# 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:** 1,234 ## 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 destacam a **facilidade de uso** do Google Cloud BigQuery, apreciando o processamento eficiente com o mínimo de esforço necessário. (156 reviews) - Os usuários valorizam a **incrível velocidade** do Google Cloud BigQuery, aumentando sua eficiência no manuseio e análise de dados. (143 reviews) - Os usuários apreciam as capacidades de **consulta rápida** do BigQuery, permitindo uma análise eficiente de conjuntos de dados massivos com gerenciamento mínimo. (120 reviews) - Os usuários apreciam as **integrações perfeitas** do BigQuery com as ferramentas do Google Cloud, melhorando significativamente o fluxo de trabalho de análise de dados. (118 reviews) - Os usuários valorizam a **eficiência de consulta** do Google Cloud BigQuery, elogiando sua facilidade de uso com grandes conjuntos de dados. (114 reviews) - Os usuários apreciam a **escalabilidade** do Google Cloud BigQuery, lidando eficientemente com grandes conjuntos de dados e proporcionando desempenho rápido. (112 reviews) - Integrações fáceis (99 reviews) - Conjuntos de Dados Grandes (96 reviews) - Melhoria de Eficiência (85 reviews) - Desempenho (85 reviews) **What users dislike:** - Os usuários acham o Google Cloud BigQuery **caro** , especialmente com a precificação por consulta que requer monitoramento cuidadoso. (127 reviews) - Os usuários expressam preocupações sobre **problemas de consulta** , especialmente relacionados à gestão de custos e à necessidade de melhores ferramentas de otimização. (78 reviews) - Os usuários destacam **questões de custo** com o BigQuery, particularmente em relação a práticas de consulta caras e preocupações gerais com preços. (63 reviews) - Os usuários acham que **o gerenciamento de custos pode ser desafiador** devido a cobranças altas por consultas mal otimizadas. (60 reviews) - Os usuários acham a **curva de aprendizado desafiadora** , especialmente com a partição, impactando sua experiência geral com o BigQuery. (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 Oferece Análises Rápidas e Intuitivas com Integrações Sem Costura **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rakshith N. | Analyst , 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. ### 2. 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. ### 3. 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. ### 4. 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. ### 5. 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. ### 6. Análises Poderosas com Escalabilidade Sem Esforço **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Darssh Anand V. | Sales Colleague, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** April 04, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** Acho o Google Cloud BigQuery incrivelmente útil porque simplifica a análise de conjuntos de dados muito grandes rapidamente, sem a necessidade de gerenciamento de servidores. Sua velocidade e escalabilidade, juntamente com a compatibilidade com SQL, tornam a geração de relatórios e a análise de dados diretas. Aprecio como ele se integra efetivamente com ferramentas de análise e relatórios. É particularmente ótimo para construir dashboards, executar análises e centralizar dados de várias fontes, economizando tempo e esforço. A facilidade da configuração inicial também é um ponto positivo, pois sendo uma plataforma sem servidor, me permitiu começar a usar consultas SQL imediatamente, melhorando minha experiência geral. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** Uma coisa que não funciona para mim no Google Cloud BigQuery é que ele pode parecer um pouco complexo no início, especialmente se você não estiver confortável com SQL ou ferramentas do Google Cloud. Acho que o preço pode ser mais difícil de prever ao executar muitas consultas grandes, então o usuário precisa monitorar o uso cuidadosamente para evitar custos inesperados. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** Acho que o Google Cloud BigQuery simplifica a análise de grandes conjuntos de dados rapidamente, sem a necessidade de gerenciar servidores, com sua velocidade e escalabilidade. Ele ajuda a construir dashboards e executar análises facilmente, economizando tempo. Sua compatibilidade com SQL melhora o relatório e a análise de dados. ### 7. 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! ### 8. Gestão de Dados Poderosa, Mas Curva de Aprendizado Íngreme **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Deividas . | Senior Solutions Developer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** March 04, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** Gosto das tags de política no nível da coluna e da estrutura do Google Cloud BigQuery. Ter conjuntos de dados com tabelas e visualizações dentro deles oferece uma melhor estrutura para gerenciar meus dados. Esta configuração torna os dados fáceis de usar e ajuda a diferenciar entre diferentes tipos de dados, mantendo tudo organizado. As tags de política são ótimas porque permitem a distribuição correta dos dados para as pessoas certas sem a necessidade de criar tabelas separadas. Integrar o Dataform também é mais fácil com essa abordagem estruturada. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** Acho que o filtro de linhas poderia ser melhorado para permitir o uso de colunas estruturadas de uma tabela de referência para aplicar o filtro de linhas, o que atualmente não é possível e nos obrigou a criar soluções alternativas caras. Existem alguns problemas de desempenho aqui e ali, e a interface do GCP BigQuery pode ser às vezes confusa, com muitas coisas aparecendo na tela. Usar as bibliotecas do BigQuery, especialmente a API do BigQuery para Java, foi um pouco difícil de entender no início, então talvez uma documentação um pouco melhor pudesse ajudar, especialmente em torno da autorização. Além disso, a configuração inicial foi difícil de entender no começo sem conhecimento prévio. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O Google Cloud BigQuery ajuda a gerenciar grandes conjuntos de dados e controlar o acesso, permitindo-me criar e compartilhar visualizações. Ele auxilia na filtragem e análise de dados de forma eficiente. ### 9. Análises Serverless Rápidas e Escaláveis que se Integram Perfeitamente ao Google Cloud **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Simone B. | Data Engineer, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** March 14, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** Muito fácil de usar e implementar devido à sua arquitetura serverless. Ele oferece muitos recursos integrados para análises em grande escala, integra-se bem com outros serviços no Google Cloud e é confiável para cargas de trabalho frequentes de análise de dados. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** Os custos de consulta podem ser difíceis de prever com uso frequente, e algumas integrações ou otimizações avançadas exigem serviços adicionais dentro do Google Cloud. O suporte ao cliente e a resolução de problemas também podem depender do nível de suporte selecionado. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O Google Cloud BigQuery permite a análise rápida de conjuntos de dados muito grandes sem a necessidade de gerenciar infraestrutura. Ele simplifica o processamento de dados, melhora a integração com outros serviços no Google Cloud e permite que as equipes executem consultas analíticas frequentes de forma eficiente para relatórios e tomada de decisões. ### 10. Análise SQL Rápida e Sem Servidor para Grandes Conjuntos de Dados com Integração Suave ao Google Cloud **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Kunal D. | Software Engineer, Tecnologia da Informação e Serviços, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** March 02, 2026 **O que você mais gosta Google Cloud BigQuery?** Manipulação de grandes conjuntos de dados e execução de consultas baseadas em SQL. É muito útil e eficiente para analisar dados estruturados sem a necessidade de gerenciar infraestrutura. A execução das consultas é muito rápida, e a integração com outros serviços do Google Cloud torna o fluxo de trabalho suave. A capacidade de executar consultas SQL complexas em grandes conjuntos de dados é muito útil durante as tarefas de análise de dados. Sua arquitetura serverless ajuda a economizar tempo em DevOps e manutenção. A análise de dados torna possível fazê-lo sem aprender Python. **O que você não gosta Google Cloud BigQuery?** O modelo de precificação baseado no uso de consultas pode, às vezes, ser confuso para novos usuários, e se as consultas não forem otimizadas adequadamente, os custos podem aumentar. Além disso, a curva de aprendizado inicial pode ser um pouco desafiadora para desenvolvedores que são novos em armazéns de dados na nuvem. **Que problemas é Google Cloud BigQuery E como isso está te beneficiando?** O BigQuery ajuda no processamento e análise de dados em grande escala sem a necessidade de configurar uma infraestrutura. Em meus projetos, foi útil para consultar conjuntos de dados, gerar insights e lidar com tarefas analíticas diretamente do ambiente de nuvem. Isso economizou tempo de desenvolvimento e tornou a análise de dados mais escalável em comparação com configurações de banco de dados tradicionais. A separação do armazenamento de computação traz mais benefícios enquanto a cobrança economiza dinheiro em grandes conjuntos de dados que não são consultados constantemente. O assistente Gemini AI, hoje em dia, tornou o trabalho mais simples para os engenheiros, ajudando a explorar dados desconhecidos rapidamente usando linguagem natural. ## 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 ## Google Cloud BigQuery Pricing - **Free**: Grátis Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos do Google Cloud para gastar no BigQuery com inscrição no teste gratuito. - **Standard**: $0.04 $0,04 - Por Hora de Slot - **Enterprise**: $0.06 $0,06 - Por Hora de Slot - **Enterprise Plus**: $0.10 $0,10 - Por Hora de Slot - **Startup Program**: Pague Conforme Usar Obtenha acesso a especialistas em startups, seus custos com Google Cloud e Firebase cobertos até $200,000 USD (até $350,000 USD para startups de IA) ao longo de 2 anos, treinamento técnico, suporte empresarial e ofertas em toda a Google. Para receber os benefícios, você deve ter uma conta ativa no Google Cloud. [View full pricing details](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/pricing) ## 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) - [DATAflow](https://www.g2.com/pt/products/dataflow/reviews) - [dbt](https://www.g2.com/pt/products/dbt/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 Dataproc](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-dataproc/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) - [Informatica PowerCenter](https://www.g2.com/pt/products/informatica-powercenter/reviews) - [Jira](https://www.g2.com/pt/products/jira/reviews) - [Looker](https://www.g2.com/pt/products/looker/reviews) - [Looker Studio](https://www.g2.com/pt/products/looker-studio/reviews) - [Matillion](https://www.g2.com/pt/products/matillion-2023-06-26/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) - [MongoDB Atlas](https://www.g2.com/pt/products/mongodb-atlas/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) - [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) - [Vertex AI](https://www.g2.com/pt/products/google-vertex-ai/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 (656 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (712 reviews) - [Amazon Redshift](https://www.g2.com/pt/products/amazon-redshift/reviews) - 4.3/5.0 (367 reviews)