• 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

    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

    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 verileri saklamak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. BLOB ve CLOB Veri Tipleri: Büyük miktarda veri için özel veri tipleri olan BLOB (Binary Large Object) ve CLOB (Character Large Object) kullanılabilir. 2. Partitioning: Büyük tabloları bölerek sorguların daha hızlı çalışmasını sağlar. 3. Sütun Bazlı Saklama: Vertica gibi bazı SQL sistemleri, sütun bazlı depolama kullanarak yüksek performans sunar. 4. NoSQL Entegrasyonu: Impala, Phoenix, Drill gibi SQL motorları, HBase gibi NoSQL ortamlarından veri okumayı destekler. Ayrıca, büyük veri setlerinde performansı artırmak için indeksleme, sayfalama ve geçici tablolar gibi optimizasyon teknikleri de uygulanabilir.
    5 kaynak

    Dwh ve data mart arasındaki fark nedir?

    Data Warehouse (Veri Ambarı) ve Data Mart arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam ve Boyut: Data Warehouse, tüm organizasyonun verilerini içeren geniş çaplı bir merkezi depodur ve genellikle terabaytlarca veri içerir. 2. Veri Türü: Data Warehouse, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış çeşitli veri türlerini işlerken, Data Mart daha spesifik ve genellikle sadece ilgili departmana ait verileri ele alır. 3. Amaç ve Kullanım: Data Warehouse, stratejik karar alma ve uzun vadeli analizler için kullanılır ve üst düzey yöneticiler ile analistler tarafından erişilir. 4. Performans ve Erişim: Data Warehouse, karmaşık sorguları ve analizleri verimli bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır.
    5 kaynak