Google Cloud BigQuery Funktionen
Welche Funktionen hat Google Cloud BigQuery?
Datentransformation
- Echtzeit-Analysen
- Datenabfrage
Verbindung
- Hadoop-Integration
- Spark-Integration
- Multi-Source-Analyse
- Data Lake
Transaktionen
- Datenvisualisierung
- Daten-Workflow
- Geregelte Ermittlung
- Eingebettete Analytik
- Notizbücher
Datenmanagement
- Datenintegration
- Datenqualität
Leistung
- Skalierbarkeit
Sicherheit
- Datensicherheit
Top-bewertete Google Cloud BigQuery Alternativen
Google Cloud BigQuery Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Statistisches Tool
Skripterstellung | Unterstützt eine Vielzahl von Skriptumgebungen Diese Funktion wurde in 45 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Data-Mining | Wie in 47 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Extrahiert Daten aus Datenbanken und bereitet Daten für die Analyse vor | 89% (Basierend auf 47 Bewertungen) | |
Algorithmen | Wendet statistische Algorithmen auf ausgewählte Daten an Diese Funktion wurde in 46 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 89% (Basierend auf 46 Bewertungen) |
Datenanalyse
Analyse | Analysiert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten 45 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 92% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Daten-Interaktion | Basierend auf 46 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Interagiert mit Daten, um sie für Visualisierungen und Modelle vorzubereiten | 91% (Basierend auf 46 Bewertungen) |
Entscheidungsfindung
Modellierung | Wie in 47 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Bietet Modellierungsfunktionen | 88% (Basierend auf 47 Bewertungen) | |
Daten-Visualisierungen | Wie in 46 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Erstellt Datenvisualisierungen oder Diagramme | 86% (Basierend auf 46 Bewertungen) | |
Report Generation | Basierend auf 47 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Generiert Berichte über die Datenleistung | 85% (Basierend auf 47 Bewertungen) | |
Datenvereinheitlichung | Vereinheitlicht Informationen auf einer einzigen Plattform Diese Funktion wurde in 45 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 85% (Basierend auf 45 Bewertungen) |
Marketing-Operationen
ROI-Verfolgung | Hilft Marketern, den Return on Investment (ROI) zu messen, indem sie die Effektivität der Kampagne im Vergleich zu den Kosten analysieren Diese Funktion wurde in 45 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Datenerhebung | Basierend auf 43 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Sammelt Daten über die Effektivität, Wirkung und Reichweite von Marketingkampagnen | 90% (Basierend auf 43 Bewertungen) | |
Kunden-Insights | Sammelt und berichtet über Daten in Bezug auf Customer Journeys, Präferenzen und Historie 44 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 90% (Basierend auf 44 Bewertungen) | |
Multi-User-Zugriff | Ermöglicht mehreren Benutzern den Zugriff auf einen einheitlichen, transparenten Überblick über Analysen, Dashboards und Kampagnenergebnisse Diese Funktion wurde in 45 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 94% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Ausgaben-Management | Enthält Funktionen für Budgetierung, Prognose und Verwaltung von Marketinginvestitionen 42 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 42 Bewertungen) | |
Weißes Etikett | Basierend auf 42 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Bietet einen White-Labeling-Service für Agenturen oder Wiederverkäufer, um das Branding der Plattform anzupassen | 85% (Basierend auf 42 Bewertungen) |
Kampagnen-Aktivität
Kampagnen-Insights | Basierend auf 47 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Analysiert historische und aktuelle Marketingkampagnen, um die zukünftige Strategie zu informieren | 90% (Basierend auf 47 Bewertungen) | |
Berichte und Dashboards | Wie in 46 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Erstellt Berichte und Dashboards zur Analyse der Ergebnisse von Kampagnen | 94% (Basierend auf 46 Bewertungen) | |
Stickiness der Kampagne | Basierend auf 43 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Identifiziert, welche Marketingkampagnen in offenen oder geschlossenen Verkaufschancen aufgelöst wurden | 86% (Basierend auf 43 Bewertungen) | |
Multichannel-Sendungsverfolgung | Sammelt Leistungsdaten von Marketingkampagnen über mehrere Kanäle hinweg Diese Funktion wurde in 41 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 91% (Basierend auf 41 Bewertungen) | |
Markenoptimierung | Wie in 43 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Bietet Marken und Unternehmen die Möglichkeit, bestehende oder zukünftige Kampagnen durch Feedback zu korrigieren oder zu ändern | 89% (Basierend auf 43 Bewertungen) | |
Prädiktive Analytik | Wie in 44 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Kampagnenergebnisse vorherzusagen und Maßnahmen zur Optimierung vorzuschlagen | 91% (Basierend auf 44 Bewertungen) |
Datenbank
Datenerfassung in Echtzeit | Sammelt, speichert und organisiert riesige, unstrukturierte Daten in Echtzeit 122 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 122 Bewertungen) | |
Datenverteilung | Basierend auf 120 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Rechenclustern | 87% (Basierend auf 120 Bewertungen) | |
Data Lake | Erstellt ein Repository zum Sammeln und Speichern von Rohdaten von Sensoren, Geräten, Maschinen, Dateien usw. 114 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 114 Bewertungen) |
Integrationen
Hadoop-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus 85 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 80% (Basierend auf 85 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus Diese Funktion wurde in 81 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 84% (Basierend auf 81 Bewertungen) |
Plattform
Maschinelle Skalierung | Erleichtert die Ausführung und Skalierung der Lösung auf einer großen Anzahl von Maschinen und Systemen Diese Funktion wurde in 98 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 98 Bewertungen) | |
Datenaufbereitung | Basierend auf 113 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Kuratiert gesammelte Daten für Big-Data-Analyselösungen, um sie zu analysieren, zu manipulieren und zu modellieren | 87% (Basierend auf 113 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Wie in 81 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus | 84% (Basierend auf 81 Bewertungen) |
Verarbeitung
Cloud-Verarbeitung | Wie in 114 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Verlagerung der Big-Data-Erfassung und -Verarbeitung in die Cloud | 92% (Basierend auf 114 Bewertungen) | |
Workload-Verarbeitung | Verarbeitet Batch-, Echtzeit- und Streaming-Daten-Workloads in einzelnen, mandantenfähigen oder Cloud-Systemen Diese Funktion wurde in 109 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 90% (Basierend auf 109 Bewertungen) |
Datentransformation
Echtzeit-Analysen | Erleichtert die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Diese Funktion wurde in 211 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 211 Bewertungen) | |
Datenabfrage | Ermöglicht es dem Benutzer, Daten über Abfragesprachen wie SQL abzufragen. Diese Funktion wurde in 218 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 93% (Basierend auf 218 Bewertungen) |
Verbindung
Hadoop-Integration | Richtet Verarbeitungs- und Verteilungs-Workflows auf Apache Hadoop aus 181 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 81% (Basierend auf 181 Bewertungen) | |
Spark-Integration | Basierend auf 180 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Richtet Verarbeitungs- und Verteilungsworkflows auf Apache Spark aus | 82% (Basierend auf 180 Bewertungen) | |
Multi-Source-Analyse | Integriert Daten aus mehreren externen Datenbanken. Diese Funktion wurde in 207 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 207 Bewertungen) | |
Data Lake | Basierend auf 199 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Erleichtert die Verbreitung der gesammelten Big Data in parallelen Computing-Clustern. | 88% (Basierend auf 199 Bewertungen) |
Transaktionen
Datenvisualisierung | Verarbeitet Daten und stellt Interpretationen in einer Vielzahl von grafischen Formaten dar. 209 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 209 Bewertungen) | |
Daten-Workflow | Reiht bestimmte Funktionen und Datasets aneinander, um Analyseiterationen zu automatisieren. Diese Funktion wurde in 205 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 205 Bewertungen) | |
Geregelte Ermittlung | Basierend auf 185 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Isoliert bestimmte Datensätze und erleichtert die Verwaltung des Datenzugriffs. | 85% (Basierend auf 185 Bewertungen) | |
Eingebettete Analytik | Ermöglicht das Big-Data-Tool das Ausführen und Aufzeichnen von Daten in externen Anwendungen. Diese Funktion wurde in 192 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 84% (Basierend auf 192 Bewertungen) | |
Notizbücher | Wie in 183 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Verwenden von Notebooks für Aufgaben wie das Erstellen von Dashboards mit vordefinierten, geplanten Abfragen und Visualisierungen | 85% (Basierend auf 183 Bewertungen) |
Management
Reporting | Basierend auf 59 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Zeigen Sie ETL-Prozessdaten über Berichte und Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken an. | 85% (Basierend auf 59 Bewertungen) | |
Rechnungsprüfung | Wie in 57 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Zeichnen Sie ETL-Verlaufsdaten für Audits und potenzielle Datenkorrekturen auf. | 82% (Basierend auf 57 Bewertungen) |
Funktionalität
Extraktion | Extrahieren Sie Daten aus den angegebenen Quellen wie relationalen Datenbanken, JSON-Dateien und XML-Dateien. 58 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 88% (Basierend auf 58 Bewertungen) | |
Transformation | Wie in 60 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Bereinigen Sie extrahierte Daten und formatieren Sie sie neu in das gewünschte Zielformat. | 89% (Basierend auf 60 Bewertungen) | |
Laden | Laden Sie neu formatierte Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder einen anderen Speicherort. 60 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 89% (Basierend auf 60 Bewertungen) | |
Automatisierung | Ordnen Sie ETL-Prozesse so an, dass sie automatisch nach dem erforderlichen Zeitplan ablaufen (z. B. täglich, wöchentlich, monatlich). Diese Funktion wurde in 61 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 89% (Basierend auf 61 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Wie in 60 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Kann die Rechenleistung basierend auf dem ETL-Volumen nach oben oder unten skalieren. | 93% (Basierend auf 60 Bewertungen) |
Datenmanagement
Datenintegration | Basierend auf 132 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Konsolidiert, bereinigt und normalisiert Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen. | 89% (Basierend auf 132 Bewertungen) | |
Datenkompression | Basierend auf 125 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Hilft bei der Einsparung von Speicherkapazität und verbessert die Abfrageleistung. | 82% (Basierend auf 125 Bewertungen) | |
Datenqualität | Basierend auf 129 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Eliminiert Dateninkonsistenzen und Duplikate und gewährleistet die Datenintegrität. | 88% (Basierend auf 129 Bewertungen) | |
Integrierte Datenanalyse | Basierend auf 125 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. SQL-basierte Analysefunktionen wie Zeitreihen, Musterabgleich, Geodatenanalyse usw. | 85% (Basierend auf 125 Bewertungen) | |
Maschinelles Lernen in der Datenbank | Basierend auf 114 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet integrierte Funktionen wie Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenaufbereitungsfunktionen, Modellauswertung und -verwaltung usw. | 82% (Basierend auf 114 Bewertungen) | |
Data Lake Analytics | Basierend auf 116 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Ermöglicht die Datenabfrage über Datenformate wie Parquet, ORC, JSON usw. und die Analyse komplexer Datentypen auf HDFS | 87% (Basierend auf 116 Bewertungen) |
Integration
KI/ML-Integration | Basierend auf 115 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Lässt sich in Data-Science-Workflows, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) integrieren. | 84% (Basierend auf 115 Bewertungen) | |
Integration von BI-Tools | Basierend auf 127 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Lässt sich in BI-Tools integrieren, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. | 86% (Basierend auf 127 Bewertungen) | |
Data-Lake-Integration | Basierend auf 115 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und Erfassung von unstrukturierten, halbstrukturierten und Streaming-Daten. | 86% (Basierend auf 115 Bewertungen) |
Einsatz
On-Premise | Basierend auf 103 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet On-Premise-Bereitstellungsoptionen. | 78% (Basierend auf 103 Bewertungen) | |
Cloud | Basierend auf 126 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Bietet Cloud-Bereitstellungsoptionen (Private oder Public Cloud, Hybrid Cloud). | 90% (Basierend auf 126 Bewertungen) |
Leistung
Skalierbarkeit | Basierend auf 130 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Verwaltet riesige Datenmengen, die je nach Bedarf hoch- oder herunterskaliert werden können. | 91% (Basierend auf 130 Bewertungen) | |
Integrierter Cache | Speichert häufig verwendete Daten schnell im Systemspeicher. Diese Funktion wurde in 45 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 45 Bewertungen) |
Sicherheit
Daten-Governance | Basierend auf 122 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Richtlinien, Verfahren und Standards für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten. | 88% (Basierend auf 122 Bewertungen) | |
Datensicherheit | Basierend auf 127 Google Cloud BigQuery Bewertungen und verifiziert vom G2 Produkt-F&E-Team. Schränkt den Datenzugriff auf Zellebene ein, maskiert oder verbirgt Teile von Zellen und verschlüsselt Daten im Ruhezustand und während der Übertragung | 91% (Basierend auf 127 Bewertungen) | |
Rollenbasierte Autorisierung | Stellt vordefinierte Systemrollen, Berechtigungen und benutzerdefinierte Rollen für Benutzer bereit. 49 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 49 Bewertungen) | |
Authentifizierung | Ermöglicht die Integration mit externen Sicherheitsmechanismen wie Kerberos, LDAP-Authentifizierung usw. 48 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 48 Bewertungen) | |
Überwachungsprotokolle | Stellt ein Überwachungsprotokoll bereit, um den Zugriff und die Vorgänge zu verfolgen, die für Datenbanken ausgeführt werden, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Diese Funktion wurde in 47 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 84% (Basierend auf 47 Bewertungen) | |
Verschlüsselung | Wie in 43 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Bietet Verschlüsselungsfunktionen für alle ruhenden Daten mithilfe von Verschlüsselungsschlüsseln. | 86% (Basierend auf 43 Bewertungen) |
Lagerung
Datenmodell | Speichert Datentabellen als Spalten. Diese Funktion wurde in 49 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 89% (Basierend auf 49 Bewertungen) | |
Datentypen | Basierend auf 48 Google Cloud BigQuery Bewertungen. Unterstützt mehrere Datentypen wie Listen, Sets, Hashes (ähnlich wie Map), sortierte Sets usw. | 88% (Basierend auf 48 Bewertungen) |
Verfügbarkeit
Automatisches Sharding | Wie in 42 Google Cloud BigQuery Bewertungen berichtet. Implementiert eine automatische horizontale Datenpartitionierung, die das Speichern von Daten auf mehr als einem Knoten ermöglicht, um horizontal hochzuskalieren. | 86% (Basierend auf 42 Bewertungen) | |
Automatische Wiederherstellung | Stellt im Falle eines Fehlers einen korrekten (konsistenten) Zustand einer Datenbank wieder her. 45 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 86% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Daten-Replikation | Kopieren Sie Daten über mehrere Server über Master-Slave, Peer-to-Peer-Replikationsarchitektur usw. 47 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 47 Bewertungen) |
Unterstützen
Multi-Modell | Bietet Unterstützung für das Speichern, Indizieren und Abfragen von Daten in mehr als einem Format. 45 Rezensenten von Google Cloud BigQuery haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 87% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Betriebssysteme | Verfügbar auf mehreren Betriebssystemen wie Linux, Windows, MacOS usw. Diese Funktion wurde in 43 Google Cloud BigQuery Bewertungen erwähnt. | 88% (Basierend auf 43 Bewertungen) |
Zentralisierte Berechnung
Zentralisierte Berechnung | Bietet einen zentralen, neutralen Ort für Parteien, um Datenanalysen durchzuführen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Lokalisierte Berechnung
Lokalisierte Berechnung | Bietet lokalisierte Berechnungen, bei denen die Daten dort verbleiben, wo sie sich befinden, und von der API aufgerufen werden, um Analysen durchzuführen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
