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Amazon Redshift und Google Cloud BigQuery vergleichen 
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Amazon Redshift
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(402)4.3 von 5
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Alle 6 Preispläne durchsuchenGoogle Cloud BigQuery
Sternebewertung
(1,146)4.5 von 5
Marktsegmente
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Einstiegspreis
Kostenlos
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Alle 5 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud BigQuery bei der Datenintegration mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet und nahtlose Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während Amazon Redshift mit einer Bewertung von 8,8 für seine robusten Integrationsfähigkeiten bekannt ist, aber möglicherweise mehr manuelle Einrichtung erfordert.
- Rezensenten erwähnen, dass die integrierte Datenanalyse von Google Cloud BigQuery mit 8,6 bewertet wird und leistungsstarke Analysetools direkt innerhalb der Plattform bietet, während die Bewertung von Amazon Redshift mit 8,1 darauf hinweist, dass Benutzer seine Analysefähigkeiten als weniger intuitiv empfinden und stärker auf externe Tools angewiesen sind.
- G2-Benutzer heben die überlegene Skalierbarkeit von Google Cloud BigQuery mit einer Bewertung von 9,3 hervor, was es ideal für die mühelose Verarbeitung großer Datensätze macht, während Amazon Redshift mit einer Bewertung von 8,9 als effektiv angesehen wird, aber bei extremen Lasten möglicherweise Leistungsprobleme hat.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Echtzeitanalyse von Google Cloud BigQuery mit 8,8 bewertet wird und sofortige Einblicke ermöglicht, während die Bewertung von Amazon Redshift mit 8,6 darauf hindeutet, dass es Echtzeitfähigkeiten bietet, aber in Szenarien mit hoher Nachfrage einige Latenzprobleme aufweist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datensicherheitsfunktionen von Google Cloud BigQuery mit 9,1 bewertet werden und robust sind, mit starker Verschlüsselung und rollenbasierter Autorisierung, während Amazon Redshift mit einer Bewertung von 8,8 solide Sicherheit bietet, aber für etwas weniger umfassende Governance-Funktionen bekannt ist.
- Benutzer sagen, dass der Kundensupport von Google Cloud BigQuery mit 8,3 bewertet wird, wobei viele seine Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft loben, während der Support von Amazon Redshift mit 8,5 ebenfalls gut angesehen wird, aber einige Benutzer der Meinung sind, dass er proaktiver bei der Lösung von Problemen sein könnte.
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Amazon Redshift vs Google Cloud BigQuery
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Allerdings bevorzugten die Rezensenten es, insgesamt Geschäfte mit Amazon Redshift zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud BigQuery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Amazon Redshift.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon Redshift.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud BigQuery gegenüber Amazon Redshift.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon Redshift
RA3.4xlarge
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Per hour
On-Demand, 1-Jahres- oder 3-Jahres-Laufzeiten
- Sparen Sie bis zu 34%
Google Cloud BigQuery
Free
Kostenlos
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Google Cloud-Guthaben, die sie bei der Anmeldung für die kostenlose Testversion für BigQuery ausgeben können.
- 10 GB Speicher
- Bis zu 1 TB Abfragen pro Monat
Kostenlose Testversion
Amazon Redshift
Kostenlose Testversion verfügbar
Google Cloud BigQuery
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
283
8.8
565
Einfache Bedienung
8.7
284
8.7
577
Einfache Einrichtung
8.6
138
8.6
337
Einfache Verwaltung
8.5
131
8.5
216
Qualität der Unterstützung
8.5
266
8.3
519
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.8
130
8.7
210
Produktrichtung (% positiv)
8.9
256
9.2
554
Funktionen
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
73
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
72
Datenmanagement
8.8
129
|
Verifizierte Funktion
8.8
147
|
Verifizierte Funktion
8.4
121
|
Verifizierte Funktion
8.1
140
|
Verifizierte Funktion
8.8
127
|
Verifizierte Funktion
8.7
144
|
Verifizierte Funktion
8.1
123
|
Verifizierte Funktion
8.4
140
|
Verifizierte Funktion
7.7
98
|
Verifizierte Funktion
8.1
129
|
Verifizierte Funktion
8.3
114
|
Verifizierte Funktion
8.6
131
|
Verifizierte Funktion
Integration
7.9
97
|
Verifizierte Funktion
8.3
130
|
Verifizierte Funktion
8.6
124
|
Verifizierte Funktion
8.5
142
|
Verifizierte Funktion
8.6
115
|
Verifizierte Funktion
8.5
130
|
Verifizierte Funktion
Einsatz
8.1
98
7.6
118
|
Verifizierte Funktion
8.9
126
|
Verifizierte Funktion
9.0
141
|
Verifizierte Funktion
Leistung
8.9
130
|
Verifizierte Funktion
9.1
145
|
Verifizierte Funktion
Sicherheit
8.7
122
|
Verifizierte Funktion
8.7
137
|
Verifizierte Funktion
8.8
124
|
Verifizierte Funktion
9.0
142
|
Verifizierte Funktion
Generative KI
7.6
16
7.6
58
7.4
15
7.6
56
Lagerung
8.4
50
8.8
52
8.4
53
8.5
51
Verfügbarkeit
8.7
44
8.3
45
8.2
47
8.5
48
8.4
45
8.3
50
Leistung
8.3
45
8.5
48
Sicherheit
8.7
44
8.4
52
8.5
49
8.5
51
8.1
44
8.3
50
8.6
45
8.5
46
Unterstützen
8.1
40
8.5
48
8.4
44
8.7
46
Zentralisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
11
Lokalisierte Berechnung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
12
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
52
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
54
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
53
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
52
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
53
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
54
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
53
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
54
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
52
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
Marketing-Operationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
49
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
47
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
48
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
49
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
46
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
46
Kampagnen-Aktivität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
51
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
47
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
45
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
47
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
48
Agentic KI - Marketinganalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
166
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
134
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
132
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
126
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
96
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
93
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
109
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
124
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
93
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
126
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
120
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
262
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
236
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
243
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
205
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
204
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
231
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
223
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
233
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
230
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
209
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
216
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
207
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon Redshift und Google Cloud BigQuery sind kategorisiert als Spaltenorientierte Datenbanken, Datenlagerhaus, und Big-Data-Integrationsplattformen
Einzigartige Kategorien
Amazon Redshift hat keine einzigartigen Kategorien
Google Cloud BigQuery ist kategorisiert als ETL-Werkzeuge, Großdatenverarbeitung und -verteilung, Datenanalyse im großen Maßstab, Marketing-Analytik, Predictive Analytics, und Daten-Cleanroom
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon Redshift
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud BigQuery
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.5%
Computersoftware
12.3%
Finanzdienstleistungen
7.9%
Einzelhandel
5.2%
Telekommunikation
4.6%
Andere
54.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Computersoftware
14.0%
Einzelhandel
7.6%
Finanzdienstleistungen
6.9%
Marketing und Werbung
5.2%
Andere
52.1%
Hilfreichste Bewertungen
Amazon Redshift
Hilfreichste positive Bewertung
Vijay K.
Verifizierter Benutzer in Buchhaltung
Amazon Redshift ist eine der besten Data-Warehouse-Plattformen, die von AWS bereitgestellt werden. Es verwendet SQL, um strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten auf den verwalteten Servern zu analysieren, sodass Sie sich keine Gedanken...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung
Nicht sehr nützlich für unstrukturierte Daten oder stark angepasste Anforderungen
Google Cloud BigQuery
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung
In der Lage, komplexe SQL-Abfragen mühelos auszuführen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Verbraucherdienste
Partitionierung funktioniert nur mit Datum. Join-Anweisungen werden nicht einmal trivial optimiert, ohne WHERE-Klauseln zu verwenden. FROM table1 JOIN table2 ON table1.a=table2.a AND table1.a=123 benötigt mehr Ressourcen und Kosten als FROM ...
Vijay K.
Verifizierter Benutzer in Buchhaltung
Amazon Redshift ist eine der besten Data-Warehouse-Plattformen, die von AWS bereitgestellt werden. Es verwendet SQL, um strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten auf den verwalteten Servern zu analysieren, sodass Sie sich keine Gedanken...
Verifizierter Benutzer in Marketing und Werbung
In der Lage, komplexe SQL-Abfragen mühelos auszuführen.
Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung
Nicht sehr nützlich für unstrukturierte Daten oder stark angepasste Anforderungen
Verifizierter Benutzer in Verbraucherdienste
Partitionierung funktioniert nur mit Datum. Join-Anweisungen werden nicht einmal trivial optimiert, ohne WHERE-Klauseln zu verwenden. FROM table1 JOIN table2 ON table1.a=table2.a AND table1.a=123 benötigt mehr Ressourcen und Kosten als FROM ...
Top-Alternativen
Diskussionen
Sollte ich einen Data Mart für ein Frontend-Tool verwenden, das Anfragen darauf stellt?
3 Kommentare
NM
Hallo Mehdi
AWS Redshift ist ein Datenbank-/Data-Warehouse-Dienst, der ideal für analytische Anwendungsfälle ist.
Sie können Daten speichern und mit sehr...Mehr erfahren
Wann kann ich Amazon Redshift verwenden?
3 Kommentare
PG
Redshift ist eine Big-Data-Warehousing-Lösung zur Verarbeitung von Petabytes an Daten und auch für Echtzeitentscheidungen. Wenn Sie eine hochoptimierte...Mehr erfahren
Was sind die Merkmale der Rotverschiebung?
2 Kommentare
AK
Redshift wird hauptsächlich für Big Data und Analysen verwendet, um die Daten im Spaltenformat zu speichern. Das Abrufen der Daten ist sehr schnell, und die...Mehr erfahren
Ist BigQuery Teil der Google Cloud Platform?
2 Kommentare
AY
Ja, BigQuery ist ein GCP-Produkt und ein serverloses Data Warehouse.Mehr erfahren
Wie unterscheidet sich BQ Legacy SQL von Standard SQL?
1 Kommentar
OD
Legacy SQL ist ein nicht-standardisiertes SQL, das nur von BigQuery verwendet wird. Standard SQL entspricht dem SQL 2011. Google empfiehlt die Verwendung von...Mehr erfahren
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