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Le 6 migliori alternative a Google BigQuery

Le migliori alternative a Google BigQuery Data Scientist dovrebbero sapere

Google BigQuery è una popolare piattaforma di data warehousing multi-cloud senza server e altamente scalabile che garantisce l’archiviazione corretta dei dati raccolti da diverse fonti. Le caratteristiche principali di questa piattaforma includono BigQuery Omni, Data QnA, BigQuery ML, BigQuery BI Engine, fogli connessi e altro ancora.

Di seguito elenchiamo le 6 migliori alternative a Google BigQuery che un Data Scientist dovrebbe conoscere.

(L’elenco è in ordine alfabetico)

1 | Amazon RedShift
Amazon Redshift è un data warehouse su cloud veloce e completamente gestito che rende semplice e conveniente analizzare tutti i tuoi dati utilizzando SQL standard e gli strumenti di Business Intelligence (BI) esistenti. Lo strumento consente di eseguire query analitiche complesse da terabyte a petabyte di dati strutturati, utilizzando una sofisticata ottimizzazione delle query, archiviazione colonnare su archiviazione ad alte prestazioni ed esecuzione massiccia di query parallele.

Alcune delle caratteristiche sono-

Redshift offre prestazioni leader del settore veloci e flessibili.
Fornisce prestazioni di query sui set di dati in modo più rapido.
In questa piattaforma, le funzionalità avanzate di machine learning offrono produttività e prestazioni elevate.
Le viste materializzate di questa piattaforma consentono a un utente di ottenere prestazioni di query più rapide per carichi di lavoro analitici tra cui dashboarding, query da strumenti di Business Intelligence (BI) e attività di elaborazione dati di estrazione, caricamento, trasformazione (ELT).
Redshift applica la memorizzazione nella cache dei risultati per fornire tempi di risposta inferiori al secondo per query ripetute.

2 | Apache Hive
Apache Hive è un popolare software di data warehouse, che facilita la lettura, la scrittura e la gestione di grandi set di dati che risiedono in una memoria distribuita e interrogati utilizzando la sintassi SQL. Costruito su Hadoop , Apache Hive fornisce una serie di funzionalità intuitive.

Alcune delle sue caratteristiche sono-

La piattaforma fornisce strumenti per consentire un facile accesso ai dati tramite SQL. Ciò abilita le attività di data warehousing come estrazione / trasformazione / caricamento (ETL), analisi dei dati, ecc.
Apache Hive fornisce l’accesso ai file archiviati direttamente in Apache HDFS o in altri sistemi di archiviazione dati come Apache HBase.
Fornisce un meccanismo per imporre la struttura a una varietà di formati di dati.

3 | Azure Synapse Analytics
Azure Synapse Analytics è un servizio di analisi che combina il data warehousing aziendale e l’analisi dei Big Data. Azure Synapse ha quattro componenti, che sono Synapse SQL, Spark, Synapse Pipelines e Studio. Con questa piattaforma, i professionisti dei dati possono facilmente eseguire query su dati relazionali e non relazionali su scala petabyte utilizzando il linguaggio SQL.

Alcune delle sue caratteristiche sono-

Azure Synapse Analytics fornisce insight dai dati nei data warehouse e altri sistemi di analisi dei big data.
La piattaforma espande la scoperta di insight dai dati e applica i modelli di machine learning alle app intelligenti.
Azure Synapse riduce i tempi di sviluppo del progetto con un’esperienza unificata al fine di sviluppare soluzioni di analisi end-to-end.

4 | Google Cloud Bigtable
Google Cloud Bigtable è un sistema di archiviazione dati ad alte prestazioni basato su Google File System. È un servizio di database NoSQL scalabile e completamente gestito per carichi di lavoro analitici e operativi di grandi dimensioni. Cloud Bigtable può essere utilizzato per archiviare e interrogare vari tipi di dati, inclusi dati di serie temporali, dati di marketing, dati di Internet of Things e altro ancora.

Alcune delle sue caratteristiche sono-


Questa piattaforma è ideale per raccogliere enormi quantità di dati in un archivio di valori-chiave.
Supporta sia il throughput di lettura che quello di scrittura a bassa latenza per un rapido accesso a grandi quantità di dati.
Il throughput di Bigtable può essere regolato aggiungendo o rimuovendo i nodi del cluster senza la necessità di riavviarlo.

5 | IBM Db2
IBM Db2 è un gruppo di prodotti per la gestione dei dati ibridi che offre una suite completa di funzionalità potenziate dall’intelligenza artificiale. Le funzionalità sono progettate per aiutarti a gestire i dati strutturati e non strutturati in locale, nonché in ambienti cloud privati ​​o pubblici .

Progettato per la scalabilità e la flessibilità, IBM Db2 è costruito su un motore SQL comune intelligente.
Questa piattaforma fornisce informazioni strategiche predittive e proattive sul comportamento dei clienti per aiutare le aziende ad aumentare la quota di mercato, ridurre i costi e fornire iniziative di IA di successo.
Scopri di più qui .

6 | Snowflake
Snowflake è costruito su un’architettura di dati condivisa e multi-cluster creata per il cloud per rivoluzionare il data warehousing, i data lake, inclusa una serie di altri casi d’uso. La piattaforma presenta livelli di elaborazione, archiviazione e servizi cloud che sono logicamente integrati ma scalabili indipendentemente l’uno dall’altro.

Alcune delle sue caratteristiche sono-

L’architettura dati condivisa multi-cluster di questa piattaforma è progettata per elaborare enormi quantità di dati con la massima velocità ed efficienza.
Snowflake utilizza micropartizioni per archiviare in modo sicuro ed efficiente i dati dei clienti.
Elimina le esigenze di amministrazione e gestione delle piattaforme dati tradizionali.
La piattaforma supera i metodi tradizionali per l’esecuzione di carichi di lavoro sui dati.

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