Google Cloud BigQuery Bewertungen & Produktdetails

hello, i am an AI Engineer, and i have been using GCP from my college time, and BigQuery is one of my fav tool, i really like how simple and easy to use it its. i mostly work on streaming data so scalability is very important, and it handles large scale data for model training and analytics so easily. the speed is very excellent. The the integration of BigQuery ML is one of my fav part because it allows me to train, evaluate and deploy machine learning models using SQL. so it saves lot of time. also the seamless connection with Vertex AI and cloud storage also makes data preparation for AI projects very smooth. i really enjoying using it in my daily workflow. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

I see that, advance model tunning options in BigQuery ML are limited as compared to TensorFlow or PyTorch, but overall its best. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

the 1st thing i like is that its Google, and second thing is i really appreciate how powerful and effortless it is. The traditional SQL queries run slower on Big Datasets. but on BigQuery, queries run so fast on billions of rows without any extra servers or infrastructures . it very scalable for real time data too. also the BigQuery ML is very useful to create ML models on prediction and the data visualization is easy with Looker. and the integration with other GCP services like Cloud storage, dataflow and pub/sub makes my ETL and analytics pipelines smooth Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

i dont face any kind of issues to dislike it. i mean its very good and powerful platform. yeah i heard that it expensive but also it provides best service so its worth it. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich bin ein Junior-Datenanalyst und benutze seit 3 Jahren Google Cloud. BigQuery ist eines meiner Lieblingstools. Ich mag, wie einfach es ist, große Datensätze zu handhaben und abzufragen. Selbst wenn ich kein fortgeschrittenes SQL kenne, ist die Benutzeroberfläche sehr benutzerfreundlich und leicht zu erlernen. Die Geschwindigkeit ist erstaunlich, ich kann komplexe Abfragen auf Millionen von Zeilen ausführen und erhalte die Ergebnisse in Sekunden. Auch die Integration ist großartig, es integriert sich mit Google Sheets und Looker Studio für Dashboards, und es ist Google, also funktioniert die Google-Umgebung reibungslos mit jeder Google-Software. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bevor ich es in meinem Unternehmen verwendet habe, habe ich es auch für den persönlichen Gebrauch, für meine Projekte, genutzt. Dabei habe ich festgestellt, dass die Abrechnungskosten sehr hoch sind. Oft wurden die Gebühren von meinem Bankkonto abgebucht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe BigQuery verwendet, um massive Datensätze zu verwalten und zu analysieren, und die Erfahrung war ausgezeichnet. Der beste Teil, den ich mag, ist, wie schnell es komplexe Abfragen verarbeitet, selbst bei Milliarden von Zeilen. Es fühlt sich an, als müsste man sich keine Sorgen um das Skalieren machen, einfach SQL schreiben und schnell Ergebnisse erhalten. Was mir am meisten gefällt, ist die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Tools wie Cloud Storage und Data Studio. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preisgestaltung ist höher, es ist etwas knifflig, besonders für Teams, die nicht an ein Abrechnungssystem pro Abfrage gewöhnt sind. Wenn Abfragen nicht optimiert sind, können die Kosten steigen, und das Debuggen langer Abfragen fühlt sich manchmal schwieriger an im Vergleich zu traditionellen Datenbanken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Dateningenieur arbeite ich täglich mit riesigen Datensätzen. BigQuery hat mir dabei geholfen, ETL-Prozesse erheblich zu vereinfachen. Am besten gefällt mir die serverlose Plattform und die blitzschnelle Abfrageleistung. Außerdem liebe ich die nahtlose Integration mit dem Google Cloud-Ökosystem, wie die Integration von BigQuery und Cloud Storage sowie Tableau. Es ermöglicht mir, Daten reibungslos zwischen Systemen zu bewegen und automatisierte Pipelines ohne Probleme zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preissichtbarkeit für sehr große Abfragen kann manchmal teuer werden, wenn sie nicht richtig optimiert sind. Bessere Werkzeuge zur Kostenschätzung von Abfragen würden es erleichtern, die Arbeitslast zu planen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

BigQuery ist ein wesentlicher Bestandteil meiner täglichen Arbeitsabläufe als Senior Data Specialist geworden. Was am meisten auffällt, ist seine Fähigkeit, massive Datensätze mühelos zu verarbeiten. Die serverlose Architektur beseitigt den Aufwand der Infrastrukturverwaltung. Ich mag die nahtlose Integration mit anderen Google Cloud-Diensten. Die SQL-basierte Schnittstelle macht es sowohl für Analysten als auch für Datenwissenschaftler zugänglich, und die Möglichkeit, ML-Modelle direkt in BigQuery auszuführen, war ein Wendepunkt für fortgeschrittene Analysen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kostenoptimierung kann manchmal knifflig sein, insbesondere bei häufigen Abfragen auf sehr großen Tabellen. Eine ordnungsgemäße Partitionierung und Clusterbildung sind erforderlich, um die Kosten im Griff zu behalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, dass Google BigQuery es mühelos macht, riesige Datensätze mit hoher Geschwindigkeit zu analysieren, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Die serverlose Architektur skaliert automatisch, und ich kann Milliarden von Zeilen in Sekunden mit Standard-SQL abfragen. Die Integration mit Google Cloud-Diensten, integriertes maschinelles Lernen und nahtlose Verbindung zu Tools wie Looker Studio machen es sowohl für Dateningenieure als auch für Analysten sehr leistungsfähig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Hauptherausforderung bei BigQuery ist das Kostenmanagement – nicht optimierte Abfragen können schnell teuer werden. Einige SQL-Funktionen verhalten sich anders als in traditionellen Datenbanken, daher gibt es eine gewisse Lernkurve. Außerdem sind transaktionale Operationen und häufige Aktualisierungen auf Zeilenebene eingeschränkt, was es weniger geeignet für OLTP-ähnliche Workloads macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Als Datenanalyst nutze ich BigQuery fast täglich, um große Datensätze abzufragen, zu bereinigen und zu analysieren. Ich mag es wirklich, wie einfach es ist, BigQuery mit Visualisierungstools wie Looker Studio und Tableau zu verbinden. Die Integration mit Google Sheets ist auch sehr praktisch für leichte Berichterstattung, wenn Stakeholder ein einfaches Tabellenformat bevorzugen. Die Benutzeroberfläche ist sehr benutzerfreundlich, und die Möglichkeit, Abfragen direkt im Browser zu schreiben, ist für die Analyse sehr praktisch. Die Implementierung ist sehr einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Hauptherausforderung ist das Kostenmanagement. Da BigQuery basierend auf den verarbeiteten Daten abrechnet, kann die explorative Analyse teuer werden, wenn Abfragen nicht optimiert sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe sowohl für interne Analysen als auch für kundenorientierte Projekte mit BigQuery gearbeitet. Was mir am meisten gefällt, ist die Skalierbarkeit; ich muss mir keine Sorgen um viele Server oder das Verwalten der Infrastruktur machen. Es verarbeitet riesige Datensätze mühelos und Abfragen, die in einem traditionellen Data Warehouse Stunden dauern würden, laufen hier in Sekunden. Die SQL-Schnittstelle macht es für mich einfach. Die Integration mit dem Google Cloud-Ökosystem ist nahtlos und unkompliziert. Die Verbindung mit Looker Studio spart viel Zeit und das Preismodell "Pay as you go" funktioniert ebenfalls gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten für Abfragen können schnell steigen, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht werden, und die Lernkurve in Bezug auf Partitionierung und Cluster kann für Neulinge schwierig sein. Aber sobald die Datenstrukturen optimiert sind, sind Leistung und Kosteneffizienz ausgezeichnet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

BigQuery beeindruckt durch seine schiere Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Wir arbeiten mit riesigen Datensätzen, und die Fähigkeit, komplexe Abfragen auszuführen und in Sekundenschnelle Ergebnisse zu erhalten, ist ein echter Wendepunkt. Die serverlose Architektur ist ein großer Vorteil, da ich mir keine Gedanken über die Verwaltung der Infrastruktur machen muss, was mir mehr Zeit für die Datenanalyse gibt. Und die nahtlose Integration mit dem Google-Cloud-Ökosystem wie BigQuery, Cloud Run, Cloud Storage und Tableau ist erstaunlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wie wir wissen, ist Google Cloud Big Query ein größeres Tool als andere. Fast alles ist perfekt, aber einige kleinere Probleme wie die Preisberechnung sind am Anfang oder für Neulinge knifflig. Nach etwas Übung können Benutzer das Kostenmanagement jedoch leicht handhaben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.