Google Cloud BigQuery Reseñas y Detalles del Producto

como especialista en gestión de datos y usando BigQuery regularmente para manejar grandes conjuntos de datos, informes y procesamiento de datos, lo que más me gusta es su velocidad y escalabilidad, incluso con conjuntos de datos muy grandes, las consultas se ejecutan muy rápido en comparación con las bases de datos tradicionales, está completamente gestionado, por lo que no necesitamos preocuparnos por la infraestructura, servidores o mantenimiento, esto hace que sea fácil centrarse en el trabajo de datos en lugar de en las operaciones, la interfaz SQL es simple y familiar, lo que facilita que los equipos comiencen a usarlo rápidamente. otra cosa buena es la integración perfecta con los servicios de Google Cloud, lo que ayuda a construir pipelines de datos de extremo a extremo. está completamente gestionado, por lo que no hay necesidad de manejar servidores o infraestructura, esto lo hace muy fácil de usar y mantener, hace que el procesamiento de datos sea más rápido, fácil y más eficiente para la gestión de datos a gran escala. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

el mayor problema es la gestión de costos, ya que los precios se basan en los datos escaneados, si las consultas no están optimizadas puede volverse caro, además las actualizaciones en tiempo real no son tan fuertes como en algunas bases de datos tradicionales, por lo que no es ideal para casos de uso transaccionales, a veces gestionar permisos y control de acceso puede ser un poco complejo para equipos grandes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

UI / UX:

La interfaz es limpia e intuitiva, especialmente al escribir y probar consultas. Funciones como el historial de consultas, las consultas guardadas y la validación en línea facilitan la iteración rápida. Incluso con consultas complejas, el editor se siente fluido y receptivo, lo que ayuda a reducir el tiempo total de desarrollo.

Integraciones:

BigQuery se integra perfectamente con herramientas como Looker, Data Transfer Service y otros productos de Google Cloud. Esto facilita la construcción de pipelines de datos de extremo a extremo sin depender en gran medida de integraciones personalizadas. Tener un almacén de datos centralizado que se conecta sin esfuerzo a herramientas de informes también ha mejorado significativamente la consistencia de los datos.

Rendimiento:

El rendimiento es una de las mayores fortalezas de BigQuery. Puedo ejecutar consultas en conjuntos de datos muy grandes y aún así obtener resultados en segundos. Esto ha reducido drásticamente el tiempo de respuesta para el análisis y los informes, lo que apoya una toma de decisiones más rápida.

Precios / ROI:

El modelo de precios de pago por uso ofrece un buen valor, especialmente porque solo pago por las consultas que ejecuto. Combinado con el tiempo ahorrado al no gestionar infraestructura y la capacidad de obtener insights más rápido, ofrece un fuerte retorno de inversión.

Soporte / Incorporación:

Comenzar con BigQuery es relativamente sencillo, particularmente para usuarios ya familiarizados con SQL. La documentación es sólida, y el ecosistema más amplio facilita la incorporación en comparación con los almacenes de datos tradicionales.

IA / Inteligencia:

Las capacidades integradas como BigQuery ML, junto con las integraciones con herramientas de IA, añaden un valor extra al permitir análisis predictivos directamente dentro de la plataforma. Esto reduce la necesidad de mover datos a sistemas externos y apoya casos de uso más avanzados dentro del mismo entorno.

Los recursos y la documentación también son directos y fáciles de entender. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un desafío continuo es la visibilidad y el control de costos. Debido a que los precios se basan en la cantidad de datos procesados por consulta, los costos pueden aumentar inesperadamente cuando las consultas no están optimizadas. Esto significa que los usuarios deben prestar mucha atención al diseño de las consultas y monitorear el uso cuidadosamente.

La interfaz de usuario también puede sentirse algo limitada para flujos de trabajo más avanzados. Funciona bien para escribir consultas, pero gestionar tuberías complejas o depurar problemas puede requerir cambiar entre múltiples herramientas o depender de soluciones externas.

Otro inconveniente es la flexibilidad limitada al solucionar problemas. Si los trabajos fallan o las transferencias de datos encuentran problemas, los mensajes de error no siempre son muy descriptivos, lo que puede hacer que la depuración consuma más tiempo del necesario.

Finalmente, aunque la incorporación generalmente es fluida, aún puede llevar tiempo aprender las mejores prácticas como particionamiento, agrupamiento y optimización de costos, especialmente para los nuevos usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo Google Cloud BigQuery para aprender conceptos de big data e implementar chatbots. Me gusta que todos los servicios y productos estén en un solo lugar, lo que facilita el uso de BigQuery para diferentes casos de uso. Aprecio su facilidad de acceso e integración con diferentes herramientas. No solo BigQuery, sino Google Cloud como un entorno completo es muy amigable para principiantes y proporciona un entorno de pruebas a bajo costo para el aprendizaje. Herramientas como Google CloudSQL, BigQuery, APIs y Vertex AI son muy valiosas para aprender la implementación de chatbots. La configuración inicial de Google Cloud BigQuery fue muy fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los detalles de facturación pueden ser más claros y más fáciles de monitorear. La opción de pausar y reanudar pagos podría diseñarse para una mejor experiencia de usuario. Sería muy útil tener la opción de pausar pagos los fines de semana o proporcionar un aviso para pausar cuando no se use durante más de 6 horas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que Google Cloud BigQuery sea gratuito si no estás operando a gran escala, lo cual es genial porque lo usamos sin pagar por ello. También diría que la experiencia del usuario es bastante decente. Además, creo que la configuración inicial fue bastante rápida. Comparado con otros servicios, probablemente fue el más rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las características de la IA no son muy buenas, así que termino usando servicios de IA externos para escribir consultas. También hay múltiples maneras de hacer las mismas cosas y no está muy claro cuál es la mejor. A veces, creo que la experiencia de usuario podría ser un poco más clara sobre cuáles serían las mejores formas de operar. El hecho de que tengas que hacer una certificación o un curso para aprender a usar el producto muestra que el producto no es tan intuitivo como podría ser. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La arquitectura sin servidor de BigQuery y el rendimiento de consultas SQL ultrarrápido en conjuntos de datos masivos es excepcional. La integración perfecta con las herramientas de Google Cloud Platform y el escalado automático hacen que el análisis de datos sea sencillo sin necesidad de gestionar la infraestructura. Las capacidades de aprendizaje automático integradas y el análisis en tiempo real han transformado significativamente nuestros flujos de trabajo de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo de precios puede volverse caro para consultas a gran escala sin una optimización adecuada y un monitoreo de costos. La curva de aprendizaje para características avanzadas y técnicas de optimización de consultas requiere una inversión de tiempo. El soporte limitado para ciertos tipos de datos y la complejidad ocasional en la depuración de consultas anidadas podrían mejorarse para una mejor experiencia del desarrollador. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de BigQuery es su capacidad para manejar conjuntos de datos masivos con una velocidad increíble, sin preocuparme por la infraestructura. Su arquitectura sin servidor y totalmente gestionada me permite centrarme en el análisis y la obtención de insights, y su integración con otras herramientas de Google Cloud hace que la creación de paneles y flujos de trabajo sea fluida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BigQuery es poderoso, pero los costos de las consultas pueden aumentar si los conjuntos de datos son muy grandes y las consultas no están optimizadas. Normalmente, soluciono esto utilizando tablas particionadas y almacenando en caché los resultados. Además, aunque es excelente para análisis, las transformaciones de datos muy complejas a menudo necesitan herramientas ETL adicionales, pero eso es manejable con el enfoque adecuado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro Google Cloud BigQuery increíblemente útil porque simplifica el análisis de conjuntos de datos muy grandes rápidamente sin gestión de servidores. Su velocidad y escalabilidad, junto con la compatibilidad con SQL, hacen que la elaboración de informes y el análisis de datos sean sencillos. Aprecio cómo se integra eficazmente con herramientas de análisis e informes. Es particularmente excelente para construir paneles, ejecutar análisis y centralizar datos de diversas fuentes, ahorrando tanto tiempo como esfuerzo. La facilidad de la configuración inicial también es una ventaja, ya que al ser una plataforma sin servidor me permitió comenzar a usar consultas SQL de inmediato, mejorando mi experiencia general. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que no me funciona de Google Cloud BigQuery es que puede parecer un poco complejo al principio, especialmente si no estás familiarizado con SQL o las herramientas de Google Cloud. Creo que el precio puede ser más difícil de predecir cuando se ejecutan muchas consultas grandes, por lo que el usuario necesita monitorear el uso cuidadosamente para evitar costos inesperados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Almacenar datos

Honestamente, la mejor parte es cómo turboalimenta instantáneamente mis aplicaciones de AppSheet.

Cuando tuve que manejar una carga masiva de 200,000 filas, BigQuery lo manejó sin esfuerzo.

También me encanta trasladar mi lógica torpe de Apps Script a Procedimientos Almacenados seguros de BigQuery.

Mantiene el trabajo pesado de manipulación de datos en el lado de la base de datos, exactamente donde pertenece.

Además, las herramientas de recuperación integradas me salvaron de un ataque de pánico total cuando eliminé una tabla.

Simplemente elimina todo el estrés de gestionar grandes conjuntos de datos y mantiene las cosas funcionando rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si tuviera que elegir lo que me frustra, definitivamente es la gestión estricta del esquema. Cambiar cosas simples como los tipos de datos de las columnas o el orden de las columnas no siempre es tan sencillo como debería ser. Intentar hacer coincidir perfectamente el tipo de Duración de AppSheet con BigQuery me dio un verdadero dolor de cabeza al principio. También pasé demasiado tiempo solucionando esos molestos errores de formato de fecha y hora. Es increíblemente poderoso, pero a veces solo quieres hacer ajustes rápidos de datos sin tener que pasar por tantos obstáculos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gustan las etiquetas de políticas a nivel de columna y la estructura de Google Cloud BigQuery. Tener conjuntos de datos con tablas y vistas dentro de ellos ofrece una mejor estructura para gestionar mis datos. Esta configuración facilita el uso de los datos y ayuda a diferenciar entre diferentes tipos de datos mientras se mantiene todo organizado. Las etiquetas de políticas son excelentes porque permiten la distribución correcta de datos a las personas adecuadas sin necesidad de crear tablas separadas. Integrar Dataform también es más fácil con este enfoque estructurado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que el filtrado de filas podría mejorarse para permitir el uso de columnas estructuradas de una tabla de referencia para aplicar el filtrado de filas, lo cual no es posible actualmente y nos obligó a crear soluciones costosas. Hay algunos problemas de rendimiento aquí y allá, y la interfaz de usuario de GCP BigQuery a veces puede ser abrumadora, con demasiadas cosas apareciendo en la pantalla. Usar las bibliotecas de BigQuery, especialmente la API de BigQuery para Java, fue un poco difícil de entender al principio, por lo que quizás una mejor documentación podría ayudar, especialmente en torno a la autorización. Además, la configuración inicial fue difícil de entender al principio sin conocimientos previos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muy fácil de usar e implementar debido a su arquitectura sin servidor. Proporciona muchas características integradas para análisis a gran escala, se integra bien con otros servicios en Google Cloud y es confiable para cargas de trabajo de análisis de datos frecuentes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los costos de las consultas pueden ser difíciles de predecir con un uso frecuente, y algunas integraciones avanzadas u optimizaciones requieren servicios adicionales dentro de Google Cloud. El soporte al cliente y la resolución de problemas también pueden depender del nivel de soporte seleccionado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.