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Run super-fast, SQL-like queries against terabytes of data in seconds, using the processing power of Google's infrastructure. Load data with ease. Bulk load your data using Google Cloud Storage or stream it in. Easy access. Access BigQuery by using a browser tool, a command-line tool, or by making calls to the BigQuery REST API with client libraries such as Java, PHP or Python.
6,250
aziende
Abbiamo dati su 6,250 aziende che usano Google BigQuery. La nostra lista di clienti Google BigQuery è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate |
---|---|---|---|---|
Geotab | Canada | It Services And It Consulting | 2.2K | $440M |
![]() Wayfair | Stati Uniti | Retail | 14K | $12B |
Home Depot / THD | Stati Uniti | Retail Furniture And Home Furnishings | 491K | $157B |
Ocado Group | Regno Unito | It Services And It Consulting | 10K | $3B |
![]() Spotify | Svezia | Musicians | 15K | $14B |
Myers-Holum | Stati Uniti | Professional Services | 420 | $6.9M |
Palo Alto Networks | Stati Uniti | Computer And Network Security | 16K | $6.2B |
![]() Trustpilot | Danimarca | Technology, Information And Internet | 1.1K | $62M |
Ford Motor Company | Stati Uniti | Motor Vehicle Manufacturing | 130K | $170B |
Voyage Privé | Francia | Retail | 900 | $5.8M |
The Home Depot | Stati Uniti | Retail | 491K | $157B |
Walmart | Stati Uniti | Retail | 2.3M | $611B |
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Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Google BigQuery è utilizzata in 73 paesi
Ci sono 25 alternative a Google BigQuery
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
L'elenco BigQuery è un rinomato data warehouse basato sul cloud offerto da Google Cloud Platform, che consente agli utenti di analizzare Massive dataset rapidamente utilizzando query SQL. Impiegando il potere di infrastruttura di Google, BigQuery può elaborare petabyte di dati senza richiedere investimenti hardware upfront. Questa soluzione senza server, estremamente scalabile, consente alle aziende di trarre vantaggio dalle loro informazioni in tempo reale, facilitando la presa di decisioni basate sulle informazioni.
L'elenco BigQuery rientra nella categoria di Big Data as a Service, offrendo un modello di servizio basato sul cloud per gestire e analizzare grandi volumi di dati in modo efficiente. Elimina la necessità di infrastruttura on-premise per gestire e elaborare dataset estesi, rendendola soluzione a basso costo e flessibile per le aziende che desiderano sfruttare l'analisi dei dati. Facilità d'uso, scalabilità e capacità d'integrazione con altri servizi Google Cloud posizionano BigQuery come scelta leader per le imprese che desiderano sfruttare l'analisi dei dati a livello aziendale.
L'elenco BigQuery è stato fondato nel 2010 da Google in risposta alla crescente domanda per soluzioni di elaborazione di dati scalabili e analisi. L'obiettivo sottostante alla creazione di BigQuery era quello di offrire alle imprese un modo veloce e a basso costo per analizzare ingenti quantità di dati memorizzati nel cloud. Negli anni, Google ha continuato a migliorare BigQuery aggiungendo nuove funzionalità e integrazioni, consolidando la sua posizione come soluzione di maggiore livello per rack di data nel mercato.
Nel mercato attuale, l'elenco BigQuery detiene una quota di mercato significativa nella categoria di Big Data as a Service. Grazie all'aumento di adozione di soluzioni di analisi di dati sul cloud, l'elenco BigQuery è pronto per ulteriore crescita nel futuro. Poiché le imprese continuano a priorizzare la presa di decisioni basate sulle informazioni e il demandaggium di piattaforme di elaborazione di dati scalabili aumenta, BigQuery è probabile che mantenga la sua leadership di mercato e ampliare la sua base utenti in varie industrie.
Il servizio Google BigQuery è un'importante risorsa nel dominio dei servizi di Big Data, offrendo alle aziende la possibilità di analizzare in modo efficiente mari di dati in maniera scalabile e a costi contenuti.
Google BigQuery si distingue per le sue eccezionali prestazioni. La sua architettura senza server consentirebbe query di processing ultra-veloci, consentendo agli utenti di derivare insegnamenti preziosi dai propri dati a una velocità senza precedenti. In confronto ai tradizionali depositi di dati, BigQuery supera in capacità di elaborazione di carichi analitici complessi senza necessità di regolazioni manuali o gestione dell'infrastruttura.
Uno dei principali vantaggi di Google BigQuery è la sua scalabilità trasparente. Dall'elaborazione di gigabyte o petabyte di dati, BigQuery può scalare facilmente per soddisfare le esigenze di qualsiasi workload. Inoltre, il modello di prezzo pay-as-you-go garantisce che le aziende paghino solo per le risorse consumate, eliminando la necessità di investimenti iniziali in hardware o licenze software.
Google BigQuery consente l'analisi dei dati in tempo reale, offrendo alle aziende analisi aggiornate in tempo reale per prendere decisioni aziendali informate velocemente. La capacità di BigQuery di analisi dei dati in tempo reale la differenzia dalle soluzioni di elaborazione dei dati tradizionali, consentendo alle organizzazioni di rimanere agili e reattive nel paesaggio digitale in rapido evoluzione del giorno d'oggi.
Google BigQuery è un data warehouse in cloud fornito da Google Cloud Platform, che offre soluzioni scalabili, serverless e a costi contenuti per l'analisi dei dati in grande scala. Molte società di primo piano in diversi settori utilizzano Google BigQuery per estrarre informazioni preziose dai loro dati a grande scala. Ecco alcuni study case che mostrano come le società utilizzino Google BigQuery con successo:
Spotify: Spotify, il servizio di streaming musicale popolare, dipende su Google BigQuery per analizzare i dati degli utenti scala. Impiegando le capacità di query potenti di Google BigQuery, Spotify può estraggere informazioni preziose sulla tecnologia dei suoi utenti, le preferenze musicali e le trend. Utilizzarono Google BigQuery per la prima volta nel 2016 e hanno ottimizzato i loro processi di analisi dei dati per migliorare l'esperienza utente e le raccomandazioni.
The Home Depot: Come principale dettagliante di articoli per il miglioramento delle case, The Home Depot utilizza Google BigQuery per analizzare modalità di acquisti dei clienti, l'incasso e l'efficienza operativa. Grazie alle capacità di Google BigQuery, The Home Depot può semplificare i processi di decision-making, ottimizzare la gestione della fornitura e migliorare il servizio al cliente. Iniziarono a utilizzare Google BigQuery nel 2018 per guidare strategie di decisione guidate dai dati all'interno delle operazioni aziendali.
Airbnb: Airbnb, il marketplace di alloggi e esperienze turistiche online, utilizza Google BigQuery per analizzare la grande quantità di dati generati dagli utenti, come trend di prenotazione, recensioni degli utenti e ottimizzazione dei prezzi. Grazie alle capacità di analisi robuste di Google BigQuery, Airbnb può ottenere informazioni actionable per personalizzare l'esperienza utente, consigliare le proprietà e sviluppare la crescita aziendale. Integrarono Google BigQuery nella loro infrastruttura dati nel 2017, consentendo l'elaborazione dei dati in tempo reale e la presa di decisioni.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano Google BigQuery visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 6,250 aziende che utilizzano Google BigQuery.
Google BigQuery è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "It Services And It Consulting", "Retail", "Retail Furniture And Home Furnishings", "It Services And It Consulting", "Musicians", "Professional Services", "Computer And Network Security", "Technology, Information And Internet", "Motor Vehicle Manufacturing", "Retail". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano Google BigQuery, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano Google BigQuery includono Geotab, Wayfair, Home Depot / THD, Ocado Group, Spotify, Myers-Holum, Palo Alto Networks, Trustpilot, Ford Motor Company, Voyage Privé e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 6,250 aziende che utilizzano Google BigQuery su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, Google BigQuery è più popolare in Stati Uniti (2,083 companies), Regno Unito (535 companies), Germania (240 companies), Francia (212 companies), Canada (210 companies), Spagna (164 companies), India (140 companies), Paesi Bassi (107 companies), Brasile (105 companies), Australia (88 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano Google BigQuery cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.