Nowoczesne platformy danych, takie jak Google Cloud BigQuery i Microsoft Fabric, przeprowadzają rewolucję w sposobie analizowania informacji.
Dzięki nim możliwe staje się wydobywanie cennych wniosków, automatyzacja złożonych procesów oraz podejmowanie bardziej precyzyjnych decyzji biznesowych. Świadomy wybór optymalnego narzędzia analitycznego może przesądzić o strategicznej przewadze Twojej firmy na rynku.
Nowoczesna platforma danych to kompleksowe rozwiązanie umożliwiające zarządzanie całym cyklem życia danych - od ich pozyskiwania, przez przechowywanie, przetwarzanie, aż po analizę i wizualizację.
W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów, współczesne platformy oferują skalowalność, elastyczność i zaawansowane funkcje analityczne, często wykorzystując chmurę jako środowisko działania, co eliminuje potrzebę zarządzania fizyczną infrastrukturą.
Google BigQuery to bezserwerowa, w pełni zarządzana hurtownia danych w chmurze, która umożliwia błyskawiczną analizę ogromnych zbiorów informacji za pomocą SQL.
Eliminuje konieczność zarządzania infrastrukturą i pozwala koncentrować się na analizie danych zamiast na utrzymaniu serwerów. Jest częścią ekosystemu Google Cloud Platform.
BigQuery wykorzystuje architekturę kolumnową i rozproszony model przetwarzania, który umożliwia równoległe wykonywanie zapytań na tysiącach serwerów. Separuje przechowywanie od przetwarzania, co pozwala na elastyczne skalowanie i optymalizację kosztów. Dzięki temu zapewnia błyskawiczne wyniki nawet dla petabajtów danych bez konieczności indeksowania.
Google BigQuery wyróżnia się niezrównaną wydajnością przetwarzania zapytań na ogromnych zbiorach danych. Bezserwerowa architektura eliminuje zarządzanie infrastrukturą, zapewniając natychmiastową skalowalność. Zaawansowana integracja z narzędziami analitycznymi Google, łatwość używania SQL oraz potężne możliwości ML bezpośrednio w bazie danych czynią go idealnym dla firm koncentrujących się na analizie danych.
Koszty BigQuery mogą szybko rosnąć przy nieoptymalizowanych zapytaniach przetwarzających duże ilości danych. Występują ograniczone możliwości transformacji w porównaniu z dedykowanymi narzędziami ETL. Silne powiązanie z ekosystemem Google Cloud ogranicza elastyczność w środowiskach multi-cloud. Występują limity dotyczące konkretnych operacji oraz opóźnienia przy odczycie świeżo zapisanych danych.
Google BigQuery natywnie integruje się z ekosystemem Google Cloud (Storage, Dataflow, Dataproc, Looker) oraz popularnymi narzędziami analitycznymi jak Tableau czy PowerBI. Oferuje konektory dla systemów marketingowych (Google Analytics, Google Ads) i biznesowych. Dostępne są również API i biblioteki dla języków programowania, umożliwiające tworzenie niestandardowych integracji.
Google BigQuery ML umożliwia tworzenie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w SQL, bez konieczności eksportowania danych. Obsługuje regresję, klasyfikację, rekomendacje i detekcję anomalii. Integruje się z TensorFlow i AutoML, co pozwala zaawansowanym użytkownikom na implementację własnych algorytmów. Modele można trenować bezpośrednio na danych przechowywanych w hurtowni.
Google Cloud BigQuery oferuje model pay-as-you-go, gdzie płacisz za wykonane zapytania i przechowywanie. Dla przewidywalnych obciążeń dostępne są abonamenty (BigQuery Reservations) z dedykowanymi zasobami. Warto optymalizować zapytania, ponieważ koszty mogą szybko rosnąć przy nieefektywnych analizach.
Wybierz Google BigQuery, jeśli potrzebujesz błyskawicznej analizy ogromnych zbiorów danych bez zarządzania infrastrukturą. Jest idealny, gdy korzystasz z Google Cloud, preferujesz model pay-as-you-go, potrzebujesz zaawansowanych analiz SQL oraz ML w bazie danych, a Twoje priorytety to wydajność i skalowalność bez komplikacji.
Microsoft Fabric to kompleksowa platforma analityczna i danych, łącząca różnorodne narzędzia w jednym środowisku. Oparta na architekturze SaaS, integruje komponenty takie jak Data Factory, Data Engineering, Data Warehouse i Power BI.
Jej centralnym elementem jest OneLake - ujednolicone repozytorium danych. Fabric oferuje wbudowane funkcje AI, w tym Microsoft Copilot, umożliwiające automatyzację zadań i generowanie inteligentnych analiz.
Microsoft Fabric opiera się na architekturze SaaS z centralnym elementem OneLake, który eliminuje silosy danych. Platforma łączy wszystkie obciążenia danych, od inżynierii danych, przez hurtownie, po analizy w czasie rzeczywistym.
Korzyści to scentralizowane zarządzanie danymi, bezproblemowa integracja z ekosystemem Microsoft, wbudowane funkcje AI oraz architektura medalionowa (bronze-silver-gold) wspierająca przetwarzanie danych od surowych po zaawansowane analizy.
Zobacz poradnik dla firm o Microsoft Fabric
Microsoft Fabric wyróżnia się kompleksową integracją wszystkich aspektów analityki danych w jednej platformie. Kluczowa zaleta to OneLake - ujednolicone repozytorium eliminujące silosy danych. Fabric oferuje szeroką gamę narzędzi analitycznych dostosowanych do różnych ról w organizacji. Natywna integracja z ekosystemem Microsoft (Power BI, Azure, Microsoft 365) zapewnia płynny przepływ pracy. Wbudowane funkcje AI, w tym Microsoft Copilot, automatyzują zadania i dostarczają inteligentnych analiz. Fabric umożliwia też kompleksowe zarządzanie danymi z kontrolą dostępu i zgodnością z przepisami.
Microsoft Fabric, mimo kompleksowości, ma swoje ograniczenia. Platforma jest silnie związana z ekosystemem Microsoft, co może utrudniać integrację z rozwiązaniami innych dostawców. Fabric jest stosunkowo nowym produktem, więc ma mniej dojrzałe funkcjonalności w porównaniu do specjalistycznych narzędzi. Elastyczność multi-chmurowa jest ograniczona głównie do Azure. Model pojemności może być mniej elastyczny dla organizacji o zmiennych potrzebach obliczeniowych. Dodatkowo, kompleksowość platformy może wydłużyć krzywą uczenia się dla nowych użytkowników.
Microsoft Fabric oferuje natywną integrację z całym ekosystemem Microsoft, w tym z Microsoft 365, Microsoft Azure, Microsoft Copilot Studio i Microsoft Power Platform. Posiada również liczne konektory do systemów zewnętrznych, w tym do Snowflake, Google BigQuery, MongoDB i AWS S3. Dzięki Data Factory, Fabric może pobierać dane z różnorodnych źródeł strukturalnych i niestrukturalnych. Integracja z Power BI zapewnia zaawansowane możliwości wizualizacji, a połączenie z Microsoft Azure AI Foundry umożliwia wykorzystanie zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji.
Microsoft Fabric oferuje zaawansowane możliwości AI dzięki integracji z Azure Machine Learning w Microsoft Azure AI Foundry i Microsoft 365 Copilot. Platforma umożliwia tworzenie, wdrażanie i zarządzanie modelami ML w ramach jednolitego środowiska, bez konieczności przełączania między narzędziami. Funkcje AI są wbudowane w cały cykl życia danych, od ich inżynierii po analizę biznesową. Fabric automatyzuje rutynowe zadania, tworzy szybkie raporty i buduje auto-modele, co czyni go dobrym wyborem dla firm poszukujących zintegrowanych doświadczeń AI.
Microsoft Fabric oferuje dwa główne modele cenowe: Pay-as-you-go (elastyczny, bez zobowiązań) oraz Reserved (z oszczędnościami do 40% przy rocznej rezerwacji). Koszty zależą od dwóch głównych czynników: mocy obliczeniowej (Compute) i magazynowania (Storage). Pojedyncza moc obliczeniowa może obsługiwać wszystkie funkcje jednocześnie i być współdzielona przez wiele projektów. Fabric oferuje również trzy typy licencji dla użytkowników: Free, Pro i Premium per-user.
Zobacz przewodnik po licencjonowaniu i cenach Microsoft Fabric
Microsoft Fabric będzie optymalnym wyborem dla organizacji już korzystających z ekosystemu Microsoft. Sprawdzi się w firmach poszukujących kompleksowego rozwiązania obejmującego cały cykl życia danych - od pozyskiwania po wizualizację. Jest idealny dla przedsiębiorstw potrzebujących integracji różnych zespołów (inżynierów danych, analityków, data scientists) na jednej platformie.
Fabric sprawdzi się również w organizacjach, które chcą wykorzystać zaawansowane funkcje AI bez budowania złożonej infrastruktury, korzystając z wbudowanych narzędzi wspieranych przez Microsoft Copilot.
Google BigQuery koncentruje się na wysokowydajnej analizie ogromnych zbiorów danych w modelu hurtowni danych, podczas gdy Microsoft Fabric oferuje kompleksową platformę łączącą wiele narzędzi analitycznych. BigQuery to wyspecjalizowane rozwiązanie do szybkiego przetwarzania zapytań SQL, natomiast Fabric to ekosystem integrujący różne aspekty pracy z danymi.
BigQuery jest ściśle związany z Google Cloud Platform, podczas gdy Fabric jest zintegrowany z ekosystemem Microsoft. Różnią się także podejściem do przechowywania danych – BigQuery opiera się na własnym formacie kolumnowym, a Fabric wykorzystuje OneLake jako wspólne repozytorium.
Fabric zapewnia bardziej kompleksowe podejście z dedykowanymi środowiskami dla różnych specjalistów, podczas gdy BigQuery wyróżnia się prostotą i wydajnością przetwarzania zapytań SQL.
Wybór między nimi zależy od istniejącej infrastruktury, specyficznych potrzeb analitycznych i preferencji integracyjnych organizacji.
Dla małej firmy kluczowym czynnikiem wyboru jest prostota wdrożenia i minimalizacja kosztów administracyjnych.
Dla małej firmy BigQuery będzie lepszym wyborem, jeśli potrzebuje prostej, wydajnej hurtowni danych z modelem pay-as-you-go, który nie wymaga dużych początkowych inwestycji. Microsoft Fabric sprawdzi się lepiej w małych firmach już korzystających z ekosystemu Microsoft, które potrzebują zintegrowanego środowiska analitycznego z wizualizacjami Power BI.
Średnia firma powinna oprzeć wybór na istniejącej infrastrukturze IT i specyficznych potrzebach analitycznych.
Średnia firma powinna wybrać BigQuery, jeśli priorytetem jest szybkość analiz i prostota wdrożenia bez rozbudowanego zespołu IT. Microsoft Fabric będzie lepszym wyborem dla organizacji, które potrzebują kompleksowego środowiska analitycznego integrującego dane z wielu systemów i chcą uniknąć silosów informacyjnych między działami.
Duże przedsiębiorstwa powinny dokonać wyboru w oparciu o strategię IT, istniejące inwestycje i długoterminową wizję zarządzania danymi.
Duże przedsiębiorstwa powinny rozważyć BigQuery, jeśli kluczowa jest wydajność przetwarzania ogromnych zbiorów danych i już korzystają z Google Cloud. Microsoft Fabric będzie lepszym wyborem dla korporacji zintegrowanych z ekosystemem Microsoft, potrzebujących kompleksowej platformy analitycznej wspierającej różne role w organizacji i oferującej zaawansowane możliwości AI.
Wybór między Google BigQuery, a Microsoft Fabric zależy przede wszystkim od priorytetów firmy i istniejącego ekosystemu technologicznego. Dla małych i średnich firm bez rozbudowanych zespołów IT, Microsoft Fabric często będzie łatwiejszym wdrożeniem, podczas gdy duże organizacje mogą rozważyć podejście hybrydowe, wykorzystując zalety obu platform w różnych obszarach działalności.
BigQuery oferuje niezrównaną wydajność analizy danych w prostym, bezserwerowym modelu z opłatami za faktyczne użycie. Firmy korzystające z Google Cloud, koncentrujące się na wydajnych analizach SQL powinny wybrać BigQuery.
Wdrożenie Microsoft Fabric będzie lepszym wyborem dla organizacji zintegrowanych z ekosystemem Microsoft, ceniących prostotę wdrożenia, ujednolicone środowisko i łatwość obsługi bez konieczności zarządzania infrastrukturą.
Doświadczony konsultant i entuzjasta technologii AI, specjalizujący się w transformacji cyfrowej i rozwiązaniach chmurowych Microsoft. Od wielu lat z pasją łączy świat biznesu z projektowaniem doświadczeń cyfrowych, koncentrując się na kluczowych obszarach, takich jak marketing, sprzedaż, obsługa klienta, cyfrowe miejsca pracy, HR oraz komunikacja wewnętrzna.
