BigQuery
Dari data warehouse hingga data otonom dan platform AI
BigQuery adalah platform data ke AI otonom, yang mengotomatiskan seluruh siklus proses data, mulai dari penyerapan hingga insight berbasis AI, sehingga Anda dapat beralih dari data ke AI untuk mengambil tindakan dengan lebih cepat.
Fitur Gemini in BigQuery kini disertakan dalam model harga BigQuery.
Simpan 10 GiB data dan jalankan hingga 1 TiB kueri secara gratis per bulan. Pelanggan baru juga akan mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk mencoba BigQuery dan produk Google Cloud lainnya.
Fitur
Analisis prediktif dan inferensi AI bawaan
Hubungkan data Anda ke AI dengan BigQuery AI. Latih, evaluasi, dan deploy model analisis prediktif langsung di dalam BigQuery menggunakan SQL. Integrasikan model Anda dengan mudah menggunakan Gemini Enterprise Agent Platform untuk MLOps tingkat lanjut. Gunakan AI generatif dalam alur kerja Anda dengan fungsi AI untuk peringkasan teks, analisis sentimen, dan pengayaan data. Selain tabel tradisional, gunakan BigQuery Graph untuk mengungkap pola dan hubungan yang kompleks dalam data Anda. Bangun aplikasi pengambilan konteks dan RAG yang canggih dengan embedding dan penelusuran vektor, teks, atau campuran untuk menemukan informasi berdasarkan makna, bukan hanya kata kunci.
Pengalaman agentic untuk semua tim data
Dapatkan bantuan dan otomatisasi yang didukung AI untuk semua pengguna data di semua alur kerja analisis. Otomatiskan persiapan data, pendeteksian error, transformasi, dan pembangunan pipeline dengan Agen Data Engineering. Buat rencana terperinci dan jalankan semua aspek data science, termasuk pemuatan data, rekayasa fitur, pelatihan model, dan evaluasi dengan perintah sederhana di Agen Data Science. Demokratisasi insight dengan Agen Analisis Percakapan, yang memungkinkan siapa saja mengajukan pertanyaan kompleks dalam bahasa sederhana dan menerima jawaban yang relevan dan kontekstual.
Alat pengembangan dan analisis agen
Sematkan fungsionalitas kueri bahasa alami dalam alur kerja Anda menggunakan Conversational Analytics API. Terhubung ke BigQuery dengan mudah dari berbagai IDE dan alat developer termasuk Gemini CLI menggunakan server BigQuery MCP, integrasi ADK, atau Toolbox MCP OSS. Streaming interaksi agen yang mendetail ke BigQuery untuk pengoptimalan performa dan biaya dengan satu baris kode menggunakan plugin operasi agen BigQuery untuk framework seperti ADK, LangGraph, dan UCP.
Skala dan performa BigQuery untuk Apache Iceberg
Hadirkan performa BigQuery terbaik untuk data Iceberg Anda dengan mengaktifkan interoperabilitas baca/tulis di BigQuery, Managed Service untuk Apache Spark Google Cloud, dan mesin OSS lainnya tanpa pergerakan data. Dapatkan insight real-time melalui streaming throughput tinggi dan sederhanakan pipeline dengan transaksi multi-pernyataan dan CDC. Google Cloud Lakehouse mengotomatiskan pemeliharaan Iceberg rutin—seperti pemadatan dan pengelompokan—untuk mengoptimalkan rasio harga-performa dan menghilangkan overhead manual.
Otomatiskan tata kelola dan berikan konteks ke agen
Dapatkan konteks bawaan dengan kemampuan utama seperti pengumpulan metadata otomatis, pembuatan profil data, kualitas data, dan silsilah yang didukung oleh Knowledge Catalog. Memungkinkan agen Anda mengambil konteks holistik dari data perusahaan Anda. Melalui penelusuran semantik, Context API, dan alat MCP, agen dapat langsung menemukan aset data, mengekstrak metadata yang telah dibuat sebelumnya, dan memperkaya metada tersebut.
Dibuat untuk skala dan efisiensi perusahaan
Arsitektur unik BigQuery memisahkan penyimpanan dan komputasi untuk analisis berskala petabyte sekaligus mengoptimalkan biaya dengan penyimpanan terkompresi, penskalaan otomatis komputasi, harga fleksibel, dan banyak lagi. BigQuery menggunakan serangkaian teknologi infrastruktur Google yang luas seperti Borg, Colossus, Jupiter, dan Dremel. Meskipun inovasi seperti penskalaan yang fleksibel memungkinkan penagihan per detik yang sebenarnya, pengoptimalan runtime dan berbasis histori yang canggih mempercepat pemrosesan workload native dan Iceberg tanpa perubahan kode atau skema.
Analisis real time dengan pipeline data streaming
Gunakan Managed Service for Apache Kafka untuk membangun dan menjalankan aplikasi streaming real-time. Dari streaming mudah berbasis SQL dengan kueri berkelanjutan BigQuery, platform open-source Kafka yang populer, serta streaming data multimodal tingkat lanjut dan ML dengan Dataflow, termasuk dukungan untuk Iceberg, Anda dapat mewujudkan data real-time dan AI.
Disaster recovery dan kemampuan observasi yang terkelola
Disaster recovery lintas region menawarkan failover, pencadangan, dan pemulihan data terkelola dengan kemampuan observasi dan perutean persimpangan yang ditingkatkan. Pemantauan kondisi operasional BigQuery menyediakan tampilan lingkungan di tingkat organisasi, yang kini menampilkan kemampuan observasi yang didukung agen untuk pemecahan masalah siap pakai. Selain itu, keamanan yang siap agen melalui Security Center menawarkan kontrol akses terperinci yang terpadu. Fitur-fitur ini memastikan pemulihan yang fleksibel, visibilitas yang lebih baik, dan keamanan yang kuat untuk operasi data Anda.
Cara Kerjanya
Lihat cara BigQuery membantu Anda menyatukan data dan menghubungkannya dengan AI yang inovatif. Pelajari cara mengakses data tidak terstruktur seperti gambar, PDF, teks, dan lainnya untuk mengisi metadata situs e-commerce. Dengan BigQuery, sesuatu yang biasanya membutuhkan waktu berjam-jam dapat dilakukan dengan mudah.
Lihat cara BigQuery membantu Anda menyatukan data dan menghubungkannya dengan AI yang inovatif. Pelajari cara mengakses data tidak terstruktur seperti gambar, PDF, teks, dan lainnya untuk mengisi metadata situs e-commerce. Dengan BigQuery, sesuatu yang biasanya membutuhkan waktu berjam-jam dapat dilakukan dengan mudah.
Data science
Menyederhanakan alur kerja data ke AI
Menyederhanakan alur kerja data ke AI
Sederhanakan alur kerja data science menyeluruh di notebook Colab Enterprise dengan agen bawaan atau library Python open source melalui BigQuery DataFrames. Gunakan mesin pemrosesan pilihan Anda—SQL, Spark serverless, dan framework open source lainnya. Latih, evaluasi, dan deploy model ML langsung di BigQuery atau gunakan model terlatih seperti TimesFM menggunakan SQL. Simpan fitur dengan mudah untuk model yang dibuat dan digunakan di BigQuery. Buat versi, evaluasi, dan deploy model dengan mendaftarkannya di Platform Agen Gemini Enterprise untuk prediksi online menggunakan satu antarmuka.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Menyederhanakan alur kerja data ke AI
Menyederhanakan alur kerja data ke AI
Sederhanakan alur kerja data science menyeluruh di notebook Colab Enterprise dengan agen bawaan atau library Python open source melalui BigQuery DataFrames. Gunakan mesin pemrosesan pilihan Anda—SQL, Spark serverless, dan framework open source lainnya. Latih, evaluasi, dan deploy model ML langsung di BigQuery atau gunakan model terlatih seperti TimesFM menggunakan SQL. Simpan fitur dengan mudah untuk model yang dibuat dan digunakan di BigQuery. Buat versi, evaluasi, dan deploy model dengan mendaftarkannya di Platform Agen Gemini Enterprise untuk prediksi online menggunakan satu antarmuka.
Analisis data tidak terstruktur
Terapkan AI generatif ke data Anda
Terapkan AI generatif ke data Anda
Hubungkan model AI Google dan partner secara langsung ke data multimodal Anda di BigQuery melalui fungsi SQL sederhana. Dapatkan pemahaman semantik yang lebih mendalam dari gambar, PDF, audio, dan video menggunakan fungsi AI generatif. Otomatiskan tugas rutin, seperti klasifikasi, pengurutan, atau pemfilteran menggunakan fungsi AI terkelola yang dibuat khusus dan lakukan tugas tertentu seperti transkripsi audio atau penerjemahan mesin menggunakan Cloud AI API. Analisis data tidak terstruktur di Cloud Storage menggunakan tabel objek dengan fungsi jarak jauh atau lakukan inferensi menggunakan fungsi AI BigQuery.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Terapkan AI generatif ke data Anda
Terapkan AI generatif ke data Anda
Hubungkan model AI Google dan partner secara langsung ke data multimodal Anda di BigQuery melalui fungsi SQL sederhana. Dapatkan pemahaman semantik yang lebih mendalam dari gambar, PDF, audio, dan video menggunakan fungsi AI generatif. Otomatiskan tugas rutin, seperti klasifikasi, pengurutan, atau pemfilteran menggunakan fungsi AI terkelola yang dibuat khusus dan lakukan tugas tertentu seperti transkripsi audio atau penerjemahan mesin menggunakan Cloud AI API. Analisis data tidak terstruktur di Cloud Storage menggunakan tabel objek dengan fungsi jarak jauh atau lakukan inferensi menggunakan fungsi AI BigQuery.
Migrasi data warehouse
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Penuhi kebutuhan analisis saat ini dan kasus penggunaan AI masa depan dengan memigrasikan data warehouse Anda ke BigQuery. Sederhanakan jalur migrasi Anda dari Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake, atau Databricks ke BigQuery menggunakan Layanan Migrasi BigQuery yang gratis, berteknologi AI, dan terkelola sepenuhnya.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Memigrasi data warehouse ke BigQuery
Penuhi kebutuhan analisis saat ini dan kasus penggunaan AI masa depan dengan memigrasikan data warehouse Anda ke BigQuery. Sederhanakan jalur migrasi Anda dari Netezza, Oracle, Redshift, Teradata, Snowflake, atau Databricks ke BigQuery menggunakan Layanan Migrasi BigQuery yang gratis, berteknologi AI, dan terkelola sepenuhnya.
Integrasi data dan ELT
Membawa data apa pun ke BigQuery
Membawa data apa pun ke BigQuery
ELT adalah pola yang direkomendasikan untuk membawa data ke BigQuery. Ada banyak alat yang menawarkan fleksibilitas untuk integrasi data. Untuk pemuatan batch, gunakan BigQuery Data Transfer Service (DTS) untuk mengotomatiskan pemuatan data massal dari sumber data yang didukung ke BigQuery. Untuk pemuatan streaming, Langganan BigQuery Pub/Sub menulis pesan Pub/Sub ke tabel BigQuery yang ada saat pesan diterima. Untuk Change data capture (CDC), Datastream mendukung change data capture (CDC) yang tidak mengganggu dari database ke BigQuery. Terakhir, Anda dapat melakukan federasi ke sejumlah sumber data eksternal yang tidak memerlukan perpindahan data.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Membawa data apa pun ke BigQuery
Membawa data apa pun ke BigQuery
ELT adalah pola yang direkomendasikan untuk membawa data ke BigQuery. Ada banyak alat yang menawarkan fleksibilitas untuk integrasi data. Untuk pemuatan batch, gunakan BigQuery Data Transfer Service (DTS) untuk mengotomatiskan pemuatan data massal dari sumber data yang didukung ke BigQuery. Untuk pemuatan streaming, Langganan BigQuery Pub/Sub menulis pesan Pub/Sub ke tabel BigQuery yang ada saat pesan diterima. Untuk Change data capture (CDC), Datastream mendukung change data capture (CDC) yang tidak mengganggu dari database ke BigQuery. Terakhir, Anda dapat melakukan federasi ke sejumlah sumber data eksternal yang tidak memerlukan perpindahan data.
Analisis real-time
Analisis berbasis peristiwa
Analisis berbasis peristiwa
Respons peristiwa bisnis secara real time dengan analisis berbasis peristiwa. Kemampuan streaming bawaan seperti kueri berkelanjutan berbasis SQL secara otomatis menyerap data streaming dan membuatnya segera tersedia untuk kueri. Kemampuan ini memungkinkan Anda tetap gesit dan membuat keputusan bisnis berdasarkan data terbaru. Atau gunakan Dataflow untuk mengaktifkan pipeline data streaming yang cepat dan disederhanakan untuk solusi komprehensif.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Analisis berbasis peristiwa
Analisis berbasis peristiwa
Respons peristiwa bisnis secara real time dengan analisis berbasis peristiwa. Kemampuan streaming bawaan seperti kueri berkelanjutan berbasis SQL secara otomatis menyerap data streaming dan membuatnya segera tersedia untuk kueri. Kemampuan ini memungkinkan Anda tetap gesit dan membuat keputusan bisnis berdasarkan data terbaru. Atau gunakan Dataflow untuk mengaktifkan pipeline data streaming yang cepat dan disederhanakan untuk solusi komprehensif.
Analisis geospasial
Dapatkan insight berskala besar dengan set data geospasial yang kaya dan mudah digunakan
Dapatkan insight berskala besar dengan set data geospasial yang kaya dan mudah digunakan
Akses portofolio data geospasial yang kaya, komputasi cloud yang andal, dan alat AI bawaan yang memudahkan Anda mendapatkan insight yang mengarah pada keputusan bisnis dan keberlanjutan yang lebih cepat dan lebih tepat, tanpa perlu keahlian remote sensing atau GIS. Hadirkan citra Earth Engine dan beragam set data Google Maps Platform langsung ke alur kerja BigQuery Anda. Hal ini mencakup akses lancar ke data Tempat, Rute, Street View, Citra Udara dan Satelit, Dinamika Populasi, Kualitas Udara, Pollen, dan Cuaca.
Tutorial, panduan memulai, dan lab
Dapatkan insight berskala besar dengan set data geospasial yang kaya dan mudah digunakan
Dapatkan insight berskala besar dengan set data geospasial yang kaya dan mudah digunakan
Akses portofolio data geospasial yang kaya, komputasi cloud yang andal, dan alat AI bawaan yang memudahkan Anda mendapatkan insight yang mengarah pada keputusan bisnis dan keberlanjutan yang lebih cepat dan lebih tepat, tanpa perlu keahlian remote sensing atau GIS. Hadirkan citra Earth Engine dan beragam set data Google Maps Platform langsung ke alur kerja BigQuery Anda. Hal ini mencakup akses lancar ke data Tempat, Rute, Street View, Citra Udara dan Satelit, Dinamika Populasi, Kualitas Udara, Pollen, dan Cuaca.
Harga
| Cara penetapan harga BigQuery | Harga BigQuery didasarkan pada komputasi (analisis), penyimpanan, layanan tambahan, serta penyerapan dan ekstraksi data. Pemuatan dan pengeksporan data tidak dikenai biaya. | |
|---|---|---|
| Layanan dan penggunaan | Jenis langganan | Harga (USD) |
Paket gratis | Paket gratis BigQuery memberi pelanggan penyimpanan 10 GiB, kueri hingga 1 TiB di komputasi on-demand gratis per bulan, dan resource lainnya. | Gratis |
Komputasi (analisis) | Sesuai permintaan Umumnya memberi Anda akses ke maksimal 2.000 slot secara serentak, yang mencakup semua kueri dalam satu project. | Mulai dari $6,25 per TiB yang dipindai. Gratis 1 TiB pertama setiap bulan. |
Edisi: Standard, Enterprise, dan Enterprise Plus Meliputi fitur bantuan AI Gemini in BigQuery. | Mulai dari $0,04 per slot jam | |
Penyimpanan | Penyimpanan logis Berdasarkan byte tidak terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi dalam 90 hari terakhir. | Mulai dari $0,01 Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan. |
Penyimpanan fisik Berdasarkan byte terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi selama 90 hari berturut-turut. | Mulai dari $0,02 Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan. | |
Penyerapan data | Pemuatan batch Mengimpor tabel dari Cloud Storage. | Gratis Saat menggunakan gabungan slot bersama. |
Streaming insert Anda akan dikenakan biaya untuk baris yang berhasil disisipkan. Tiap baris dihitung menggunakan ukuran minimum sebesar 1 KB. | $0,01 per 200 MiB | |
BigQuery Storage Write API Data yang dimuat ke BigQuery dapat dikenai Harga penyimpanan BigQuery atau Harga Cloud Storage. | $0,025 per 1 GiB. 2 TiB pertama per bulan gratis. | |
Ekstraksi data | Ekspor batch Ekspor data tabel ke Cloud Storage. | Gratis Saat menggunakan gabungan slot bersama. |
Pembacaan streaming Gunakan Storage Read API untuk melakukan pembacaan streaming data tabel. | Mulai dari $1,10 per pembacaan TiB | |
Agen | Data input Agen Data Science, Agen Data Engineering, dan Agen Analisis Percakapan | $3 per juta token |
Data output Agen Data Science, Agen Data Engineering, dan Agen Analisis Percakapan | $20 per juta token | |
Pelajari lebih lanjut harga BigQuery Lihat semua detail penetapan harga.
Cara penetapan harga BigQuery
Harga BigQuery didasarkan pada komputasi (analisis), penyimpanan, layanan tambahan, serta penyerapan dan ekstraksi data. Pemuatan dan pengeksporan data tidak dikenai biaya.
Paket gratis
Paket gratis BigQuery memberi pelanggan penyimpanan 10 GiB, kueri hingga 1 TiB di komputasi on-demand gratis per bulan, dan resource lainnya.
Gratis
Komputasi (analisis)
Sesuai permintaan
Umumnya memberi Anda akses ke maksimal 2.000 slot secara serentak, yang mencakup semua kueri dalam satu project.
Starting at
$6,25
per TiB yang dipindai. Gratis 1 TiB pertama setiap bulan.
Edisi: Standard, Enterprise, dan Enterprise Plus
Meliputi fitur bantuan AI Gemini in BigQuery.
Starting at
$0,04
per slot jam
Penyimpanan
Penyimpanan logis
Berdasarkan byte tidak terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi dalam 90 hari terakhir.
Starting at
$0,01
Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan.
Penyimpanan fisik
Berdasarkan byte terkompresi yang digunakan dalam tabel atau partisi tabel yang dimodifikasi selama 90 hari berturut-turut.
Starting at
$0,02
Per GiB. Gratis 10 GiB pertama setiap bulan.
Penyerapan data
Pemuatan batch
Mengimpor tabel dari Cloud Storage.
Gratis
Saat menggunakan gabungan slot bersama.
Streaming insert
Anda akan dikenakan biaya untuk baris yang berhasil disisipkan. Tiap baris dihitung menggunakan ukuran minimum sebesar 1 KB.
$0,01
per 200 MiB
BigQuery Storage Write API
Data yang dimuat ke BigQuery dapat dikenai Harga penyimpanan BigQuery atau Harga Cloud Storage.
$0,025
per 1 GiB. 2 TiB pertama per bulan gratis.
Ekstraksi data
Ekspor batch
Ekspor data tabel ke Cloud Storage.
Gratis
Saat menggunakan gabungan slot bersama.
Pembacaan streaming
Gunakan Storage Read API untuk melakukan pembacaan streaming data tabel.
Starting at
$1,10
per pembacaan TiB
Agen
Data input
Agen Data Science, Agen Data Engineering, dan Agen Analisis Percakapan
$3
per juta token
Data output
Agen Data Science, Agen Data Engineering, dan Agen Analisis Percakapan
$20
per juta token
Pelajari lebih lanjut harga BigQuery Lihat semua detail penetapan harga.
Mulai bukti konsep Anda
Kasus Bisnis
Puluhan ribu pelanggan memilih BigQuery untuk membangun platform data ke AI
Mattel menghemat waktu dan uang dengan menghubungkan datanya ke AI di BigQuery.
TJ Allard, Lead Data Scientist, Mattel
"BigQuery dan Vertex AI menyatukan semua data dan AI kami ke dalam satu platform. Hal ini telah mengubah cara kami mengambil tindakan atas masukan pelanggan dari proses manual yang panjang menjadi kueri bahasa alami sederhana dalam hitungan detik sehingga kami dapat memperoleh insight pelanggan dalam hitungan menit, bukan bulan.”
Baca kisah pelanggan lainnya
Deutsche Telekom mendesain telekomunikasi masa depan dengan BigQuery
Baca blog
10 bulan menuju inovasi: Lompatan Definity menuju ketangkasan data dengan BigQuery dan Vertex AI
Baca blog
Yassir bermigrasi dari Databricks ke BigQuery serta meningkatkan performa dan efisiensi proses machine learning-nya
Baca blog
Lihat perbedaan BigQuery
Inovasi yang didukung AI dengan penelusuran percakapan yang cerdas, dan pengalaman agen baru, yang diperkaya dengan lapisan semantik untuk akurasi.
Platform data ke AI terpadu untuk analisis yang lancar, pemrosesan bersama AI, dan insight real-time tentang data multimodal, dengan tata kelola terpadu, metadata runtime, dan keamanan.
Fleksibel dan siap menghadapi masa depan dengan AI berbiaya rendah serta interoperabilitas yang lancar dengan pihak ketiga dan open source.
Partner & Integrasi
Bekerja dengan partner yang memiliki keahlian BigQuery
ETL dan integrasi data
ETL Terbalik dan MDM
BI dan visualisasi data
Tata kelola dan keamanan data
Konektor dan alat developer
Machine learning and analisis lanjutan
Kualitas data dan kemampuan observasi
Partner konsultasi
Dari penyerapan data hingga visualisasi, banyak partner telah mengintegrasikan solusi data mereka dengan BigQuery. Tercantum di atas adalah integrasi partner melalui Google Cloud Ready - BigQuery.
Kunjungi direktori partner kami untuk mempelajari partner BigQuery ini.
Pertanyaan dan dukungan lainnya
FAQ
Apa yang membuat BigQuery berbeda dengan alternatif data warehouse perusahaan lainnya?
BigQuery adalah data warehouse perusahaan dari Google Cloud yang sepenuhnya terkelola dan serverless. BigQuery mendukung semua jenis data, kompatibel dengan berbagai cloud, dan memiliki machine learning serta business intelligence bawaan, semuanya dalam satu platform terpadu. Dengan integrasi Vertex AI native, Anda dapat dengan mudah menghubungkan data Anda ke AI Google yang terdepan di industri tanpa meninggalkan BigQuery.
Apa itu data warehouse perusahaan?
Data warehouse perusahaan adalah sistem yang digunakan untuk analisis serta pelaporan data terstruktur dan semi-terstruktur dari berbagai sumber. Banyak organisasi beralih dari data warehouse tradisional yang berada di infrastruktur lokal ke cloud data warehouse, yang memungkinkan penghematan biaya skalabilitas, dan fleksibilitas yang lebih besar.
Seberapa amankah BigQuery?
BigQuery menawarkan kontrol keamanan, tata kelola, dan keandalan yang tangguh dan menawarkan ketersediaan tinggi serta SLA waktu beroperasi 99,99%. Data Anda dilindungi dengan enkripsi secara default dan kunci enkripsi yang dikelola pelanggan.
Bagaimana cara memulai BigQuery?
Ada beberapa cara untuk memulai BigQuery. Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk dibelanjakan di BigQuery. Semua pelanggan mendapatkan penyimpanan 10 GB dan kueri hingga 1 TB gratis per bulan, tidak mengurangi kredit mereka. Anda bisa mendapatkan kredit ini dengan mendaftar uji coba gratis BigQuery. Belum siap? Anda dapat menggunakan sandbox BigQuery tanpa kartu kredit untuk melihat cara kerjanya.
Apa itu sandbox BigQuery?
Sandbox BigQuery memungkinkan Anda mencoba BigQuery tanpa kartu kredit. Anda tetap berada dalam paket gratis BigQuery secara otomatis, dan Anda dapat menggunakan sandbox untuk menjalankan kueri dan analisis pada set data publik untuk melihat cara kerjanya. Anda juga dapat membawa data Anda sendiri ke sandbox BigQuery untuk dianalisis. Ada opsi untuk mengupdate ke uji coba gratis, di mana pelanggan baru akan mendapatkan kredit senilai $300 untuk mencoba BigQuery.
Apa cara paling umum yang dilakukan perusahaan untuk menggunakan BigQuery?
Perusahaan besar maupun kecil menggunakan BigQuery untuk menggabungkan data yang terpisah-pisah ke dalam satu lokasi, sehingga Anda dapat melakukan analisis data dan mendapatkan insight dari semua data bisnis. Hal ini memungkinkan perusahaan membuat keputusan secara real time, merampingkan pelaporan bisnis, dan memasukkan machine learning ke dalam analisis data untuk memprediksi peluang bisnis di masa mendatang.
