随着如此多的组织将软件用于他们的业务过程，难怪ETL工具在最近几年变得非常必要。这些工具可以使组织从多个站点访问和处理数据，比如企业软件系统和在线参与度指标。
BigQuery和Snowflake是两个顶级的ETL软件解决方案，用于那些希望管理来自不同来源的数据并从数据洞察中获得最大收益的组织。本文将讨论和比较这两种流行的ERL软件选项。
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BigQuery是什么?
谷歌BigQuery ETL是一个基于云的数据仓库，通过SQL查询作为ETL解决方案。此外，用户可以通过内置的机器学习从无服务器产品中获得分析见解。
雪花是什么?
雪花是一个数据湖和仓储软件解决方案的数据管理和处理。该平台简化了复杂的数据管道，并可以与其他数据工具集成，以获得更大的数据处理能力。
参见:招聘工具:数据科学家(TechRepublic Premium)
BigQuery与Snowflake软件的比较
哪个有更好的数据同步电离作用和处理?
使用BigQuery的ETL软件，用户可以通过从本地源上传文件、谷歌Drive、data Fusion插件或谷歌的数据集成伙伴工具来处理数据。BigQuery可以通过BigQuery数据传输服务定时、管理地将外部数据源的数据自动传输到平台。
此外，该软件可以通过Datastream同步数据，它的更改数据捕获和复制服务，用于处理用于分析的表。这种更改数据捕获和复制可以跨异构数据库、应用程序和存储系统实时进行。用户可以使用插件API来构建他们的插件，或者利用云数据融合插件来扩展云数据融合的能力。他们甚至可以通过连接到谷歌云平台生态系统中的外部数据源来查询存储在BigQuery之外的数据。
Snowflake软件与许多流行的第三方解决方案具有本机连接，用于集成、数据提取和转换到平台环境。该产品使用的数据集成工具包括Matillion、Informatica、Talend和Fivetran等。该软件在平台加载数据期间和之后对数据进行转换，包括数据准备、迁移、移动和管理。Snowflake可以通过批量加载、连续加载等方式从内部和外部文件位置提取数据。
哪个具有更好的可视化能力?
BigQuery软件的用户可以通过谷歌Data Studio受益于可视化工具。谷歌Data Studio是一个与BigQuery的数据源集成的解决方案，可以使用BigQuery连接器从表中访问数据。然后，这些数据可以转换为报告、图表和其他可视化表示形式，这样用户就可以根据他们的数据识别趋势、制定响应并生成预测。
通过谷歌Sheets电子表格界面，用户可以以图表、数据透视表和其他方式呈现数据，从而从他们的大数据中获得见解。此外，用户还可以利用谷歌云合作伙伴提供的BigQuery和商业智能工具提供更多可视化选项。这些可视化软件集成选项包括AltScale、Domo、MicroStrategy、Qlik、SAP Analytics Cloud、Sisense、Tableau、Yellowfin和Zoomdata。
Snowflake在其web界面Snowsight中提供了用户数据和查询结果的可视化表示。Snowsight的用户可以将他们的数据可视化为热力网格、记分卡、条形图、折线图和散点图。此外，它们还可以自定义可视化，以查看特定时间段的数据或调整数据显示，而无需通过更改列属性、图表列和图表外观来修改查询。用户还可以使用系统的聚合函数从图表中的数据点确定单个值。
参见:Cheat sheet: Data management(免费PDF) (TechRepublic)
哪个有更好的分析?
BigQuery的数据仓库平台可以通过BigQuery Omni处理多云数据，生成实时分析。它允许用户通过标准SQL与BigQuery的接口无缝分析数据。他们的机器学习还允许用户使用标准SQL创建机器学习模型。Big Query与第三方商业智能解决方案的集成也可以提供关于数据分析的强大见解。
内存中的分析服务BI Engine可以通过ODBC/JDBC驱动程序帮助加速查询响应时间。Live BigQuery数据可以通过谷歌Sheets进行分析，对于那些不熟悉SQL的人来说，这是一个很好的选择。通过BigQuery的高速流插入API，可以实时利用数据进行即时数据分析。
有了雪花数据云，用户可以通过查询从自己的数据中获得见解和信息。该平台可以部署在谷歌、Azure和Amazon Web Services上，可以分析云数据湖中的数据，通过直接访问分析工具提供见解。将Snowflake与其他软件系统结合使用，可以实现广泛的分析功能，包括预测分析、营销分析和大数据分析。当然，Snowflake的可视化功能也可以帮助用户通过SQL语句查询从半结构化数据中获得见解。
哪个是您最好的ETL解决方案?
有了这两个ETL解决方案的详细信息，您可以决定哪一个选项最适合管理您的组织数据。要做出这个决定，您应该考虑ETL解决方案的功能和功能，这对您的组织是最有利的。
例如，如果您的组织将受益于直接在ETL解决方案中使用机器学习模型，您可以选择BigQuery，因为它具有机器学习特性。类似地，如果您的组织经常使用外部谷歌软件产品，如谷歌Sheets，那么通过BigQuery进行集成可能更容易，也更有利于分析来自这些源的数据。
由于在Amazon Web Services或Azure中运行的组织不能使用BigQuery，所以在这种情况下，雪花将是合乎逻辑的选择。
更多ETL解决方案的比较
关于流行ETL平台的更多信息，请参见Firebolt vs Snowflake:数据仓库平台的比较，Databricks vs Snowflake: ETL工具的比较，Snowflake vs AWS Redshift:数据仓库软件的比较，Dremio vs Snowflake:两种最好的ETL工具的比较，Azure Synapse vs Snowflake: ETL工具的比较。
