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Customer Satisfaction
3.2/10
3.2
User Experience
3.9/10
3.9
Technical Foundation
4.8/10
4.8
Business Value
5.5/10
5.5

Google BigQuery

Was ist Google BigQuery?

Vollständig verwaltete, serverlose Data-Warehouse- und Analyseumgebung als Plattform-as-a-Service (PaaS). BigQuery ist für die Analyse von Daten im Petabyte-Bereich mit SQL-ähnlicher Syntax optimiert.

Data Management & Storage
● Databases & Access Engines
– Data Intelligence, Data Catalogs and Marketplaces
– Data Operations
– Data Pipelining and Data Quality

= abgedeckt

Über Google BigQuery

Selbstbeschreibung

Keine Selbstbeschreibung des Herstellers vorhanden

Google BigQuery Alternativen*

* Generiert auf Basis von Survey-Daten.

Referenzen
Keine Angaben vorhanden
Partner
Keine Angaben vorhanden
BARC-Studien, -Events und -Webinare mit diesem Anbieter

Google BigQuery BARC Review & Bewertung

Anbieter- und Produktbeschreibung von BARC

Google ist das Flaggschiff von Alphabet Inc., einem der größten Technologiekonglomerate der Welt. Die Haupteinnahmequelle von Google ist nach wie vor die Werbung, vor allem über Google Search, Google Ads und YouTube. Das vielfältige Produktportfolio von Google umfasst aber auch Cloud-Dienste, Hardware und zahlreiche Online-Plattformen. Das Unternehmen ist ein Synonym für Daten und verfügt über unübertroffene Expertise und Erfolge bei der Verwaltung und Verwertung von Daten sowie bei der Erforschung und Entwicklung von Methoden und Technologien, die für die Verwaltung von Daten in einem wirklich enormen Umfang erforderlich sind. Google erweitert ständig seine globale Präsenz. Das Unternehmen hat derzeit über 180.000 Mitarbeitende, 116 Niederlassungen, 33 Rechenzentren und 40 Cloud-Regionen auf der ganzen Welt.

Die Google Cloud Platform (GCP) dient als Googles Cloud-Lösung für Unternehmen und bietet eine breite Palette von Diensten, von der Infrastruktur bis zu Machine Learning. Seit der Einführung 2008 baut GCP auf der gleichen robusten Infrastruktur und den gleichen Tools auf, die auch die Kernprodukte von Google unterstützen. GCP rangiert zwar hinter Amazon AWS und Microsoft Azure an dritter Stelle, was den Gesamtmarktanteil angeht, aber der Fokus auf Datenmanagement, Analytics, Machine Learning und KI-Lösungen genießt unter Entwicklern und Data Engineers einen immer besseren Ruf.

Das Herzstück des Datenangebots von GCP ist Google BigQuery, das 2011 eingeführt wurde. BigQuery ist eine vollständig verwaltete, serverlose Data Warehouse- und Analytics-Umgebung als Platform-as-a-Service (PaaS). Es ist für die Analyse von Daten im Petabyte-Bereich mit einer SQL-ähnlichen Syntax optimiert. Darüber hinaus trainiert, betreibt und verwaltet das System Machine Learning (ML)-Modelle und Data Science Workflows über BigQuery ML. BigQuery nutzt eine einzigartige, von Google entwickelte Abfrage-Engine namens Dremel. Dremel ist ein verteiltes spaltenbasiertes Datenverwaltungssystem für Batch- und interaktive Abfragen von sehr großen Datenbeständen.

BigQuery ist eine wichtige Technologie, die bei Google in großem Umfang für geschäftskritische Anwendungen und Dienste eingesetzt wird. Die Tatsache, dass sich das Unternehmen in hohem Maße auf diese Technologie verlässt, ist eine Bestätigung für ihre allgemeine Funktionalität und Zuverlässigkeit.

Direkte Integrationen zu Endanwender-Tools wie Tableau, Power BI, Qlik, Domo, SAS, ThoughtSpot und anderen (einschließlich Excel) sind verfügbar. Darüber hinaus unterstützen die meisten modernen Datenverarbeitungs-, Analytics- und KI-Tools den direkten Zugriff auf Daten aus Google BigQuery, und es werden APIs für alle wichtigen Programmiersprachen bereitgestellt, um datengetriebene Lösungen zu erstellen. Das Cloud-Partner-Ökosystem von Google erstreckt sich über alle Regionen der Welt und geht in die Tausende.

Google verbessert und erweitert sein Angebot an Cloud-Diensten rund um Daten und KI kontinuierlich. Das Unternehmen konzentriert sich stark auf KI und integriert sein grundlegendes LLM-Modell Gemini in BigQuery und Looker mit BigQuery Unified Platform. Durch die Kombination von Daten und KI auf derselben Plattform hat Google sein KI-Angebot mit Google Model Garden erweitert. Es bietet 130 kuratierte Modelle, die in den Vertex AI Model Builder integriert sind, um Anwendern, die KI nutzen müssen, den Weg zu ebnen.

Stärken und Herausforderungen von Google BigQuery

Welche Stärken und Herausforderungen kennzeichnen das Produkt? Hier unsere BARC-Einschätzung.

Stärken
  • Anwender verlassen sich weiterhin auf BigQuery für Datenintegration, Data Warehousing und BI sowie für Self-Service-Analytics und Data Discovery.
  • Die Benutzerfreundlichkeit für Fachanwender ist der häufigste Grund, warum Kunden Google BigQuery kaufen. BigQuery-Kunden nannten diese Antwort 30 Prozent häufiger als der Umfragedurchschnitt.
  • BigQuery ist das bestplatzierte Produkt für den KPI Project Length in der Vergleichsgruppe Cloud Data Platforms.
Herausforderungen
  • BigQuery-Kunden sind doppelt so häufig wie der Durchschnitt der Meinung, dass es zu schwierig ist, die Software effektiv zu nutzen.
  • Google BigQuery liegt bei der Kundenzufriedenheit mit seinem Price to Value auf dem letzten Platz unter den Cloud Data Platforms.
  • Google BigQuery wurde von den Kunden bei der Adaptability auf den letzten Platz gesetzt.
Brauchen Sie weitere Unterstützung auf Ihrem Weg zur passenden Software?

Erfahren Sie, wie wir Ihnen mit unserer Expertise individuell helfen können.

Google BigQuery User Reviews & Erfahrungen

Die in diesem Abschnitt enthaltenen Informationen basieren auf Anwenderfeedback zu und konkreten Erfahrungen mit Google BigQuery.

Die Informationen und Kennzahlen entstammen größtenteils den BARC Umfragen The BI & Analytics Survey, The Planning Survey, The Financial Consolidation Survey und The Data Management Survey. Mehr Informationen zur Methodik erhalten Sie beim Klick auf die entsprechenden Links.

Warum User Google BigQuery kaufen und welche Probleme sie bei der Nutzung haben

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Die vollständigen User-Bewertungen und KPI-Ergebnisse für Google BigQuery

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Einzelne User Reviews für Google BigQuery

Rolle
Senior Manager of Data Science
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Handel
Quelle
BARC Panel, The Data Management Survey 25, 03/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

Simplicity and integration.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Cost.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Consider other tools like AWS and Azure.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Good but sometimes expensive.

Rolle
Berater
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Fertigungsindustrie
Quelle
BARC Marketing, The Data Management Survey 25, 04/2024
Was gefällt Ihnen am besten?

It is fast.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Developers are complaining about the SQL dialect.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

It works best if you have very large sets of data.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

It worked well for our customer's use case, but I would not recommend it to small or mid-size companies.

Rolle
Mitglied bereichsübergreifender BI-/Analytics-Organisation
Anzahl Mitarbeitende
Weniger als 100
Branche
Beratung
Quelle
BARC Panel, 02/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

Good price model, easy to use, good connectivity, does not require constant tweaking.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

It is difficult to estimate the price up front.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Go for it.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Good product that is easy for non-technical users to operate.

Rolle
Senior Manager of Data Science
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Handel
Quelle
BARC Panel, 03/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

Easy to use.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Online material to solve administrative problems.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Compare with AWS and Azure.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

It is a good solution, but it can still be enhanced.

Rolle
CEO/Geschäftsführung
Anzahl Mitarbeitende
Weniger als 100
Branche
Medien/Verlagswesen
Quelle
BARC Panel, 03/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

Die Integration in unser vorhandenes Ökosystem.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Der Funktionsumfang ist teilweise zu groß und für unseren Anwendungsfall zu mächtig. Das macht den Einstieg für neue/ zusätzliche Mitarbeiter abschreckend.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Unbedingt dran bleiben und in eine erfahrene, kommunikationsstarke Vollzeitstelle zu Beginn investieren, auch bei sehr kleinen Firmen.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Als erfahrener Anwender ist der Einstieg sehr simpel und die Performance ist gut.

Rolle
Data Engineer/Data Manager
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Beratung
Quelle
BARC Panel, 04/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

Performance and high scalability.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Lack of understanding on cost implications.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Separate development and production environment and place control on cost.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Excellent technology.

Rolle
Projektleiter für BI/Analytics aus IT
Anzahl Mitarbeitende
Weniger als 100
Branche
IT
Quelle
BARC Panel, 01/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

Easy to use and powerful.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Take the time to view documentation and trainings.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

It's great and integrates with everything in Google Cloud fairly well.

Rolle
Data Engineer/Data Manager
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
IT
Quelle
Einladung durch den Hersteller, 03/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

Scalability, performance, easy to use, cost-effectiveness and security.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Create groups for everything.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Excellent tool.

Rolle
Data Scientist
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Versicherungen
Quelle
BARC Panel, 01/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

User-friendly.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Scalability with Python/ R.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Value for money.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Excellent.

Rolle
Data Scientist
Anzahl Mitarbeitende
Mehr als 2.500
Branche
Gesundheitswesen
Quelle
BARC Panel, 01/2023
Was gefällt Ihnen am besten?

Overall ecosystem to be able to execute self-service analytics including real-time analytics for streaming data and the ability to link it to a data lakehouse.

Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?

Actually, there is nothing as we have really had no issues.

Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?

Do a proof of concept for the use case and scale it to see if it works well for you.

Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?

Excellent, very positive and best-in-class.

Google BigQuery Alternativen*

* Generiert auf Basis von Survey-Daten.

Survey Informationen
Anzahl der Reviews für Google BigQuery
18
Bewertete Versionen
100% latest cloud version
Vergleichsgruppen im Survey
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