BigQuery
Da data warehouse a piattaforma di AI e dati autonomi
BigQuery è la piattaforma autonoma data-to-AI, che automatizza l'intero ciclo di vita dei dati, dall'importazione alle informazioni strategiche basate sull'AI, in modo da poter passare più velocemente dai dati all'azione, passando per l'AI.
Le funzionalità di Gemini in BigQuery sono ora incluse nei modelli di prezzo di BigQuery.
Archivia 10 GiB di dati ed esegui fino a 1 TiB di query al mese senza costi. I nuovi clienti ricevono anche 300 $ di crediti senza costi per provare BigQuery e altri prodotti Google Cloud.
Funzionalità
Analisi predittiva e inferenza AI integrate
Collega i tuoi dati all'AI con l'AI di BigQuery. Addestra, valuta ed esegui il deployment di modelli di analisi predittiva direttamente in BigQuery utilizzando SQL. Integra facilmente i tuoi modelli con Gemini Enterprise Agent Platform per MLOps avanzate. Usa l'AI generativa nei tuoi flussi di lavoro con le funzioni di AI per il riepilogo di testi, l'analisi del sentiment e l'arricchimento dei dati. Oltre alle tabelle tradizionali, utilizza BigQuery Graph per scoprire relazioni e pattern complessi nei tuoi dati. Crea applicazioni sofisticate di recupero del contesto e RAG con embedding e ricerca vettoriale, di testo o ibrida per trovare informazioni in base al significato, non solo alle parole chiave.
Esperienza agentica per tutti i team di dati
Ottieni assistenza e automazione basate sull'AI per tutti gli utenti di dati in tutti i workflow analitici. Automatizza la preparazione dei dati, il rilevamento degli errori, le trasformazioni e la creazione di pipeline con l'agente di data engineering. Genera un piano dettagliato ed esegui tutti gli aspetti della data science, tra cui il caricamento dei dati, la feature engineering, l'addestramento e la valutazione del modello con un semplice prompt in Data Science Agent. Democratizza gli insight con l'agente Analisi conversazionale, che consente a chiunque di porre domande complesse in linguaggio semplice e di ricevere risposte fondate e consapevoli del contesto.
Strumenti di analisi e sviluppo di agenti
Incorpora la funzionalità di query in linguaggio naturale nei tuoi flussi di lavoro utilizzando l'API Analisi conversazionale. Connettiti a BigQuery facilmente da una varietà di IDE e strumenti per sviluppatori, tra cui Gemini CLI, utilizzando BigQuery MCP server, integrazione ADK o OSS MCP Toolbox. Trasmetti in flussi interazioni dettagliate degli agenti a BigQuery per l'ottimizzazione delle prestazioni e dei costi con una sola riga di codice utilizzando i plug-in BigQuery agent ops per framework come ADK, LangGraph e UCP.
Scalabilità e prestazioni di BigQuery per Apache Iceberg
Sfrutta al meglio le prestazioni di BigQuery per i tuoi dati Iceberg abilitando l'interoperabilità di lettura/scrittura tra BigQuery, Google Cloud Managed Service for Apache Spark e altri motori OSS senza spostamento di dati. Ottieni insight in tempo reale tramite flussi a velocità effettiva elevata e semplifica le pipeline con transazioni multi-istruzione e CDC. Google Cloud Lakehouse automatizza la manutenzione di routine di Iceberg, come la compattazione e il clustering, per ottimizzare il rapporto prezzo-prestazioni ed eliminare l'overhead manuale.
Automatizza la governance e fornisci contesto agli agenti
Ottieni un contesto integrato con funzionalità chiave come il recupero automatico dei metadati, la profilazione dei dati, la qualità dei dati e la derivazione basati su Knowledge Catalog. Consenti ai tuoi agenti di recuperare un contesto olistico dai dati aziendali. Grazie alla ricerca semantica, alle API di contesto e agli strumenti MCP, gli agenti possono scoprire istantaneamente gli asset di dati, estrarre quelli pregenerati e arricchire i metadati.
Architettura creata per la scalabilità e l'efficienza aziendale
L'architettura unica di BigQuery sdoppia archiviazione e computing per l'analisi su scala di petabyte, ottimizzando al contempo i costi con spazio di archiviazione compresso, scalabilità automatica del computing, prezzi flessibili e altro ancora. BigQuery utilizza un vasto insieme di tecnologie dell'infrastruttura di Google come Borg, Colossus, Jupiter e Dremel. Mentre innovazioni come la scalabilità fluida consentono una vera fatturazione al secondo, le ottimizzazioni avanzate basate su runtime e cronologia accelerano l'elaborazione dei carichi di lavoro nativi e Iceberg senza modifiche al codice o allo schema.
Analisi in tempo reale con pipeline di dati in modalità flusso
Utilizza Managed Service per Apache Kafka per creare ed eseguire applicazioni di flussi di dati in tempo reale. Grazie ai flussi di dati basati su SQL con query continue di BigQuery, alle popolari piattaforme open source Kafka, allo stream di dati multimodale avanzato e a ML con Dataflow, incluso il supporto per Iceberg incluso, puoi trasformare i dati in tempo reale e l'AI in realtà.
Disaster recovery e osservabilità gestiti
Il ripristino di emergenza tra regioni offre failover gestito, backup e recupero dei dati con osservabilità e routing di intersezione migliorati. Il monitoraggio dello stato di integrità operativo di BigQuery fornisce viste dell'ambiente a livello di organizzazione, ora con osservabilità basata su agent per la risoluzione dei problemi chiavi in mano. Inoltre, la sicurezza agent-ready tramite Security Center offre un controllo degli accessi unificato e granulare. Queste funzionalità garantiscono un recupero flessibile, una migliore visibilità e una sicurezza solida per le operazioni sui dati.
Come funziona
Scopri come BigQuery può aiutarti a unificare i dati e a collegarli con un'AI rivoluzionaria. Scopri come accedere a dati non strutturati come immagini, PDF, testi e altri per popolare i metadati di un sito web di e-commerce. BigQuery semplifica operazioni che richiederebbero ore.
Scopri come BigQuery può aiutarti a unificare i dati e a collegarli con un'AI rivoluzionaria. Scopri come accedere a dati non strutturati come immagini, PDF, testi e altri per popolare i metadati di un sito web di e-commerce. BigQuery semplifica operazioni che richiederebbero ore.
Data science
Semplifica i workflow data-to-AI
Semplifica i workflow data-to-AI
Semplifica i workflow di data science end-to-end sui notebook Colab Enterprise con agenti integrati o librerie Python open source tramite BigQuery DataFrames. Porta il tuo motore di elaborazione preferito: SQL, Spark serverless e framework open source aggiuntivi. Addestra, valuta ed esegui il deployment di modelli ML direttamente in BigQuery o utilizza modelli pre-addestrati come TimesFM utilizzando SQL. Archivia comodamente le caratteristiche per i modelli creati e utilizzati in BigQuery. Crea versioni, valuta ed esegui il deployment dei modelli registrandoli in Gemini Enterprise Agent Platform per la previsione online utilizzando un'unica interfaccia.
Tutorial, guide rapide e lab
Semplifica i workflow data-to-AI
Semplifica i workflow data-to-AI
Semplifica i workflow di data science end-to-end sui notebook Colab Enterprise con agenti integrati o librerie Python open source tramite BigQuery DataFrames. Porta il tuo motore di elaborazione preferito: SQL, Spark serverless e framework open source aggiuntivi. Addestra, valuta ed esegui il deployment di modelli ML direttamente in BigQuery o utilizza modelli pre-addestrati come TimesFM utilizzando SQL. Archivia comodamente le caratteristiche per i modelli creati e utilizzati in BigQuery. Crea versioni, valuta ed esegui il deployment dei modelli registrandoli in Gemini Enterprise Agent Platform per la previsione online utilizzando un'unica interfaccia.
Analisi dei dati non strutturati
Applica l'AI generativa ai tuoi dati
Applica l'AI generativa ai tuoi dati
Collega i modelli di AI di Google e dei partner direttamente ai tuoi dati multimodali in BigQuery tramite semplici funzioni SQL. Sblocca una comprensione semantica più approfondita di immagini, PDF, audio e video utilizzando le funzioni di AI generativa. Automatizza le attività di routine, come la classificazione, l'ordinamento o il filtraggio, utilizzando funzioni di AI gestite appositamente create ed esegui attività specifiche come la trascrizione audio o la traduzione automatica utilizzando le API di AI Cloud. Analizza i dati non strutturati in Cloud Storage utilizzando le tabelle di oggetti con funzioni remote o esegui l'inferenza utilizzando le funzioni di AI di BigQuery.
Tutorial, guide rapide e lab
Applica l'AI generativa ai tuoi dati
Applica l'AI generativa ai tuoi dati
Collega i modelli di AI di Google e dei partner direttamente ai tuoi dati multimodali in BigQuery tramite semplici funzioni SQL. Sblocca una comprensione semantica più approfondita di immagini, PDF, audio e video utilizzando le funzioni di AI generativa. Automatizza le attività di routine, come la classificazione, l'ordinamento o il filtraggio, utilizzando funzioni di AI gestite appositamente create ed esegui attività specifiche come la trascrizione audio o la traduzione automatica utilizzando le API di AI Cloud. Analizza i dati non strutturati in Cloud Storage utilizzando le tabelle di oggetti con funzioni remote o esegui l'inferenza utilizzando le funzioni di AI di BigQuery.
Migrazione dei data warehouse
Esegui la migrazione dei data warehouse in BigQuery
Esegui la migrazione dei data warehouse in BigQuery
Affronta le attuali esigenze di analisi e i casi d'uso dell'AI di domani eseguendo la migrazione del tuo data warehouse a BigQuery. Semplifica il tuo percorso di migrazione da Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake o Databricks a BigQuery utilizzando BigQuery Migration Service, un servizio senza costi e basato sull'AI, completamente gestito.
Tutorial, guide rapide e lab
Esegui la migrazione dei data warehouse in BigQuery
Esegui la migrazione dei data warehouse in BigQuery
Affronta le attuali esigenze di analisi e i casi d'uso dell'AI di domani eseguendo la migrazione del tuo data warehouse a BigQuery. Semplifica il tuo percorso di migrazione da Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake o Databricks a BigQuery utilizzando BigQuery Migration Service, un servizio senza costi e basato sull'AI, completamente gestito.
Integrazione dei dati ed ELT
Porta tutti i dati in BigQuery
Porta tutti i dati in BigQuery
ELT è il pattern consigliato per importare i dati in BigQuery. Esistono molti strumenti che offrono flessibilità per l'integrazione dei dati. Per il caricamento collettivo, utilizza BigQuery Data Transfer Service (DTS) per automatizzare il caricamento collettivo dei dati dalle origini dati supportate in BigQuery. Per il carico in modalità flusso, le sottoscrizioni Pub/Sub a BigQuery scrivono i messaggi Pub/Sub in una tabella BigQuery esistente non appena vengono ricevuti. Per Change Data Capture (CDC), Datastream consente l'acquisizione non intrusiva di dati di modifica (CDC) dai database in BigQuery. Infine, puoi federare a una serie di origini dati esterne che non richiedono lo spostamento dei dati.
Tutorial, guide rapide e lab
Porta tutti i dati in BigQuery
Porta tutti i dati in BigQuery
ELT è il pattern consigliato per importare i dati in BigQuery. Esistono molti strumenti che offrono flessibilità per l'integrazione dei dati. Per il caricamento collettivo, utilizza BigQuery Data Transfer Service (DTS) per automatizzare il caricamento collettivo dei dati dalle origini dati supportate in BigQuery. Per il carico in modalità flusso, le sottoscrizioni Pub/Sub a BigQuery scrivono i messaggi Pub/Sub in una tabella BigQuery esistente non appena vengono ricevuti. Per Change Data Capture (CDC), Datastream consente l'acquisizione non intrusiva di dati di modifica (CDC) dai database in BigQuery. Infine, puoi federare a una serie di origini dati esterne che non richiedono lo spostamento dei dati.
Analisi in tempo reale
Analisi basata su eventi
Analisi basata su eventi
Rispondi agli eventi aziendali in tempo reale con un'analisi basata sugli eventi. Le funzionalità di elaborazione in modalità flusso integrate, come le query continue basate su SQL, importano automaticamente i flussi di dati e li rendono subito disponibili per le query. Questo ti consente di mantenere l'agilità e prendere decisioni aziendali in base ai dati più recenti.In alternativa, utilizza Dataflow per abilitare pipeline di flussi di dati semplificate e veloci per una soluzione completa.
Tutorial, guide rapide e lab
Analisi basata su eventi
Analisi basata su eventi
Rispondi agli eventi aziendali in tempo reale con un'analisi basata sugli eventi. Le funzionalità di elaborazione in modalità flusso integrate, come le query continue basate su SQL, importano automaticamente i flussi di dati e li rendono subito disponibili per le query. Questo ti consente di mantenere l'agilità e prendere decisioni aziendali in base ai dati più recenti.In alternativa, utilizza Dataflow per abilitare pipeline di flussi di dati semplificate e veloci per una soluzione completa.
Analisi geospaziali
Sblocca insight su scala planetaria con ricchi set di dati geospaziali facili da usare
Sblocca insight su scala planetaria con ricchi set di dati geospaziali facili da usare
Accedi a un portafoglio di ricchi dati geospaziali, potente cloud computing e strumenti di AI integrati che ti consentono di sbloccare più facilmente gli insight che portano a decisioni aziendali e di sostenibilità più informate e più rapide, senza la necessità di competenze di telerilevamento o GIS. Integra le immagini di Earth Engine e diversi set di dati di Google Maps Platform direttamente nei tuoi workflow BigQuery. Ciò include l'accesso senza interruzioni a dati su luoghi, percorsi, Street View, immagini aeree e satellitari, dinamiche della popolazione, qualità dell'aria, polline e meteo.
Tutorial, guide rapide e lab
Sblocca insight su scala planetaria con ricchi set di dati geospaziali facili da usare
Sblocca insight su scala planetaria con ricchi set di dati geospaziali facili da usare
Accedi a un portafoglio di ricchi dati geospaziali, potente cloud computing e strumenti di AI integrati che ti consentono di sbloccare più facilmente gli insight che portano a decisioni aziendali e di sostenibilità più informate e più rapide, senza la necessità di competenze di telerilevamento o GIS. Integra le immagini di Earth Engine e diversi set di dati di Google Maps Platform direttamente nei tuoi workflow BigQuery. Ciò include l'accesso senza interruzioni a dati su luoghi, percorsi, Street View, immagini aeree e satellitari, dinamiche della popolazione, qualità dell'aria, polline e meteo.
Prezzi
| Come funzionano i prezzi di BigQuery | I prezzi di BigQuery si basano su computing (analisi), spazio di archiviazione, servizi aggiuntivi e importazione ed estrazione dei dati, mentre il caricamento e l'esportazione dei dati non comportano costi aggiuntivi. | |
|---|---|---|
| Servizi e utilizzo | Tipo di abbonamento | Prezzo (USD) |
Livello gratuito | Il Livello senza costi di BigQuery offre ai clienti 10 GiB di spazio di archiviazione, fino a 1 TiB di query in computing on-demand senza costi al mese e altre risorse. | Senza costi |
Computing (analisi) | On demand In genere, puoi accedere a un massimo di 2000 slot simultanei, condivisi tra tutte le query in un singolo progetto. | A partire da 6,25 $ per TiB scansionati. Il primo TiB al mese non è soggetto a costi aggiuntivi. |
Versioni: Standard, Enterprise ed Enterprise Plus Include le funzionalità di assistenza AI di Gemini in BigQuery. | A partire da 0,04 $ per ora di slot | |
Archiviazione | Archiviazione logica In base ai byte non compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate negli ultimi 90 giorni. | A partire da $ 0,01 Per GiB. I primi 10 GiB al mese non sono soggetti a costi aggiuntivi. |
Archiviazione fisica In base ai byte compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate per 90 giorni consecutivi. | A partire da 0,02 $ Per GiB. I primi 10 GiB al mese non sono soggetti a costi aggiuntivi. | |
Importazione dati | Caricamento in batch Importa tabella da Cloud Storage. | Senza costi Quando utilizzi il pool di slot condiviso. |
Inserimento di flussi di dati Vengono addebitate le righe che sono state inserite correttamente. Le singole righe vengono calcolate utilizzando una dimensione minima di 1 kB. | $ 0,01 per 200 MiB | |
API BigQuery Storage Write I dati caricati in BigQuery sono soggetti ai prezzi di archiviazione di BigQuery o ai prezzi di Cloud Storage. | 0,025 $ per 1 GiB. I primi 2 TiB al mese non sono soggetti a costi aggiuntivi. | |
Estrazione dati | Esportazione in batch Esporta i dati delle tabelle in Cloud Storage. | Senza costi Quando utilizzi il pool di slot condiviso. |
Lettura dei flussi di dati Utilizza l'API Storage Read per eseguire le letture dei flussi di dati della tabella. | A partire da 1,10 $ per TiB letto | |
Agenti | Dati di input Data Science Agent, Data Engineering Agent e Conversational Analytics Agent | 3 $ per milione di token |
Dati di output Data Science Agent, Data Engineering Agent e Conversational Analytics Agent | 20 $ per milione di token | |
Scopri di più sui prezzi di BigQuery. Visualizza tutti i dettagli sui prezzi
Come funzionano i prezzi di BigQuery
I prezzi di BigQuery si basano su computing (analisi), spazio di archiviazione, servizi aggiuntivi e importazione ed estrazione dei dati, mentre il caricamento e l'esportazione dei dati non comportano costi aggiuntivi.
Livello gratuito
Il Livello senza costi di BigQuery offre ai clienti 10 GiB di spazio di archiviazione, fino a 1 TiB di query in computing on-demand senza costi al mese e altre risorse.
Senza costi
Computing (analisi)
On demand
In genere, puoi accedere a un massimo di 2000 slot simultanei, condivisi tra tutte le query in un singolo progetto.
Starting at
6,25 $
per TiB scansionati. Il primo TiB al mese non è soggetto a costi aggiuntivi.
Versioni: Standard, Enterprise ed Enterprise Plus
Include le funzionalità di assistenza AI di Gemini in BigQuery.
Starting at
0,04 $
per ora di slot
Archiviazione
Archiviazione logica
In base ai byte non compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate negli ultimi 90 giorni.
Starting at
$ 0,01
Per GiB. I primi 10 GiB al mese non sono soggetti a costi aggiuntivi.
Archiviazione fisica
In base ai byte compressi utilizzati nelle tabelle o nelle partizioni delle tabelle modificate per 90 giorni consecutivi.
Starting at
0,02 $
Per GiB. I primi 10 GiB al mese non sono soggetti a costi aggiuntivi.
Importazione dati
Caricamento in batch
Importa tabella da Cloud Storage.
Senza costi
Quando utilizzi il pool di slot condiviso.
Inserimento di flussi di dati
Vengono addebitate le righe che sono state inserite correttamente. Le singole righe vengono calcolate utilizzando una dimensione minima di 1 kB.
$ 0,01
per 200 MiB
API BigQuery Storage Write
I dati caricati in BigQuery sono soggetti ai prezzi di archiviazione di BigQuery o ai prezzi di Cloud Storage.
0,025 $
per 1 GiB. I primi 2 TiB al mese non sono soggetti a costi aggiuntivi.
Estrazione dati
Esportazione in batch
Esporta i dati delle tabelle in Cloud Storage.
Senza costi
Quando utilizzi il pool di slot condiviso.
Lettura dei flussi di dati
Utilizza l'API Storage Read per eseguire le letture dei flussi di dati della tabella.
Starting at
1,10 $
per TiB letto
Agenti
Dati di input
Data Science Agent, Data Engineering Agent e Conversational Analytics Agent
3 $
per milione di token
Dati di output
Data Science Agent, Data Engineering Agent e Conversational Analytics Agent
20 $
per milione di token
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Inizia la tua proof of concept
Business case
Decine di migliaia di clienti scelgono BigQuery per creare le loro piattaforme dai dati all'AI
Mattel risparmia tempo e denaro collegando i propri dati all'AI in BigQuery.
TJ Allard, Lead Data Scientist, Mattel
"BigQuery e Vertex AI riuniscono tutti i nostri dati e l'AI in un'unica piattaforma. Questo ha trasformato il modo in cui interveniamo in base al feedback dei clienti, passando da un lungo processo manuale a una semplice query in linguaggio naturale in pochi secondi, permettendoci di ottenere insight sui clienti in pochi minuti anziché in mesi."
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Scopri la differenza che fa BigQuery
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Piattaforma unificata data-to-AI per analisi senza interruzioni, co-elaborazione AI e insight in tempo reale su dati multimodali, con governance unificata, metadati runtime e sicurezza.
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Partner e integrazione
Collabora con un partner con competenze di BigQuery
ETL e integrazione dei dati
ETL inverso e MDM
BI e visualizzazione dei dati
Governance e sicurezza dei dati
Connettori e strumenti per sviluppatori
Machine learning e analisi avanzata
Qualità e osservabilità dei dati
Partner di consulenza
Dall'importazione dati alla visualizzazione, molti partner hanno integrato le loro soluzioni dati con BigQuery. Qui sopra sono elencate le integrazioni dei partner tramite Google Cloud Ready - BigQuery.
Visita la nostra directory dei partner per scoprire di più su questi partner BigQuery.
Altre richieste e assistenza
Domande frequenti
Cosa differenzia BigQuery da altri data warehouse aziendali?
BigQuery è il data warehouse aziendale completamente gestito e serverless di Google Cloud. BigQuery supporta tutti i tipi di dati, funziona su cloud diversi ed è dotato di business intelligence e machine learning integrati, il tutto all'interno di una piattaforma unificata. Con l'integrazione nativa di Vertex AI, puoi connettere facilmente i tuoi dati all'AI leader del settore di Google senza uscire da BigQuery.
Che cos'è un data warehouse aziendale?
Un data warehouse aziendale è un sistema utilizzato per l'analisi e il reporting di dati strutturati e semistrutturati provenienti da più origini. Molte organizzazioni stanno passando da data warehouse tradizionali on-premise a data warehouse su cloud, che offrono risparmi sui costi, scalabilità e flessibilità maggiori.
Quanto è sicuro BigQuery?
BigQuery include controlli rigorosi su sicurezza, governance e affidabilità, che offrono alta disponibilità e uno SLA con uptime del 99,99%. I dati sono protetti con la crittografia per impostazione predefinita e con chiavi di crittografia gestite dal cliente.
Come posso iniziare a utilizzare BigQuery?
Esistono diversi modi per iniziare a utilizzare BigQuery. I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti senza costi da spendere su BigQuery. Tutti i clienti ricevono 10 GB di spazio di archiviazione e fino a 1 TB di query senza costi al mese, senza consumare i crediti. Puoi ottenere questi crediti registrandoti alla prova senza costi di BigQuery. Hai ancora qualche dubbio? Puoi usare la sandbox di BigQuery senza carta di credito per scoprire come funziona.
Che cos'è la sandbox di BigQuery?
La sandbox di BigQuery ti consente di provare BigQuery senza carta di credito. Puoi utilizzare la sandbox per eseguire query e analisi su set di dati pubblici e scoprire il funzionamento di BigQuery, rimanendo in automatico all'interno del livello senza costi. Puoi inoltre utilizzare i tuoi dati nella sandbox di BigQuery per l'analisi. È disponibile un'opzione di aggiornamento alla prova senza costi, con cui i nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti per provare BigQuery.
Quali sono i modi più comuni in cui le aziende utilizzano BigQuery?
Aziende di tutte le dimensioni utilizzano BigQuery per consolidare i dati isolati in un'unica posizione, così da poter eseguire l'analisi e ottenere insight da tutti i dati aziendali. Questo consente alle aziende di prendere decisioni in tempo reale, semplificare la generazione di report aziendali e incorporare il machine learning nell'analisi dei dati per prevedere opportunità di business future.
