# Google Cloud BigQuery Reviews **Vendor:** Google **Category:** [Soluções de Data Warehouse](https://www.g2.com/pt/categories/data-warehouse) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,235 ## About Google Cloud BigQuery BigQuery é uma plataforma de análise de dados totalmente gerenciada e pronta para IA que ajuda a maximizar o valor dos seus dados e é projetada para ser multi-engine, multi-formato e multi-cloud. Armazene 10 GiB de dados e execute até 1 TiB de consultas gratuitamente por mês. ## Google Cloud BigQuery Pros & Cons **What users like:** - Os usuários apreciam a **facilidade de uso** do Google Cloud BigQuery, permitindo o manuseio sem esforço de consultas complexas em grandes conjuntos de dados. (155 reviews) - Os usuários valorizam a **incrível velocidade** do Google Cloud BigQuery, permitindo o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados de forma contínua. (142 reviews) - Os usuários valorizam a capacidade de **consulta rápida** do Google Cloud BigQuery, permitindo uma análise eficiente de grandes conjuntos de dados com facilidade. (119 reviews) - Os usuários apreciam a **integração perfeita** do BigQuery com outras ferramentas do Google Cloud, aprimorando suas capacidades de manipulação de dados. (117 reviews) - Os usuários apreciam a **eficiência de consulta** do Google Cloud BigQuery, desfrutando de um processamento contínuo de dados complexos com facilidade. (114 reviews) - Os usuários apreciam a **escalabilidade** do Google Cloud BigQuery, lidando eficientemente com grandes conjuntos de dados e proporcionando desempenho rápido. (111 reviews) - Integrações fáceis (98 reviews) - Conjuntos de Dados Grandes (95 reviews) - Os usuários valorizam a **facilidade de consulta com SQL padrão** no Google Cloud BigQuery para lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficiente. (85 reviews) - Melhoria de Eficiência (84 reviews) **What users dislike:** - Os usuários acham o Google Cloud BigQuery **caro** se os custos das consultas não forem cuidadosamente monitorados e geridos. (126 reviews) - Os usuários enfrentam desafios com **problemas de consulta** , incluindo altos custos devido a consultas ineficientes e uma interface de usuário confusa para monitoramento. (78 reviews) - Os usuários acham as **questões de custo** preocupantes, especialmente com consultas caras e preços altos por TB escaneado. (63 reviews) - Os usuários acham **o gerenciamento de custos desafiador** devido à precificação por TB escaneado e à necessidade de otimização de consultas. (60 reviews) - Os usuários acham a **curva de aprendizado desafiadora** , especialmente em relação ao particionamento, agrupamento e compreensão de recursos avançados. (54 reviews) - Consultas Caras (53 reviews) - Estimativa de Custos (46 reviews) - Desempenho lento (38 reviews) - Consultas Lentas (33 reviews) - Preços pouco claros (29 reviews) ## Google Cloud BigQuery Reviews ### 1. BigQuery escalável e seguro que se conecta perfeitamente entre serviços **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aayush M. | Data Engineer - Associate, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** April 16, 2026 **O que você mais gosta 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** No cenário atual, todos os nossos repositórios de dados estão armazenados no Bigquery ou em tabelas externas vinculadas ao Bigquery, porque é muito fácil fazer qualquer análise no Bigquery e também se conecta perfeitamente com o Looker para análises detalhadas. Atualmente, também começamos a aproveitar a capacidade de criação de modelos nos dados armazenados em tabelas geridas pelo Biglake ou tabelas do Bigquery. Em última análise, isso realmente ajuda a construir um pipeline de ponta a ponta sem se preocupar com armazenamento e escalabilidade. ### 2. BigQuery Rápido, Escalável e Totalmente Gerenciado para Processamento de Dados em Grande Escala **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tejaswini R. | Data Management Specialist, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O BigQuery resolve o problema de armazenar e analisar volumes muito grandes de dados de forma eficiente. Antes de usá-lo, lidar com big data exigia múltiplas ferramentas e configuração de infraestrutura; agora, tudo está centralizado em uma plataforma. Isso ajuda no processamento mais rápido de dados, relatórios rápidos e melhor tomada de decisões. As equipes podem executar consultas complexas em segundos e obter insights rapidamente, o que melhora a produtividade e nos permite focar mais na análise em vez de no manuseio de dados. Também elimina a necessidade de gerenciamento de servidores, permitindo que nos concentremos mais no trabalho com dados em vez de na infraestrutura. Isso tem melhorado a produtividade, reduzido o tempo de processamento e tornado a análise de dados muito mais rápida e confiável. No geral, ajuda na melhor tomada de decisões ao fornecer insights rápidos e precisos a partir de grandes conjuntos de dados. ### 3. BigQuery Oferece Análises Rápidas e Intuitivas com Integrações Sem Costura **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , Varejo, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** April 01, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O Google Cloud BigQuery aborda o desafio de processar e analisar grandes conjuntos de dados de forma rápida e eficiente, sem exigir que gerenciemos qualquer infraestrutura. Ele nos permite executar consultas SQL complexas em volumes massivos de dados em segundos, o que reduz significativamente o tempo necessário para relatórios e tomada de decisões. Do ponto de vista da facilidade de uso, a interface baseada em SQL do BigQuery é acessível para equipes que já conhecem SQL, mantendo a curva de aprendizado baixa. A implementação também é direta porque é totalmente gerenciada, então não há necessidade de provisionar, operar ou manter servidores. O BigQuery integra-se perfeitamente com outras ferramentas no ecossistema do Google Cloud, bem como com ferramentas externas de BI, tornando a ingestão, transformação e visualização de dados algo contínuo. Como resultado, nosso fluxo de trabalho geral é mais eficiente e o esforço de integração é reduzido. Em termos de benefícios, ele nos ajudou a obter insights mais rápidos, escalar mais facilmente e processar dados de forma econômica através de seu modelo de pagamento por consulta. Sua alta disponibilidade e forte desempenho também significam que o uso frequente e intenso não compromete a confiabilidade. No geral, o BigQuery simplifica nossa análise de dados, tornando mais fácil derivar insights acionáveis enquanto reduz a sobrecarga operacional. ### 4. Advanced Analytics Potential, But Setup Challenges **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Sean T. | Head of Marketing, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** April 29, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** Google Cloud BigQuery connects well with Google Ads and Analytics, allowing us to do advanced analytics. I appreciate how easily we can connect it to data sources, build queries, schedule them, and generate new data. ### 5. Lida com Dados Massivos Suavemente, com Recursos de IA que Parecem com o Airtable **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rusira S. | Video Editor | Motion Graphics, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** April 25, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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! **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** Tínhamos um sistema de rastreamento que monitorava centenas de pontos de dados de plataformas de marketing de clientes através do Google Ads, Analytics, FB Ads, TikTok Ads e fontes semelhantes. Todos esses dados eram armazenados em um armazém BigQuery, e executávamos algoritmos de processamento e fluxos de trabalho relacionados diretamente através do BigQuery. Ele armazena todos os dados sem nenhum problema e o desempenho ao acessar alguns dos dados é realmente muito bom em comparação com algumas das outras alternativas que tentamos. Além disso, ter acesso do Google Workspace de qualquer lugar do mundo também é uma boa opção. ### 6. Fácil para iniciantes, integração perfeita, precisa de clareza na cobrança **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Veera Shubhashree P. **Reviewed Date:** April 10, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O Google Cloud BigQuery consolida serviços e produtos, simplificando o uso para vários casos. Sua facilidade de acesso e integração com diferentes ferramentas melhora minhas experiências de aprendizado. Faz parte de um ambiente amigável para iniciantes com um sandbox de baixo custo ideal para aprender a implementar chatbots. ### 7. Acessível e Rápido, poderia ter Melhores Recursos de IA **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mateo K. | AI Product Manager, Software de Computador, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** April 10, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** Eu uso o Google Cloud BigQuery para armazenar e transformar dados para relatórios fáceis no Looker Studio. ### 8. Análises sem esforço e ultrarrápidas com a escalabilidade sem servidor do BigQuery **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alok K. | Software Engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O BigQuery resolveu nossos gargalos de processamento de dados massivos, permitindo a análise em tempo real de terabytes de dados que anteriormente levavam horas para serem processados. Isso acelerou nosso processo de tomada de decisão, reduziu os custos de infraestrutura ao eliminar a necessidade de data warehouses locais e capacitou nossa equipe a executar consultas analíticas complexas sem esperar pelo suporte de TI. O modelo serverless transformou a forma como lidamos com dados em grande escala. ### 9. Análise sem esforço em escala com a velocidade e integração perfeita do BigQuery **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** annpurna S. | Marketing Data Ops Lead, Software de Computador, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** January 13, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O BigQuery aborda vários desafios significativos ao trabalhar com dados em grande escala. Ele permite a análise de dados que variam de terabytes a petabytes, tudo isso sem a necessidade de gerenciar infraestrutura complexa. Sua velocidade e desempenho permitem consultas rápidas em conjuntos de dados massivos, o que ajuda a evitar atrasos na geração de relatórios ou extração de insights. Como uma solução sem servidor e totalmente gerenciada, o BigQuery elimina o fardo de manter servidores ou otimizar hardware. Ele também facilita a consolidação de dados ao reunir várias fontes, como Cloud Storage, Sheets e Salesforce, em uma única plataforma para análise unificada. Além disso, o BigQuery suporta streaming e análises quase em tempo real, tornando-o bem adequado para painéis e relatórios operacionais que exigem informações atualizadas. ### 10. BigQuery: Confronte seus grandes desafios de dados com facilidade **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Consultoria | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** April 02, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** 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. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** Resolve completamente os gargalos de desempenho que eu costumava enfrentar ao escalar meus aplicativos AppSheet. Ao utilizar particionamento e clustering, meus painéis permanecem incrivelmente rápidos, mesmo lidando com centenas de milhares de linhas. Também corrige grandes problemas de eficiência, permitindo que eu mova a lógica pesada do Apps Script diretamente para os Procedimentos Armazenados do BigQuery. Não preciso mais me preocupar com o congelamento do frontend enquanto tento processar manipulações pesadas de dados. Além disso, atua como uma enorme rede de segurança; saber que posso facilmente recuperar uma tabela acidentalmente excluída me dá uma paz de espírito incrível! ## Google Cloud BigQuery Discussions - [Is BigQuery part of Google Cloud Platform?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-bigquery-part-of-google-cloud-platform) - 2 comments, 2 upvotes - [Is Big Query free?](https://www.g2.com/pt/discussions/is-big-query-free) - 3 comments, 1 upvote - [Quando podemos integrar](https://www.g2.com/pt/discussions/when-we-can-integrate) - 1 comment, 1 upvote - [Como o BQ Legacy SQL é diferente do Standard SQL?](https://www.g2.com/pt/discussions/16021-how-bq-legacy-sql-is-different-form-the-standard-sql) - 1 comment, 1 upvote - [Em que o Google BigQuery é baseado?](https://www.g2.com/pt/discussions/what-is-google-bigquery-based-on) - 1 comment - [View Google Cloud BigQuery pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews/google-cloud-bigquery-review-7091434?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-12+19%3A21%3A20+-0500&secure%5Bsession_id%5D=1303c7dc-db9a-4a8f-ba6d-1b5923c0e3b0&secure%5Btoken%5D=8854a37bc01f760ec9a987a3e56e27f825f18cc74f2976fdfff050ca8ecc3ffe&format=llm_user) ## Google Cloud BigQuery Integrations - [Ab Initio](https://www.g2.com/pt/products/ab-initio/reviews) - [Agentforce Sales (formerly Salesforce Sales Cloud)](https://www.g2.com/pt/products/agentforce-sales-formerly-salesforce-sales-cloud/reviews) - [Airbyte](https://www.g2.com/pt/products/airbyte/reviews) - [AM](https://www.g2.com/pt/products/am/reviews) - [Apache Kafka](https://www.g2.com/pt/products/apache-kafka/reviews) - [AppSheet](https://www.g2.com/pt/products/appsheet/reviews) - [Azure Databricks](https://www.g2.com/pt/products/azure-databricks/reviews) - [Azure SQL Database](https://www.g2.com/pt/products/azure-sql-database/reviews) - [Boomi Data Integration](https://www.g2.com/pt/products/boomi-data-integration/reviews) - [CrowdStrike Falcon Endpoint Protection Platform](https://www.g2.com/pt/products/crowdstrike-falcon-endpoint-protection-platform/reviews) - [DATAflow](https://www.g2.com/pt/products/dataflow/reviews) - [Data Studio](https://www.g2.com/pt/products/data-studio/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/pt/products/dbt/reviews) - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/pt/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - [Google Analytics](https://www.g2.com/pt/products/google-analytics/reviews) - [Google Analytics 360](https://www.g2.com/pt/products/google-analytics-360/reviews) - [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-dataflow/reviews) - [Google Cloud Run](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-run/reviews) - [Google Cloud Storage](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-storage/reviews) - [Grafana Labs](https://www.g2.com/pt/products/grafana-labs/reviews) - [Hightouch](https://www.g2.com/pt/products/hightouch/reviews) - [Informatica PowerCenter](https://www.g2.com/pt/products/informatica-powercenter/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/pt/products/looker/reviews) - [Matillion](https://www.g2.com/pt/products/matillion-2023-06-26/reviews) - [Microsoft Fabric](https://www.g2.com/pt/products/microsoft-fabric/reviews) - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/pt/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) - [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/pt/products/microsoft-sql-server/reviews) - [Microsoft Teams](https://www.g2.com/pt/products/microsoft-teams/reviews) - [pandas python](https://www.g2.com/pt/products/pandas-python/reviews) - [Pipefy](https://www.g2.com/pt/products/pipefy/reviews) - [PostgreSQL](https://www.g2.com/pt/products/postgresql/reviews) - [Prefect](https://www.g2.com/pt/products/prefect/reviews) - [Purple DS](https://www.g2.com/pt/products/purple-ds/reviews) - [PyCharm](https://www.g2.com/pt/products/pycharm/reviews) - [Python](https://www.g2.com/pt/products/python/reviews) - [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) - [Tableau](https://www.g2.com/pt/products/tableau/reviews) - [Talend Cloud Data Integration](https://www.g2.com/pt/products/talend-cloud-data-integration/reviews) - [UiPath Automation Hub](https://www.g2.com/pt/products/uipath-automation-hub/reviews) ## Google Cloud BigQuery Features **Gestão** - Relatórios - Auditoria **Gestão de Dados** - Integração de dados - Compactação de dados - Qualidade dos dados - Análise de dados integrada - Aprendizado de máquina no banco de dados - Análise Data Lake **Armazenamento** - Modelo de dados - Tipos de dados **Computação centralizada** - Computação centralizada **Ferramenta Estatística** - Script - Mineração de Dados - Algoritmos **Operações de Marketing** - Acompanhamento do ROI - Recolha de dados - Insights do cliente - Acesso Multi-Usuário - Gestão de Gastos - Rótulo Branco **Base de dados** - Coleta de dados em tempo real - Distribuição de dados - Lagoa de dados **Transformação de dados** - Análise em tempo real - Consulta de dados **Funcionalidade** - Extração - Transformação - A carregar - Automação - Escalabilidade **Integração** - Integração AI/ML - Integração de ferramentas de BI - Integração de data lake **Disponibilidade** - Compartilhamento automático - Recuperação Automática - Replicação de dados **Computação localizada** - Computação localizada **Análise de dados** - análise - Interação de dados **Integrações** - Integração com Hadoop - Integração com o Spark **Implantação** - No local - Nuvem **Desempenho** - Cache integrado **Tomada de decisão** - Modelagem - Visualizações de dados - Geração de Relatórios - Unificação de dados **Atividade da campanha** - Insights da campanha - Relatórios e Dashboards - Aderência da campanha - Rastreamento Multicanal - Otimização de Marca - Análise preditiva **Plataforma** - Dimensionamento de Máquinas - Preparação de dados - Integração com o Spark **Conectividade** - Integração com Hadoop - Integração com o Spark - Análise de várias fontes - Lagoa de dados **Desempenho** - Escalabilidade **Segurança** - Autorização baseada em função - Autenticação - Logs de auditoria - Criptografia **Agente AI - Análise de Marketing** - Execução Autônoma de Tarefas - Integração entre sistemas - Assistência Proativa **Processamento** - Processamento na nuvem - Processamento de carga de trabalho **Operações** - Visualização de dados - Fluxo de trabalho de dados - Descoberta governada - Análise incorporada - Notebooks **Segurança** - Governança de dados - Segurança de dados **Apoio** - Multi-Modelo - Sistemas Operacionais **IA generativa** - Geração de Texto - Resumo de texto **IA generativa** - Geração de Texto - Resumo de texto **Construindo relatórios** - Transformação de dados - Modelagem de dados - Design do relatório WYSIWYG - APIs de integração **Plataforma** - Personalização - Gerenciamento de usuários, funções e acessos - Internacionalização - Sandbox / Ambientes de Teste - Desempenho e Confiabilidade - Abrangência de aplicativos de parceiros ## Top Google Cloud BigQuery Alternatives - [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) - 4.6/5.0 (687 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (740 reviews) - [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/pt/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) - 4.1/5.0 (131 reviews)