Google Cloud BigQuery Reseñas y Detalles del Producto

He estado usando BigQuery durante más de 2 años, principalmente para el procesamiento y análisis de datos a gran escala. Honestamente, la mejor parte es cómo elimina el dolor de gestionar la infraestructura. Servidor, escalado y ajuste de rendimiento están en su mejor nivel. Solo tengo que cargar datos y comenzar a consultar. Es muy fácil de usar, especialmente para quienes han trabajado con almacenes de datos tradicionales antes. El rendimiento de las consultas es impresionante. La integración con servicios de Google Cloud como Cloud Storage, Dataflow y Looker lo hace fluido. La interfaz es limpia y fácil de usar. Realmente me gusta la forma en que maneja los costos. Paga por lo que consultas o almacenas. Y, por supuesto, es Google, así que el soporte al cliente es de lo mejor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

no hay tales problemas, pero habría flexibilidad limitada en algunos flujos de trabajo ETL complejos. a veces tenemos que usar Dataflow o scripts de Python para transformaciones que no son sencillas en SQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La integración perfecta entre servicios como BigQuery, Vertex AI y Cloud Functions hace que esta plataforma sea particularmente adecuada para aplicaciones impulsadas por datos e inteligencia artificial. Es muy amigable para los desarrolladores, ofreciendo una excelente documentación y SDKs que facilitan el desarrollo. El fuerte enfoque de GCP en la innovación, especialmente en las áreas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, realmente lo distingue de otros proveedores de nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La estructura de precios puede ser complicada y a veces impredecible, especialmente para servicios como BigQuery y Cloud Storage. Ciertos servicios también vienen con una curva de aprendizaje pronunciada, lo que los hace difíciles de dominar. Además, los tiempos de respuesta del soporte son inconsistentes y dependen del plan elegido. Aunque la interfaz de usuario es limpia, ocasionalmente oculta funciones avanzadas detrás de varias capas, lo que puede hacerlas más difíciles de acceder. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando Google Cloud Platform durante casi 5 años, y he visto cómo su interfaz y servicios han evolucionado y mejorado significativamente con el tiempo. Principalmente trabajo en automatización de infraestructura, despliegue de aplicaciones y configuraciones de CI/CD, y en general, ha sido una experiencia muy fluida. La interfaz es limpia y fácil de navegar, y herramientas como Cloud Shell hacen que las tareas diarias sean mucho más simples.

La interfaz es intuitiva, por lo que comenzar con nuevos servicios no lleva mucho tiempo. La documentación es clara y fácil de seguir, y la disponibilidad de módulos de Terraform para casi todos los servicios hace que el despliegue de infraestructura sea sencillo.

La configuración y el despliegue de API también están bien diseñados y son fáciles de gestionar. La configuración de redes e IAM de GCP es segura, bien estructurada y confiable por defecto. La integración con Terraform funciona sin problemas, y BigQuery es una de las mejores herramientas de análisis en el mercado. El rendimiento ha sido consistente, y la red global de Google realmente destaca en términos de velocidad y fiabilidad.

Trabajo en GCP a diario, y la implementación de servicios, ya sea a través de Infraestructura como Código o directamente a través de la consola, siempre es eficiente y sin complicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Cloud Build es bueno, todavía preferiría otras herramientas de CI/CD como GitHub Actions o GitLab cualquier día.

En el lado negativo, algunos servicios pueden volverse un poco caros si no se optimizan, y la documentación para algunas configuraciones avanzadas podría ser más detallada. Aun así, GCP ha sido una plataforma confiable que es amigable para los desarrolladores y escala muy bien.

El soporte al cliente generalmente es bueno, pero podría ser mejor en algunos casos. He experimentado situaciones en las que tomó tiempo extra para que el equipo de soporte comprendiera completamente el problema, y terminamos encontrando nuestra propia solución. Dicho esto, es comprensible, el tiempo de resolución a menudo depende de la complejidad del problema y la experiencia del ingeniero de soporte asignado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Google Cloud ofrece varios beneficios clave que lo convierten en una opción preferida para muchas empresas. Proporciona una excelente escalabilidad, permitiendo a las organizaciones crecer y adaptar su infraestructura según sea necesario. Con una infraestructura de alto rendimiento y redes de baja latencia, los usuarios experimentan una velocidad y estabilidad superiores. La seguridad es una prioridad principal, con medidas de seguridad integrales y cifrado de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El soporte al cliente a veces puede ser lento o menos receptivo. Además, aunque es extensa, alguna documentación puede ser difícil de navegar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando BigQuery para manejar y analizar conjuntos de datos masivos y la experiencia ha sido excelente. La parte que más me gusta es lo rápido que procesa consultas complejas, incluso con miles de millones de filas. Se siente como si no tuvieras que preocuparte por escalar, solo escribir SQL y obtener resultados rápidamente. Lo que más me gusta es la integración perfecta con otras herramientas de Google Cloud como Cloud Storage y Data Studio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

el precio es más alto, es un poco complicado, especialmente para equipos que no están acostumbrados a pagar por sistema de consulta. si las consultas no están optimizadas, el costo puede aumentar, además, depurar consultas largas a veces parece más difícil en comparación con las bases de datos tradicionales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como ingeniero de datos, trabajo con conjuntos de datos masivos a diario. BigQuery me ha ayudado completamente a facilitar el ETL. Lo que más me gusta es su plataforma sin servidor y el rendimiento de consultas increíblemente rápido. También me encanta la integración perfecta con el ecosistema de Google Cloud, como la integración de BigQuery y el almacenamiento en la nube, así como con Tableau. Me permite mover datos sin problemas entre sistemas y construir canalizaciones automatizadas sin ningún problema. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

la visibilidad de precios para ejecuciones de consultas muy grandes a veces puede hacer que las consultas pesadas se vuelvan costosas si no se optimizan adecuadamente, mejores herramientas de estimación de costos de consultas facilitarían la planificación de la carga de trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BigQuery se ha convertido en una parte fundamental de mis flujos de trabajo diarios como especialista senior en datos. Lo que más destaca es su capacidad para manejar conjuntos de datos masivos con facilidad. La arquitectura sin servidor elimina la molestia de la gestión de infraestructura. Me gusta la integración fluida con otros servicios de Google Cloud. La interfaz basada en SQL lo hace accesible tanto para analistas como para científicos de datos, y la capacidad de ejecutar modelos de ML directamente en BigQuery ha sido un cambio de juego para el análisis avanzado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La optimización de costos a veces puede ser complicada, especialmente para consultas frecuentes en tablas muy grandes. Se requiere una partición y agrupamiento adecuados para mantener los costos bajo control. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta que Google BigQuery hace que sea fácil analizar conjuntos de datos masivos a alta velocidad sin preocuparse por la infraestructura. La arquitectura sin servidor se escala automáticamente, y puedo consultar miles de millones de filas en segundos usando SQL estándar. La integración con los servicios de Google Cloud, el aprendizaje automático incorporado y la conexión sin problemas a herramientas como Looker Studio lo hacen muy poderoso tanto para ingenieros de datos como para analistas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El principal desafío con BigQuery es la gestión de costos: las consultas que no están optimizadas pueden volverse caras rápidamente. Algunas funciones de SQL se comportan de manera diferente en comparación con las bases de datos tradicionales, por lo que hay una cierta curva de aprendizaje. Además, las operaciones transaccionales y las actualizaciones frecuentes a nivel de fila son limitadas, lo que lo hace menos adecuado para cargas de trabajo de tipo OLTP. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como analista de datos, uso BigQuery casi a diario para consultar, limpiar y analizar grandes conjuntos de datos. Me gusta mucho lo fácil que es conectar BigQuery con herramientas de visualización como Looker Studio y Tableau. La integración con Google Sheets también es muy útil para informes ligeros cuando los interesados prefieren un formato de hoja de cálculo simple. La interfaz de usuario es muy amigable y la capacidad de escribir consultas directamente en el navegador es conveniente para el análisis. Es muy fácil de implementar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El principal desafío es la gestión de costos. Dado que BigQuery cobra según los datos procesados, el análisis exploratorio puede volverse costoso si las consultas no están optimizadas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado trabajando con BigQuery tanto para análisis internos como para proyectos orientados al cliente. Lo que más me gusta es la escalabilidad, no necesito preocuparme por muchos servidores o gestionar la infraestructura. Maneja conjuntos de datos masivos con facilidad y consultas que tomarían horas en un almacén tradicional se ejecutan en segundos aquí. La interfaz SQL lo hace sencillo para mí. La integración con el ecosistema de Google Cloud es fluida y fácil. La conexión con Looker Studio ahorra mucho tiempo y el modelo de precios de pago por uso también funciona bien. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El costo de las consultas puede aumentar rápidamente si no se monitorea adecuadamente, y la curva de aprendizaje sobre particionamiento y clúster puede ser complicada para los recién llegados. Pero una vez que se optimizan las estructuras de datos, el rendimiento y la eficiencia de costos son excelentes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.