BigQuery
D'un entrepôt de données à une plate-forme de données unifiée prête pour l'IA
BigQuery est une plate-forme d'analyse de données entièrement gérée et compatible avec l'IA, conçue pour être multimoteur, multiformat et multicloud. Elle vous aide à maximiser la valeur de vos données.
Stockez 10 Gio de données et exécutez gratuitement jusqu'à 1 Tio de requêtes par mois. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits pour essayer BigQuery et d'autres produits Google Cloud.
Points forts du produit
Plate-forme de données unifiée pour connecter toutes vos données et les activer avec l'IA
Machine learning intégré permettant de créer et d'exécuter des modèles en utilisant des requêtes SQL simples
Analyses en temps réel avec flux de données et informatique décisionnelle intégrée
Fonctionnalités
Équipez vos agents de données avec Gemini dans BigQuery
Gemini dans BigQuery fournit des fonctionnalités d'assistance et de collaboration basées sur l'IA, y compris l'assistance au codage, la préparation visuelle des données et des recommandations intelligentes qui vous aident à améliorer la productivité et à optimiser les coûts. BigQuery propose un espace de travail unique et unifié qui comprend une interface SQL, un notebook et une interface de canevas basée sur le langage naturel pour les experts en données ayant diverses compétences en codage, afin de simplifier les workflows analytiques, de l'ingestion et la préparation des données, jusqu'à l'exploration et la visualisation des données, ainsi que la création et l'utilisation de modèles de ML.
Associer plusieurs moteurs à une même copie de données
Apache Spark sans serveur est disponible directement dans BigQuery. Vous pouvez écrire et exécuter Spark dans BigQuery Studio sans exporter de données ni gérer d'infrastructure. Le métastore BigQuery fournit des métadonnées d'exécution partagées pour les moteurs SQL et Open Source. Il s'agit d'un ensemble unifié de contrôles de sécurité et de gouvernance pour tous les moteurs et types de stockage. En regroupant plusieurs moteurs, y compris SQL, Spark et Python, dans une seule copie des données et des métadonnées, vous pouvez décloisonner les données et gagner en efficacité.
Gérer tous les types de données et formats ouverts
Utilisez BigQuery pour gérer tous les types de données sur plusieurs clouds, structurées ou non structurées, en bénéficiant d'un contrôle des accès précis. La prise en charge des formats de tables ouvertes vous permet d'utiliser les outils Open Source et anciens existants tout en bénéficiant des avantages d'une plate-forme de données intégrée. BigLake, le moteur de stockage de BigQuery, vous offre une méthode commune pour travailler avec les données et rend des formats ouverts tels qu'Apache Iceberg, Delta et Hudi disponibles.Lisez la nouvelle étude BigQuery's Evolution into a Multi-Cloud Lakehouse (Évolution de BigQuery vers un lakehouse multicloud).
Machine learning intégré
BigQuery ML offre des fonctionnalités intégrées permettant de créer et d'exécuter des modèles de ML pour vos données BigQuery. Vous pouvez utiliser un large éventail de modèles pour les prédictions et accéder aux derniers modèles Gemini pour dégager des insights de tous les types de données et réaliser des tâches d'IA générative comme la synthèse et la génération de texte, les représentations vectorielles continues multimodales et la recherche vectorielle. Il accélère le développement des modèles en appliquant directement le ML à vos données, sans avoir à transférer des données depuis BigQuery.
Gouvernance des données intégrée
La gouvernance des données est intégrée à BigQuery, avec une intégration complète des fonctionnalités Dataplex telles qu'un catalogue de métadonnées unifié, la qualité des données, la traçabilité et le profilage. Les clients peuvent utiliser des fonctionnalités avancées de recherche et de découverte de métadonnées basées sur l'IA pour des éléments tels que des schémas d'ensembles de données, des notebooks et des rapports, des listes d'ensembles de données publics et commerciaux, etc.Les utilisateurs de BigQuery peuvent également utiliser des règles de gouvernance pour gérer les stratégies sur les tables d'objets BigQuery.
Fonctionnalités d'entreprise
BigQuery continue de développer de nouvelles fonctionnalités d'entreprise.La reprise après sinistre interrégionale fournit un basculement géré dans l'éventualité peu probable d'un sinistre régional, ainsi que des fonctionnalités de sauvegarde et de récupération des données pour vous aider à effectuer une reprise après sinistre des utilisateurs. La surveillance de l'état opérationnel de BigQuery offre des vues de votre environnement opérationnel à l'échelle de l'organisation. Les services de migration BigQuery fournissent un ensemble complet d'outils permettant de migrer vers BigQuery depuis des entrepôts de données anciens ou cloud.
Analyses en temps réel avec des pipelines de flux de données
BigQuery peut ingérer des flux de données et les rendre immédiatement disponibles pour l'interrogation et l'intégration à des produits de traitement par flux tels que Dataflow. Accélérez les performances des requêtes et réduisez les coûts dans BigQuery grâce aux vues matérialisées. Les requêtes continues sont une nouvelle fonctionnalité BigQuery qui permet de débloquer le traitement analytique continu via une instruction SQL afin d'alimenter les applications basées sur des événements. Lisez notre dernière étude Vortex: A Stream-oriented Storage Engine For Big Data Analytics (Vortex : un moteur de stockage orienté flux pour l'analyse du big data).
Partagez des insights grâce à l'informatique décisionnelle intégrée
Avec l'informatique décisionnelle intégrée à Looker Studio, générez et partagez des insights en quelques clics. Vous pouvez aussi créer avec Looker des expériences enrichies basées sur les données, allant au-delà de l'informatique décisionnelle. Utilisez les feuilles connectées pour analyser des milliards de lignes de données BigQuery en direct dans Google Sheets à l'aide d'outils familiers comme les tableaux croisés dynamiques, les graphiques et les formules, afin de dégager facilement des insights à partir du big data.
Fonctionnement
L'architecture sans serveur de BigQuery vous permet d'analyser vos données à l'aide de requêtes SQL. Vous pouvez stocker et analyser vos données dans BigQuery, ou utiliser BigQuery pour évaluer les données là où elles résident. Pour tester son fonctionnement par vous-même, interrogez des données à l'aide du bac à sable BigQuery (aucune carte de crédit requise).
L'architecture sans serveur de BigQuery vous permet d'analyser vos données à l'aide de requêtes SQL. Vous pouvez stocker et analyser vos données dans BigQuery, ou utiliser BigQuery pour évaluer les données là où elles résident. Pour tester son fonctionnement par vous-même, interrogez des données à l'aide du bac à sable BigQuery (aucune carte de crédit requise).
Utilisations courantes
IA générative
Découvrez des cas d'utilisation de l'IA générative avec les modèles BigQuery et Gemini
Découvrez des cas d'utilisation de l'IA générative avec les modèles BigQuery et Gemini
Créez des pipelines de données combinant des données structurées, des données non structurées et des modèles d'IA générative pour créer une nouvelle classe d'applications analytiques. BigQuery s'intègre à Gemini 1.0 Pro via Vertex AI. Le modèle Gemini 1.0 Pro est conçu pour offrir une échelle d'entrée/sortie supérieure et une meilleure qualité des résultats dans un large éventail de tâches, comme la synthèse de texte et l'analyse des sentiments. Vous pouvez désormais y accéder à l'aide d'instructions SQL simples ou de l'API DataFrame intégrée de BigQuery, directement depuis la console BigQuery.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Découvrez des cas d'utilisation de l'IA générative avec les modèles BigQuery et Gemini
Découvrez des cas d'utilisation de l'IA générative avec les modèles BigQuery et Gemini
Créez des pipelines de données combinant des données structurées, des données non structurées et des modèles d'IA générative pour créer une nouvelle classe d'applications analytiques. BigQuery s'intègre à Gemini 1.0 Pro via Vertex AI. Le modèle Gemini 1.0 Pro est conçu pour offrir une échelle d'entrée/sortie supérieure et une meilleure qualité des résultats dans un large éventail de tâches, comme la synthèse de texte et l'analyse des sentiments. Vous pouvez désormais y accéder à l'aide d'instructions SQL simples ou de l'API DataFrame intégrée de BigQuery, directement depuis la console BigQuery.
Migration d'entrepôts de données
Migrer des entrepôts de données vers BigQuery
Migrer des entrepôts de données vers BigQuery
Répondez aux demandes actuelles en termes d'analyse et faites facilement évoluer votre activité en passant à l'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud. Optimisez votre processus de migration vers BigQuery depuis Netezza, Oracle, Redshift, Teradata ou Snowflake à l'aide du service de migration BigQuery, un service sans frais et entièrement géré.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Migrer des entrepôts de données vers BigQuery
Migrer des entrepôts de données vers BigQuery
Répondez aux demandes actuelles en termes d'analyse et faites facilement évoluer votre activité en passant à l'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud. Optimisez votre processus de migration vers BigQuery depuis Netezza, Oracle, Redshift, Teradata ou Snowflake à l'aide du service de migration BigQuery, un service sans frais et entièrement géré.
Transférer des données dans BigQuery
Intégrer des données dans BigQuery
Intégrer des données dans BigQuery
Facilitez les analyses en rassemblant les données provenant de plusieurs sources dans BigQuery. Importez des fichiers de données de sources locales, de Google Drive ou de buckets Cloud Storage, utilisez le Service de transfert de données BigQuery (Data Transfer Service ; DTS) et les plug-ins Cloud Data Fusion, et répliquez les données de bases relationnelles avec Datastream pour BigQuery. Profitez également des partenariats d'intégration de données de Google, qui sont leaders du secteur.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Intégrer des données dans BigQuery
Intégrer des données dans BigQuery
Facilitez les analyses en rassemblant les données provenant de plusieurs sources dans BigQuery. Importez des fichiers de données de sources locales, de Google Drive ou de buckets Cloud Storage, utilisez le Service de transfert de données BigQuery (Data Transfer Service ; DTS) et les plug-ins Cloud Data Fusion, et répliquez les données de bases relationnelles avec Datastream pour BigQuery. Profitez également des partenariats d'intégration de données de Google, qui sont leaders du secteur.
Dégagez de la valeur de tous les types de données
Dégagez des insights à partir d'images, de documents et de fichiers audio, et combinez-les avec des données structurées
Dégagez des insights à partir d'images, de documents et de fichiers audio, et combinez-les avec des données structurées
Les données non structurées représentent une grande partie des données d'entreprise inexploitées. Cependant, elles peuvent être difficiles à interpréter, ce qui rend difficile l'extraction d'insights pertinents. En exploitant la puissance de BigLake, vous pouvez dégager des insights à partir d'images, de documents et de fichiers audio à l'aide d'un large éventail de modèles d'IA, y compris les fonctionnalités Vertex AI de vision, de traitement de documents et les API Speech-to-Text, les modèles TensorFlow Hub Open Source ou vos propres modèles personnalisés.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Dégagez des insights à partir d'images, de documents et de fichiers audio, et combinez-les avec des données structurées
Dégagez des insights à partir d'images, de documents et de fichiers audio, et combinez-les avec des données structurées
Les données non structurées représentent une grande partie des données d'entreprise inexploitées. Cependant, elles peuvent être difficiles à interpréter, ce qui rend difficile l'extraction d'insights pertinents. En exploitant la puissance de BigLake, vous pouvez dégager des insights à partir d'images, de documents et de fichiers audio à l'aide d'un large éventail de modèles d'IA, y compris les fonctionnalités Vertex AI de vision, de traitement de documents et les API Speech-to-Text, les modèles TensorFlow Hub Open Source ou vos propres modèles personnalisés.
Solutions de données préconfigurées
Déployer un entrepôt de données préconfiguré dans la console Google Cloud
Déployer un entrepôt de données préconfiguré dans la console Google Cloud
Déployez un exemple de solution d'entrepôt de données pour explorer, analyser et visualiser des données à l'aide de BigQuery et Looker Studio. Enfin, appliquez l'IA générative pour résumer les résultats de l'analyse.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Déployer un entrepôt de données préconfiguré dans la console Google Cloud
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Déployez un exemple de solution d'entrepôt de données pour explorer, analyser et visualiser des données à l'aide de BigQuery et Looker Studio. Enfin, appliquez l'IA générative pour résumer les résultats de l'analyse.
Analyse en temps réel
Analyse basée sur les événements
Analyse basée sur les événements
Gagnez un avantage concurrentiel en répondant à des événements métier en temps réel grâce à l'analyse basée sur les événements. Des fonctionnalités de gestion des flux intégrées ingèrent automatiquement les données et permettent de les interroger immédiatement. Vous gagnez ainsi en agilité et pouvez prendre des décisions métier en vous basant sur les données les plus récentes.Vous pouvez également utiliser Dataflow pour activer des pipelines de flux de données rapides et simplifiés, et ainsi bénéficier d'une solution complète.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Analyse basée sur les événements
Analyse basée sur les événements
Gagnez un avantage concurrentiel en répondant à des événements métier en temps réel grâce à l'analyse basée sur les événements. Des fonctionnalités de gestion des flux intégrées ingèrent automatiquement les données et permettent de les interroger immédiatement. Vous gagnez ainsi en agilité et pouvez prendre des décisions métier en vous basant sur les données les plus récentes.Vous pouvez également utiliser Dataflow pour activer des pipelines de flux de données rapides et simplifiés, et ainsi bénéficier d'une solution complète.
Analyse prédictive
Prédisez vos résultats commerciaux grâce à des fonctionnalités d'IA et de ML de pointe
Prédisez vos résultats commerciaux grâce à des fonctionnalités d'IA et de ML de pointe
L'analyse prédictive permet de simplifier les opérations, d'augmenter les revenus et de réduire les risques. BigQuery ML démocratise l'utilisation du ML en permettant aux analystes de données de créer et d'exécuter des modèles à l'aide des feuilles de calcul et des outils d'informatique décisionnelle existants. Les analyses prédictives peuvent guider la prise de décisions commerciales dans l'ensemble de l'entreprise.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Prédisez vos résultats commerciaux grâce à des fonctionnalités d'IA et de ML de pointe
Prédisez vos résultats commerciaux grâce à des fonctionnalités d'IA et de ML de pointe
L'analyse prédictive permet de simplifier les opérations, d'augmenter les revenus et de réduire les risques. BigQuery ML démocratise l'utilisation du ML en permettant aux analystes de données de créer et d'exécuter des modèles à l'aide des feuilles de calcul et des outils d'informatique décisionnelle existants. Les analyses prédictives peuvent guider la prise de décisions commerciales dans l'ensemble de l'entreprise.
Analyses de journaux
Analyser les données des journaux
Analyser les données des journaux
Analysez vos données de journalisation avec BigQuery et obtenez des insights plus détaillés. Vous pouvez facilement stocker et explorer des données générées par des serveurs, des capteurs et d'autres appareils, ainsi qu'exécuter des requêtes sur ces données, à l'aide de GoogleSQL. De plus, vous pouvez examiner les données des journaux en même temps que vos autres données d'entreprise pour une analyse plus large, le tout nativement dans BigQuery.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Analyser les données des journaux
Analyser les données des journaux
Analysez vos données de journalisation avec BigQuery et obtenez des insights plus détaillés. Vous pouvez facilement stocker et explorer des données générées par des serveurs, des capteurs et d'autres appareils, ainsi qu'exécuter des requêtes sur ces données, à l'aide de GoogleSQL. De plus, vous pouvez examiner les données des journaux en même temps que vos autres données d'entreprise pour une analyse plus large, le tout nativement dans BigQuery.
Analyse marketing
Augmenter le ROI et les performances marketing grâce aux données et à l'IA
Augmenter le ROI et les performances marketing grâce aux données et à l'IA
Exploitez la puissance de l'IA de Google pour vos données marketing en unifiant les sources de données d'entreprise et marketing dans BigQuery. Obtenez une vue globale de votre activité, augmentez le ROI et les performances marketing en utilisant plus de données first party, et diffusez des actions marketing personnalisées et ciblées à grande échelle grâce au ML et à l'IA intégrés. Partagez des insights et des données de performance avec Looker Studio ou les feuilles connectées.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Augmenter le ROI et les performances marketing grâce aux données et à l'IA
Augmenter le ROI et les performances marketing grâce aux données et à l'IA
Exploitez la puissance de l'IA de Google pour vos données marketing en unifiant les sources de données d'entreprise et marketing dans BigQuery. Obtenez une vue globale de votre activité, augmentez le ROI et les performances marketing en utilisant plus de données first party, et diffusez des actions marketing personnalisées et ciblées à grande échelle grâce au ML et à l'IA intégrés. Partagez des insights et des données de performance avec Looker Studio ou les feuilles connectées.
Data clean rooms
Data clean rooms BigQuery pour partager des données axées sur la confidentialité
Data clean rooms BigQuery pour partager des données axées sur la confidentialité
Créez un environnement de faible confiance pour que vous et vos partenaires puissiez collaborer sans copier ni déplacer les données sous-jacentes directement dans BigQuery. Cela vous permet d'effectuer des transformations visant à améliorer la confidentialité dans les interfaces SQL BigQuery et de surveiller l'utilisation pour détecter les menaces de confidentialité sur les données partagées. Profitez de l'évolutivité de BigQuery sans avoir à gérer l'infrastructure ni les intégrations de fonctionnalités d'informatique décisionnelle, d'IA et de ML.
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Data clean rooms BigQuery pour partager des données axées sur la confidentialité
Data clean rooms BigQuery pour partager des données axées sur la confidentialité
Créez un environnement de faible confiance pour que vous et vos partenaires puissiez collaborer sans copier ni déplacer les données sous-jacentes directement dans BigQuery. Cela vous permet d'effectuer des transformations visant à améliorer la confidentialité dans les interfaces SQL BigQuery et de surveiller l'utilisation pour détecter les menaces de confidentialité sur les données partagées. Profitez de l'évolutivité de BigQuery sans avoir à gérer l'infrastructure ni les intégrations de fonctionnalités d'informatique décisionnelle, d'IA et de ML.
Tarification
| Fonctionnement des tarifs de BigQuery | Les tarifs de BigQuery sont basés sur le calcul (analyse), le stockage, les services supplémentaires utilisés, ainsi que sur l'ingestion et l'extraction de données. Le chargement et l'exportation des données sont gratuits. | |
|---|---|---|
| Services et utilisation | Type d'abonnement | Prix (USD) |
Version gratuite | Le niveau gratuit de BigQuery offre aux clients 10 Gio d'espace de stockage, jusqu'à 1 Tio de requêtes par mois gratuites, ainsi que d'autres ressources. | Gratuit |
Calcul (analyse) | À la demande Vous donne généralement accès à un maximum de 2 000 emplacements simultanés, partagés entre toutes les requêtes d'un même projet. | Starting at 6,25 $ par Tio analysé. Le premier Tio par mois est gratuit. |
Édition Standard Option économique pour l'analyse SQL standard | 0,04 $ par emplacement et par heure | |
Édition Enterprise Compatibilité avec les analyses d'entreprise avancées | 0,06 $ par emplacement et par heure | |
Édition Enterprise Plus Compatibilité avec les analyses d'entreprise critiques | 0,10 $ par emplacement et par heure | |
Stockage | Stockage local actif Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées au cours des 90 derniers jours. | Starting at 0,02 $ Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois. |
Stockage logique à long terme Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs. | Starting at 0,01 $ Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois. | |
Stockage physique actif Basé sur les octets compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs. | Starting at 0,04 $ Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois. | |
Stockage physique à long terme Basé sur des octets compressés dans les tables ou les partitions qui n'ont pas été modifiées pendant 90 jours consécutifs. | Starting at 0,02 $ Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois. | |
Ingestion de données | Chargement par lot Importer une table depuis Cloud Storage | Gratuit Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés |
Insertions en flux continu Les lignes correctement insérées sont facturées. Les lignes individuelles sont calculées en utilisant une taille minimale de 1 Ko. | 0,01 $ par tranche de 200 Mio | |
API BigQuery Storage Write Les données chargées dans BigQuery sont soumises aux tarifs de stockage de BigQuery ou aux tarifs de Cloud Storage. | 0,025 $ Par Gio. Les 2 premiers Tio par mois sont gratuits. | |
Extraction des données | Exportation par lot Exportation des données de table vers Cloud Storage. | Gratuit Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés |
Lectures en flux continu Lectures en flux continu des données de table à l'aide de l'API Storage Read. | Starting at 1,10 $ par Tio lu | |
En savoir plus sur les tarifs de BigQuery. Afficher le détail des tarifs
Fonctionnement des tarifs de BigQuery
Les tarifs de BigQuery sont basés sur le calcul (analyse), le stockage, les services supplémentaires utilisés, ainsi que sur l'ingestion et l'extraction de données. Le chargement et l'exportation des données sont gratuits.
Le niveau gratuit de BigQuery offre aux clients 10 Gio d'espace de stockage, jusqu'à 1 Tio de requêtes par mois gratuites, ainsi que d'autres ressources.
Gratuit
Calcul (analyse)
À la demande
Vous donne généralement accès à un maximum de 2 000 emplacements simultanés, partagés entre toutes les requêtes d'un même projet.
Starting at
6,25 $
par Tio analysé. Le premier Tio par mois est gratuit.
Édition Standard
Option économique pour l'analyse SQL standard
0,04 $
par emplacement et par heure
Édition Enterprise
Compatibilité avec les analyses d'entreprise avancées
0,06 $
par emplacement et par heure
Édition Enterprise Plus
Compatibilité avec les analyses d'entreprise critiques
0,10 $
par emplacement et par heure
Stockage
Stockage local actif
Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées au cours des 90 derniers jours.
Starting at
0,02 $
Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.
Stockage logique à long terme
Basé sur les octets non compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.
Starting at
0,01 $
Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.
Stockage physique actif
Basé sur les octets compressés utilisés dans les tables ou les partitions de table modifiées sur 90 jours consécutifs.
Starting at
0,04 $
Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.
Stockage physique à long terme
Basé sur des octets compressés dans les tables ou les partitions qui n'ont pas été modifiées pendant 90 jours consécutifs.
Starting at
0,02 $
Par Gio. Les 10 premiers Gio sont gratuits chaque mois.
Ingestion de données
Chargement par lot
Importer une table depuis Cloud Storage
Gratuit
Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés
Insertions en flux continu
Les lignes correctement insérées sont facturées. Les lignes individuelles sont calculées en utilisant une taille minimale de 1 Ko.
0,01 $
par tranche de 200 Mio
API BigQuery Storage Write
Les données chargées dans BigQuery sont soumises aux tarifs de stockage de BigQuery ou aux tarifs de Cloud Storage.
0,025 $
Par Gio. Les 2 premiers Tio par mois sont gratuits.
Extraction des données
Exportation par lot
Exportation des données de table vers Cloud Storage.
Gratuit
Lorsque vous utilisez le pool d'emplacements partagés
Lectures en flux continu
Lectures en flux continu des données de table à l'aide de l'API Storage Read.
Starting at
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par Tio lu
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Découvrez comment localiser et interroger des ensembles de données publics dans BigQuery
Découvrez comment charger des données dans BigQuery
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ETL et intégration de données
Reverse ETL et MDM
Informatique décisionnelle et visualisation des données
Sécurité et gouvernance des données
Connecteurs et outils pour les développeurs
Machine learning et analyses avancées
Qualité et observabilité des données
Partenaires dans le domaine du conseil
De l'ingestion de données à la visualisation, de nombreux partenaires ont intégré leurs solutions de données à BigQuery. Vous trouverez ci-dessus une liste d'intégrations partenaires disponibles via Google Cloud Ready – BigQuery.
Consultez notre annuaire Partners pour en savoir plus sur ces partenaires BigQuery.
Questions fréquentes
En quoi BigQuery est-il différent des autres solutions d'entreposage de données d'entreprise ?
BigQuery est l'entrepôt de données d'entreprise sans serveur et entièrement géré de Google Cloud. Il est compatible avec tous les types de données, fonctionne sur plusieurs clouds et intègre des technologies de machine learning et d'informatique décisionnelle, le tout dans une plate-forme unifiée.
Qu'est-ce qu'un entrepôt de données d'entreprise ?
Un entrepôt de données d'entreprise est un système utilisé pour l'analyse et le reporting sur des données structurées et semi-structurées provenant de plusieurs sources. De nombreuses organisations passent d'entrepôts de données traditionnels sur site à des entrepôts de données cloud, ce qui permet des économies, une évolutivité et une flexibilité accrues.
Dans quelle mesure BigQuery est-il sécurisé ?
BigQuery dispose de contrôles de sécurité, de gouvernance et de fiabilité robustes qui offrent une garantie de haute disponibilité à 99,99 % dans le cadre d'un contrat de niveau de service. Vos données sont protégées grâce à un chiffrement par défaut et à des clés de chiffrement gérées par le client.
Comment démarrer avec BigQuery ?
Il existe plusieurs façons de vous lancer avec BigQuery. Les nouveaux clients reçoivent 300 $ de crédits à dépenser sur BigQuery. Tous les clients obtiennent gratuitement 10 Go d'espace de stockage et jusqu'à 1 To de requêtes par mois, non déduits de leurs crédits. Vous pouvez obtenir ces crédits en vous inscrivant à l'essai gratuit de BigQuery. Vous n'êtes pas encore prêt ? Vous pouvez utiliser le bac à sable BigQuery sans carte de crédit pour comprendre le fonctionnement de ce service.
Qu'est-ce que le bac à sable BigQuery ?
Le bac à sable BigQuery vous permet de tester BigQuery sans carte de crédit. Vous restez automatiquement dans le niveau gratuit de BigQuery et vous pouvez utiliser le bac à sable pour exécuter des requêtes et des analyses sur des ensembles de données publics afin de voir comment cela fonctionne. Vous pouvez également importer vos propres données dans le bac à sable BigQuery pour les analyser. Il est possible de passer à l'essai gratuit, qui offre aux nouveaux clients 300 $ de crédits pour tester BigQuery.
Comment les entreprises utilisent-elles généralement BigQuery ?
Des entreprises de toutes tailles utilisent BigQuery pour regrouper dans un emplacement unique leurs données auparavant cloisonnées, les analyser et en tirer des insights. Elles peuvent ainsi prendre des décisions en temps réel, simplifier les rapports d'activité et intégrer le machine learning à l'analyse de données afin de prédire les futures opportunités commerciales.
