Nowoczesne platformy danych jak Google Cloud BigQuery i Microsoft Fabric rewolucjonizują sposób analizy informacji, umożliwiając wyciąganie wartościowych wniosków, automatyzację procesów i podejmowanie trafniejszych decyzji biznesowych. Wybór odpowiedniego narzędzia może zdecydować o przewadze konkurencyjnej twojej firmy.
Transformacja AI to nie tylko zmiana technologiczna – to przede wszystkim zmiana sposobu myślenia i podejmowania decyzji. W centrum tej zmiany znajdują się dane, ludzie i sztuczna inteligencja. Dane dostarczają informacji, ludzie je interpretują, a AI pomaga odkrywać niewidoczne wzorce i automatyzować procesy.
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 obsługujących różne architektury danych, współczesne platformy danych 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.
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 AI, wbudowane funkcje AI oraz architektura medalionowa (bronze-silver-gold) wspierająca przetwarzanie danych od surowych po zaawansowane analizy.
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.
| Cecha | BigQuery | Microsoft Fabric |
|---|---|---|
| Fokus | Szybka analiza danych i hurtownia danych | Kompleksowa platforma analityczna, integracja danych i AI |
| Platforma | Google Cloud Platform | Zintegrowana z ekosystemem Microsoft |
| Model wdrożenia | Bezserwerowy, w pełni zarządzany | SaaS, natywny dla Microsoft Azure |
| Skalowalność | Automatyczna, nieograniczona dla zapytań | Elastyczna skalowalność w ramach pojemności |
| Koszty | Pay-as-you-go (opłata za zapytania i przechowywanie) | Model pojemności (capacity-based) z opcjami pay-as-you-go i reserved |
| Łatwość użytkowania | Prosta obsługa dla użytkowników SQL | Zintegrowane środowisko dla różnych ról, Copilot AI |
| Pobieranie danych | Natywne konektory dla GCP i zewnętrznych źródeł | Wbudowane Data Factory, przepływy danych |
| Transformacja danych | SQL, integracja z narzędziami ETL | Wbudowane narzędzia transformacji w Data Engineering |
| AI i Machine Learning | Integracja z Google Cloud ML, ML w SQL | Natywne funkcje AI, integracja z Azure ML, Copilot |
| Przechowywanie danych | Własny format kolumnowy | OneLake, ujednolicone repozytorium |
| Data Warehouse | Główny przypadek użycia | Zintegrowany komponent platformy |
| Data Lake | Integracja z Google Cloud Storage | OneLake jako natywne jezioro danych |
| Data Lakehouse | Ograniczona implementacja | Natywna architektura medalionowa (bronze-silver-gold) |
| IoT | Przez integrację z innymi usługami GCP | Wbudowana analityka w czasie rzeczywistym |
| Wizualizacja danych | Integracja z Looker, Data Studio |
Natywna integracja z Power BI |
| API | REST API, klienty dla wielu języków | Wszechstronne API, integracja z Microsoft Graph |
| Zunifikowane zarządzanie | W ramach Google Cloud | Microsoft Purview, kompleksowe zarządzanie |
| Multi-cloud | Ograniczone możliwości | Azure |
| Bezpieczeństwo | Kompleksowe zabezpieczenia Google Cloud | Kompleksowe bezpieczeństwo Microsoft |
| Certyfikaty | Liczne certyfikaty (HIPAA, GDPR, SOC i inne) | Kompleksowe certyfikaty Microsoft Azure |
👉 Zobacz przewodnik po licencjonowaniu i cenach Microsoft Fabric
Google BigQuery jest idealny dla organizacji przetwarzających ogromne ilości danych, które potrzebują szybkich analiz SQL bez zarządzania infrastrukturą. Sprawdzi się w przypadkach użycia wymagających natychmiastowych odpowiedzi na złożone zapytania analityczne. Firmy korzystające z Google Cloud, potrzebujące prostej, wydajnej hurtowni danych powinny wybrać BigQuery.
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.
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.
☝️Dla małej firmy kluczowym czynnikiem wyboru jest prostota wdrożenia i minimalizacja kosztów administracyjnych.
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.
☝️Średnia firma powinna oprzeć wybór na istniejącej infrastrukturze IT i specyficznych potrzebach analitycznych.
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.
☝️Duże przedsiębiorstwa powinny dokonać wyboru w oparciu o strategię IT, istniejące inwestycje i długoterminową wizję zarządzania danymi.
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.
Wybierz Microsoft Fabric, jeśli szukasz ujednoliconej platformy analitycznej integrującej różne aspekty pracy z danymi w jednym środowisku SaaS. Jest to optymalne rozwiązanie, gdy Twoja organizacja korzysta z Microsoft 365 lub Power BI, priorytetem jest łatwość użytkowania i chcesz uniknąć zarządzania skomplikowaną infrastrukturą. Fabric sprawdzi się również, gdy potrzebujesz demokratyzacji dostępu do danych w organizacji, wsparcia dla różnych ról (analityk, inżynier danych, data scientist) lub głębokiej integracji z funkcjami AI i Copilot.
👉 Zobacz poradnik dla firm o Microsoft Fabric
Wybór między Google BigQuery, a Microsoft Fabric zależy przede wszystkim od priorytetów firmy i istniejącego ekosystemu technologicznego.
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.
Microsoft Fabric zapewnia kompleksową platformę integrującą różne narzędzia analityczne z natywnym wsparciem dla całego cyklu życia danych i rozwiązań Microsoft AI. Organizacje zintegrowane z ekosystemem Microsoft, potrzebujące kompleksowego środowiska analitycznego i ujednoliconego zarządzania danymi znajdą lepsze rozwiązanie w Fabric.
Niezależnie od wyboru, oba rozwiązania oferują zaawansowane możliwości analityki danych, wsparcie dla AI/ML oraz skalowalność potrzebną do przekształcenia surowych danych w wartościowe informacje biznesowe w erze transformacji cyfrowej AI.
Coraz częściej obserwuje się też hybrydowe podejście, gdzie firmy korzystają z zalet obu platform w różnych przypadkach użycia.