Data Warehouse
Nils Martens
5/16/2024
What is a Data Warehouse? Listed in the following categories:
BigQuery: Cloud Data Warehouse
4.5 (6 reviews)
Are you the provider of this software?
Alternatives to BigQuery: Cloud Data Warehouse
Item 1 of 8
This is how users rate the product
7.9
Ease of use
Data Warehouse
Average: 8.5
9.5
Meets requirements
Data Warehouse
Average: 9.4
8.9
Customer Support
Data Warehouse
Average: 9
8.6
Ease of setup
Data Warehouse
Average: 8.2
Der Anbieter kommuniziert keine Preisinformationen. Dies ist eine übliche Praxis für Softwareanbieter und Dienstleister. Alternativ könnt Ihr den Anbieter kontaktieren, um aktuelle Preise zu erfahren.
BigQuery: Cloud Data Warehouse Reviews (6)
“Intuitive Data Cloud Warehouse Lösung mit vielen Anknüpfungsmöglichkeiten”
3.0
M
Older than 12 months
Mirco
Validated Reviewer
Commercial Data Excellence Manager
at
Colgate-Palmolive GmbH
- 51-1000 employees
- Industry: Consumer Goods
What did you like?
In BigQuery lassen sich unterschiedliche externe Datenquellen nicht nur zwischenspeichern, sondern auch beliebig miteinander verknüpfen. Der größte Vorteil von Bigquery ist meiner Meinung nach die Möglichkeit Kalkulationen direkt in Bigquery durchführen zu lassen und sich dann nur den Output in Google Sheets ausgeben zu lassen. So spart man Rechenleistung und umgeht Performanceprobleme mit Google Sheets.
What did you not like?
Man benötigt Programmiererfahrung um mit BigQuery arbeiten zu können und es ist insgesamt sehr technisch. Auch die Navigation in dem Tool könnte besser gelöst werden. Fehler im Query-Viewer könnten besser identifiziert und potenzielle Lösungsvorschläge gemacht werden
Which problems are you solving with the product?
Verbindung mehrerer Datenquellen funktioniert prima. Die Performance ist super und es gibt wahnsinnig viele Anknüpfungspunkte wie bspw. an Google Sheets, Google Data Studio, Domo oder ähnliche Visualisierungstools.
“Perfekte Data Warehouse Lösung in der Google Cloud”
Source of review
5.0
J
Older than 12 months
Julius
Validated Reviewer
Founder / CEO
- 1-50 employees
- Industry: Internet
What did you like?
BigQuery ist einfach zu bedienen für jeden, der ein grundlegendes Verständnis von SQL-Syntax hat. Große Datenmengen können innerhalb weniger Sekunden ausgewertet, aggregiert, summiert, etc werden.
BigQuery skaliert vollständig automatisch ohne manuellen Handlungsbedarf, was bei schnell wachsenden Datensätzen sehr hilfreich ist. Zusätzlich kann man BigQuery als Datenquelle für Google Sheets und Looker Studio nutzen, dann sind nicht mal SQL Kenntnisse zum Auswerten nötig.
What did you not like?
Transaktionales Updaten der Daten ist nicht so leicht möglich. Man braucht also in der Regel eine zweite Datenbank, BigQuery kann nur selten die primäre Datenbank sein.
Which problems are you solving with the product?
Wir nutzen BigQuery als Data Warehouse, welches Kerndaten unserer NoSQL-Datenbank spiegelt, um Daten zu aggregieren und andere Auswertungen anzustellen, sowie die Daten als Grundlage für Data Studio Visualisierungen zu nutzen. Wichtig ist: Trotz der bekannten SQL Query Language sollte man nicht der Versuchung verfallen, BigQuery als transaktionale Datenbank zu nutzen.
“Gute Data Warehouse Lösung, insbesondere für Marketer”
4.0
B
Older than 12 months
Britta
Validated Reviewer
Data Analyst
at
42DIGITAL GmbH
- 1-50 employees
- Industry: Marketing and Advertising
What did you like?
Für uns als Marketing Agentur ist BigQuery eine naheliegende Data Warehouse Lösung. Durch direkte Data Transfers der verschiedenen Google Plattformen und in GA4 auch zur kostenlosen Version von Analytics wird der Workflow erheblich vereinfacht. Auch eine direkte Anbindung zu Looker Studio oder Google Sheets ist vorhanden.
What did you not like?
Ziemlich technisch und nicht sehr intuitiv im Aufbau und der Bedienung. Man findet sich nicht auf Anhieb zurecht in den verschiedenen Funktionen. Auch dem Kritikpunkt anderer Rezension bzgl. der Geschwindigkeit selbst von kleinen Abfragen muss ich mich anschließen.
Which problems are you solving with the product?
Ein großer Vorteil ist die Verknüpfung zu den verschiedenen Google Plattformen. SA360, Campaign Manager etc. können über Data Transfers direkt angebunden werden.
“BigQuery v.a. im Rahmen von GA4 Migration dringend mit einrichten”
5.0
F
Older than 12 months
Fabian
Validated Reviewer
Selbstständig als Freelancer
- 1-50 employees
- Industry: Marketing and Advertising
What did you like?
Der Zugriff auf die Rohdaten kostenlos seit Einführung von GA4 ist einer der USPs des Google Kosmos. Es bietet eine Vielzahl neuer Möglichkeiten. Die Abfragen per SQL sind auch für Einsteiger schnell nachvollziehbar und darüber hinaus kostengünstig.
What did you not like?
Ein wenig technische Expertise ist schon erforderlich beim Aufsetzen eines Cloud Data Warehouses. Dafür ist BigQuery vergleichsweise einfach gehalten.
Which problems are you solving with the product?
Zugriff auf die Rohdaten sowie Kombination und Speicherung verschiedener Datenquellen.
“BigQuery - the Data Warehouse Game Changer”
Source of review
5.0
K
Older than 12 months
Kai
Validated Reviewer
Application Development Assoc Manager
at
Accentrue
- 1001+ employees
- Industry: Information Technology and Services
What did you like?
Dadurch dass BigQuery "serverless & scalable" ist kann das Data Warehouse zunächst kleine Anwendungsfälle umsetzen und diese funktionieren ohne Probleme hoch skalieren. Dazu arbeitet es im Kern mit SQL, was für Datenspezialisten wenig neues Lernen voraussetzt. Mit BigQueryML wird auch noch Machine Learning "demokratisiert" und für viele Lösungen bereitgestellt.
What did you not like?
Weil BigQuery skalierbar ist, also auch sehr große Workloads ohne Probleme abarbeiten kann, können Abfragen oder BigQueryML Prozesse sehr teuer werden, wenn man nicht ganz genau weiß, was man da tut. Es gibt ein paar Regeln, die man als Nutzer einfach kennen muss, damit das Cloud Budget nicht sehr rasch aufgebraucht ist.
Which problems are you solving with the product?
Den Bedarf der "Single Source of truth" löse ich unter anderem mit BQ. Ich automatisiere das Datensammeln aus verschiensten Quellen, nutze Algorithmen und Mechanismen, um diese Daten zu harmonisieren, zu säubern und zusammenzubringen, um dann darauf Analysen zu betreiben oder ML Modelle zu trainieren. Vorteile sehe ich in der Flexibilität, in der Vielfallt der Schnittstellen und in der relativ einfachen Erstellung von ML Modellen.
“Hand in Hand mit Data Studio”
5.0
M
Older than 12 months
Maximilian
Validated Reviewer
Co-Founder
at
von Fred GmbH
- 1-50 employees
- Industry: Marketing and Advertising
What did you like?
Die Beschleunigung von Data Studio Reports durch BiEngine, native integration in den Google Workspace und CO2 Bilanz für alle Google Cloud aktivitäten.
What did you not like?
Recht technisch und somit ein schwerer Einstieg für Nutzende, die keine SQL Erfahrung haben.
Which problems are you solving with the product?
Verarbeiten von großen Datenmengen in einer hohen Geschwindigkeit. Super einfaches und belastbares Umsetzen von Daten-Pipelines in Kombination mit y42.
BigQuery: Cloud Data Warehouse Content
Data Warehouse
Nils Martens
5/16/2024
What is a Data Warehouse? 
Martin Gardt
10/10/2023
With these tools, Refurbed, a marketplace for refurbished devices, is taking off. 
Business Intelligence (BI)
Torben Jaacks
2/9/2023
BI Implementation: Five Steps for a Successful Realization