• Buradasın

    Bigquery ve data warehouse arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    BigQuery ve Data Warehouse (Veri Ambarı) arasındaki temel farklar şunlardır:
    • BigQuery:
      • Bulut Tabanlı Hizmet: Google Cloud tarafından sunulan, tamamen yönetilen ve sunucusuz bir veri ambarı çözümüdür 12.
      • SQL Benzeri Sorgular: ANSI SQL desteği ile veri analistleri için erişilebilir 1.
      • Gerçek Zamanlı Veri İşleme: Akış verileri için gerçek zamanlı analiz imkanı sunar 12.
      • Entegrasyon: Google'ın ekosistemiyle sorunsuz entegre olur 23.
      • Maliyet Modeli: Kullanım başına ödeme modeli ve esnek fiyatlandırma sunar 13.
    • Data Warehouse (Veri Ambarı):
      • Entegre İş Süreçleri: SAP uygulamaları ile entegre çalışır ve SAP ekosistemine derinlemesine entegre çözümler sunar 1.
      • Yüksek Performans: SAP HANA gibi in-memory teknolojilerle hızlı sorgu işleme ve gerçek zamanlı analitik sağlar 1.
      • Veri Modelleme: Kapsamlı veri modelleme araçları içerir 1.
      • Depolama Seçenekleri: Hem bulut hem de yerinde (on-premise) dağıtım seçeneklerini destekler 1.
      • Maliyet Modeli: Genellikle abonelik ve kullanıcı bazlı lisans maliyetleri içerir 1.
    BigQuery, esneklik ve maliyet etkinliği ile öne çıkarken, Data Warehouse, SAP ekosistemine derinlemesine entegrasyon ve yerinde (on-premise) dağıtım seçenekleri ile öne çıkar.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. freshers.in
        1
      2. thefuturewarehouse.com
        2
      3. getorchestra.io
        3
      4. dsstream.com
        4
      5. cdata.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Data Warehouse ne iş yapar?

    Data Warehouse (veri ambarı), iş zekası (BI) faaliyetlerine olanak tanımak ve bunları desteklemek üzere tasarlanmış bir veri yönetim sistemidir. Data Warehouse'un temel işlevleri: Veri depolama ve birleştirme. Veri analizi. Raporlama ve görselleştirme. Tarihsel öngörü. Data Warehouse, özellikle birden fazla kaynaktan gelen geçmiş verilere dayalı gelişmiş analitike ihtiyaç duyulduğunda doğru bir seçimdir.
    5 kaynak

    SQL'de büyük veri nasıl saklanır?

    SQL'de büyük veriler, BLOB (Binary Large Object) ve CLOB (Character Large Object) veri tipleri kullanılarak saklanır. BLOB. CLOB. Ancak, büyük veri saklanırken bazı durumlarda avantajlı olabileceği gibi bazı durumlarda da dezavantaj yaratabileceği için, kullanılan veritabanının özelliklerinin iyi araştırılması gerekir. Ayrıca, SQL Server 2022 (16.x) ile nesne depolama (object-store) ve PolyBase özelliği kullanılarak sistemdeki tüm veriler arasında sorgulama yapılabilir. Büyük veri saklama yöntemleri hakkında daha fazla bilgi almak için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: learn.microsoft.com'da "SQL Server 2019 Büyük Veri Kümeleri"; vidoport.com'da "SQL Server ile Binary Dosyaların Toplu Dışarı Çıkarılması"; blog.berkaydemirel.dev'de "SQL - Büyük Veriler".
    5 kaynak

    BigQuery ne işe yarar?

    BigQuery, Google Cloud Platform'un tamamen yönetilen ve sunucusuz bir veri ambarı hizmetidir ve çeşitli amaçlarla kullanılır: 1. Büyük Veri Analitiği: Terabaytlarca veriyi hızlı bir şekilde analiz ederek, büyük veri kümelerinden içgörüler elde etmeyi sağlar. 2. SQL Desteği: Standart SQL ile uyumludur ve veritabanı sorguları için başka araçlara ihtiyaç duymadan veri analizi yapılabilir. 3. Gerçek Zamanlı Veri İşleme: Akış veri işleme (streaming) desteği ile gerçek zamanlı analiz imkanı sunar. 4. Makine Öğrenimi Entegrasyonu: BigQuery ML ile makine öğrenimi modellerini SQL kullanarak doğrudan BigQuery üzerinde oluşturmak mümkündür. 5. Coğrafi Analiz: BigQuery GIS ile mekansal veri setleri üzerinde analiz ve harita tabanlı raporlar oluşturma imkanı sağlar. Ayrıca, BigQuery veri güvenliği, yedekleme ve maliyet etkinliği gibi avantajlar da sunar.
    5 kaynak

    Dwh ve data mart arasındaki fark nedir?

    Data Warehouse (Veri Ambarı) ve Data Mart (Veri Marketi) arasındaki temel farklar şunlardır: Kapsam ve Boyut: Veri ambarı, tüm organizasyon için geniş bir veri deposu olup, 100 GB'tan büyük verileri içerir. Amaç: Veri ambarı, tüm işletme için stratejik karar almayı destekler. Yapı: Veri ambarları karmaşık ve katmanlı bir mimariye sahiptir. Veri Kaynakları: Veri ambarı, çeşitli iç ve dış kaynaklardan gelen heterojen verileri işler. Uygulama Süresi ve Maliyet: Veri ambarı, büyük bir yatırım ve zaman gerektirir.
    5 kaynak