou bilhões de dados, optar por outro provedor pode, é claro, ser um pesadelo. Se eles mantiverem o mesmo preço, isso não será um grande problema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu uso o Google Cloud BigQuery para aprender conceitos de big data e implementar chatbots. Gosto que todos os serviços e produtos estejam em um só lugar, tornando fácil usar o BigQuery para diferentes casos de uso. Aprecio sua facilidade de acesso e integração com diferentes ferramentas. Não apenas o BigQuery, mas o Google Cloud como um todo é um ambiente muito amigável para iniciantes e oferece um sandbox a baixo custo para aprendizado. Ferramentas como Google CloudSQL, BigQuery, APIs e Vertex AI são muito valiosas para aprender a implementação de chatbots. A configuração inicial do Google Cloud BigQuery foi muito fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os detalhes de faturamento podem ser mais claros e mais facilmente monitorados. A opção de pausar e retomar pagamentos poderia ser projetada para uma melhor experiência do usuário. Seria realmente útil ter a opção de pausar pagamentos nos fins de semana ou fornecer um aviso para pausar quando não estiver em uso por mais de 6 horas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que o Google Cloud BigQuery seja gratuito se você não estiver operando em grande escala, o que é ótimo porque o usamos sem pagar por isso. Eu também diria que a experiência do usuário é bastante decente. Além disso, acho que a configuração inicial foi bastante rápida. Comparado a outros serviços, provavelmente foi o mais rápido. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os recursos de IA não são muito bons, então acabo usando serviços de IA externos para escrever consultas. Também há várias maneiras de fazer as mesmas coisas e não está muito claro qual é a melhor. Às vezes, acho que a experiência do usuário poderia ser um pouco mais clara sobre quais seriam as melhores maneiras de operar. O fato de você ter que fazer uma certificação ou um curso para aprender a usar o produto mostra que o produto não é tão intuitivo quanto poderia ser. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A arquitetura sem servidor do BigQuery e o desempenho extremamente rápido de consultas SQL em conjuntos de dados massivos são excepcionais. A integração perfeita com as ferramentas do Google Cloud Platform e o dimensionamento automático tornam a análise de dados sem esforço, sem a necessidade de gerenciar infraestrutura. As capacidades de aprendizado de máquina integradas e a análise em tempo real transformaram significativamente nossos fluxos de trabalho de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O modelo de precificação pode se tornar caro para consultas em larga escala sem a devida otimização e monitoramento de custos. A curva de aprendizado para recursos avançados e técnicas de otimização de consultas requer investimento de tempo. O suporte limitado para certos tipos de dados e a complexidade ocasional na depuração de consultas aninhadas poderiam ser melhorados para uma melhor experiência do desenvolvedor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no BigQuery é sua capacidade de lidar com conjuntos de dados massivos com uma velocidade incrível, sem se preocupar com a infraestrutura. Sua arquitetura sem servidor e totalmente gerenciada me permite focar na análise e na obtenção de insights, e sua integração com outras ferramentas do Google Cloud torna a construção de painéis e pipelines algo contínuo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O BigQuery é poderoso, mas os custos de consulta podem aumentar se os conjuntos de dados forem muito grandes e as consultas não forem otimizadas. Eu geralmente contorno isso usando tabelas particionadas e armazenando os resultados em cache. Além disso, embora seja ótimo para análises, transformações de dados muito complexas muitas vezes precisam de ferramentas ETL adicionais—mas isso é gerenciável com a abordagem certa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Armazenando dados

Honestamente, a melhor parte é como isso turboalimenta instantaneamente meus aplicativos AppSheet.

Quando precisei lidar com um upload massivo de 200 mil linhas, o BigQuery lidou com isso sem esforço.

Também adoro transferir minha lógica complicada do Apps Script para Procedimentos Armazenados seguros no BigQuery.

Isso mantém o pesado trabalho de manipulação de dados no lado do banco de dados, exatamente onde ele pertence.

Além disso, as ferramentas de recuperação integradas me salvaram de um ataque de pânico total quando eu excluí uma tabela!

Isso simplesmente tira todo o estresse de gerenciar grandes conjuntos de dados e mantém tudo funcionando rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Se eu tivesse que escolher o que me frustra, é definitivamente a gestão rígida de esquemas. Mudar coisas simples como tipos de dados de colunas ou a ordem das colunas nem sempre é tão direto quanto deveria ser. Tentar combinar perfeitamente o tipo de Duração do AppSheet com o BigQuery me deu uma verdadeira dor de cabeça no início. Também passei muito tempo solucionando aqueles erros irritantes de formatação de data e hora! É incrivelmente poderoso, mas às vezes você só quer fazer ajustes rápidos nos dados sem ter que pular obstáculos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.