BigQuery

BigQuery ist ein serverloses, hoch skalierbares und günstiges Cloud Data Warehouse mit einer In-Memory-BI Engine (Business Intelligence) und integriertem maschinellem Lernen.

BigQuery ist das serverlose, hoch skalierbare Data Warehouse von Google, das Unternehmen produktive Datenanalysen zu einem beispiellosen Preis-Leistungs-Verhältnis ermöglichen soll. Da keine Infrastruktur verwaltet werden muss, können Sie sich voll und ganz darauf konzentrieren, mithilfe vertrauter SQL aussagekräftige Informationen zusammenzutragen. Dafür wird kein Datenbankadministrator benötigt.

Sie können Ihre gesamten Batch- und Streamingdaten analysieren, wenn Sie aus dem verwalteten spaltenorientierten Speicher sowie den Daten aus Objektspeichern und Tabellen ein logisches Data Warehouse erstellen. Mit der In-Memory-BI Engine lassen sich blitzschnell Dashboards und Berichte erstellen. Mit einfachem SQL können Sie Lösungen für maschinelles Lernen entwickeln und operationalisieren oder raumbezogene Analysen durchführen. Ihre Statistiken geben Sie in Form von Datasets, Abfragen, Tabellen und Berichten sicher innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens frei. Dank der leistungsstarken Streamingaufnahme von BigQuery werden Daten in Echtzeit erfasst und analysiert. So sind die Informationen immer aktuell. Außerdem können Sie jeden Monat bis zu 1 TB an Daten analysieren und bis zu 10 GB an Daten speichern.

Im Mittelpunkt stehen die Analysen, nicht die Infrastruktur

Schnell einrichten

Schnelle und einfache Einrichtung

Ihr Data Warehouse ist in wenigen Sekunden eingerichtet und Sie können sofort mit der Abfrage Ihrer Daten loslegen. BigQuery führt blitzschnelle SQL-Abfragen für Datenvolumen von mehreren Gigabyte bis zu etlichen Petabyte durch und ermöglicht eine einfache Verknüpfung Ihrer Daten mit öffentlichen oder kommerziellen Datasets. Trainieren Sie innerhalb von wenigen Minuten ein Modell für maschinelles Lernen oder führen Sie mit einfachem SQL raumbezogene Analysen durch. Nehmen Sie Streamingdaten auf und visualisieren Sie die Informationen. Umgehen Sie die zeitaufwendige Bereitstellung von Ressourcen und reduzieren Sie Ihre Ausfallzeiten mit einer serverlosen Infrastruktur, bei der Sie sich nicht um laufende Wartungsarbeiten kümmern müssen – nicht einmal um Patches und Upgrades. BigQuery verwendet gängiges ANSI-kompatibles SQL und bietet ODBC- sowie JDBC-Treiber für eine einfache und schnelle Integration mit Ihren Daten.

Nahtlos skalieren

Nahtlos skalieren

Bei BigQuery sind Speicherung und Computing getrennt, um eine flexible Skalierung zu ermöglichen. Dies hat eine optimierte Planung der Kapazitäten für Data Warehouses zur Folge. BigQuery meistert alle Herausforderungen von Echtzeitanalysen mithilfe der serverlosen Infrastruktur von Google, die für das Laden von Daten eine automatische Skalierung nutzt und eine leistungsstarke Streamingaufnahme unterstützt. Der spaltenorientierte Speicher, die umfassende parallele Ausführung und die automatische Leistungsoptimierung von BigQuery ermöglichen Nutzern, Daten aus dem Cloud Data Lake unabhängig von der Anzahl von Nutzern oder der Datenmenge schnell und gleichzeitig zu analysieren.

Statistiken schneller erstellen durch leistungsstarke Analysen

Statistiken schneller erstellen durch leistungsstarke Analysen

Verschaffen Sie sich mithilfe nahtloser Abfragen von Daten, die im verwalteten spaltenorientierten Speicher von BigQuery, Cloud Storage, Cloud Bigtable, Google Tabellen und Google Drive gespeichert sind, einen vollständigen Überblick über Ihre Daten. Sie können BigQuery in bestehende ETL-Tools (Extract, Transform, Load) wie Informatica und Talend eingliedern, um Ihre Daten mit DTS anzureichern. BigQuery unterstützt gängige BI-Tools wie Tableau, MicroStrategy, Looker und Data Studio und ermöglicht so das einfache Erstellen umfassender Berichte und Dashboards. Durch die automatische Aufnahme und Visualisierung von Daten aus Google Ads und Marketing mithilfe des BigQuery Data Transfer Service können Sie mit wenigen Klicks ein leistungsstarkes Data Warehouse für Ihr Marketing einrichten. Über den BigQuery Data Transfer Service erhalten die Nutzer auch Zugriff auf Datenconnectors, mit denen Daten unkompliziert von Teradata und Amazon S3 auf BigQuery übertragen werden können.

Geschäftsdaten schützen

Geschäftsdaten und Investitionen schützen

Mit BigQuery können Sie mühelos eine solide Grundlage für Datensicherheit und -verwaltung aufrechterhalten. Durch die automatische Datenreplikation zur Notfallwiederherstellung und die Verarbeitung mit Hochverfügbarkeit ohne zusätzliche Kosten wird die Problematik der Datenoperationen beseitigt. BigQuery bietet ein 99,9%iges SLA, das den hier aufgeführten Bedingungen unterliegt, und richtet sich nach den Prinzipien des Privacy Shield.

Kosten kontrollieren

Kosten kontrollieren und Gesamtbetriebskosten senken

Dank der serverlosen Architektur von BigQuery zahlen Sie nur für die Speicher- und Rechenressourcen, die Sie tatsächlich nutzen. Die Trennung von Speicherung und Computing in BigQuery ermöglicht eine problemlose unabhängige und endlose Skalierung auf Abruf, was geringe Kosten und eine ökonomische Speicherverwaltung zur Folge hat. Mit BigQuery lassen sich die Gesamtbetriebskosten um 56 % bis 88 % verringern.

Unsere Kunden

Vorteile

Serverlos Mit serverlosen Data-Warehouse-Prozessen erfolgt die Bereitstellung von Ressourcen durch Google hinter den Kulissen. Sie können sich also auf die Daten und deren Analyse konzentrieren, anstatt sich über Upgrades, Sicherheit oder die Verwaltung der Infrastruktur Gedanken zu machen.
Echtzeitanalysen Mit der API für Streaming-Insert-Anweisungen mit hoher Geschwindigkeit bietet BigQuery eine leistungsstarke Grundlage für Echtzeitanalysen. Ihre jüngsten Geschäftsdaten stehen also unmittelbar für Analysen zur Verfügung.
Automatische Hochverfügbarkeit BigQuery bietet einen automatisch und transparent replizierten dauerhaften Speicher an mehreren Standorten sowie Hochverfügbarkeit ohne zusätzliche Gebühren und Einrichtung.
Standard-SQL BigQuery unterstützt einen mit ANSI 2011 kompatiblen SQL-Standarddialekt. Dadurch muss weniger Code umgeschrieben werden. Darüber hinaus bietet BigQuery kostenlose ODBC- und JDBC-Treiber, über die Ihre aktuellen Anwendungen mit der leistungsstarken Engine von BigQuery interagieren können.
Gleichzeitige Abfragen und logische Data-Warehouse-Prozesse Dank der leistungsstarken Funktion für gleichzeitige Abfragen kann BigQuery Daten aus externen Quellen in Objektspeichern (Cloud Storage), transaktionalen Datenbanken (Cloud Bigtable) oder Tabellen in Google Drive verarbeiten, ohne sie duplizieren zu müssen.
Trennung von Speicherung und Computing Mit der Trennung von Speicherung und Computing in BigQuery können Sie die Speicher- und Verarbeitungslösungen wählen, die für Ihr Unternehmen am sinnvollsten sind, und die Zugriffsmöglichkeiten sowie Kosten für beide steuern.
Automatische Sicherung und einfache Wiederherstellung BigQuery repliziert automatisch Daten und speichert den Änderungsverlauf der letzten sieben Tage. Sie können also den Datenstand unterschiedlicher Zeiten vergleichen und Daten leicht wiederherstellen.
Raumbezogene Datentypen und Funktionen BigQuery GIS bietet SQL-Support für beliebige Punkte, Linien, Polygone und Multi-Polygone im WKT- und GeoJSON-Format. Sie können Ihre Geodatenanalysen vereinfachen, Ihre standortbezogenen Daten auf neue Art und Weise darstellen oder ganz neue Geschäftsbereiche erschließen.
Data Transfer Service Mit dem BigQuery Data Transfer Service werden Daten aus externen Datenquellen wie der Google Marketing Platform, Google Ads, YouTube und SaaS-Partneranwendungen nach einem festgelegten Zeitplan automatisch in BigQuery verschoben. Nutzer können Daten auch ganz unkompliziert von Teradata und Amazon S3 auf BigQuery übertragen.
Big-Data-Integration Mit Cloud Dataproc und Cloud Dataflow bietet BigQuery eine Integration mit der Big-Data-Umgebung von Apache, wodurch bestehende Hadoop-/Spark- und Beam-Arbeitslasten Daten direkt in BigQuery schreiben und von dort lesen können.
Daten im Petabytebereich Sie erhalten eine erstklassige Datenleistung und können nahtlos skalieren, um weitere Petabyte Daten zu speichern und zu analysieren, ohne zusätzliche Kapazitäten einkaufen zu müssen.
Flexible Preismodelle Dank der On-Demand-Preise zahlen Sie nur für den verwendeten Speicher und die tatsächlich genutzte Rechenzeit. BigQuery bietet auch Pauschalpreise für Kunden mit hohem Datenvolumen oder für Unternehmen, die einen festen Monatsbeitrag bevorzugen. Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery-Preise oder Kostenkontrolle.
Datenverwaltung und -sicherheit BigQuery bietet dank der fein abgestuften Identitäts- und Zugriffsverwaltung in Cloud Identity and Access Management (IAM) hohe Sicherheit, die sich mühelos aufrechterhalten lässt: Ihre Daten werden immer verschlüsselt, sowohl bei Inaktivität als auch während der Übertragung.
Standorterweiterung BigQuery gibt Ihnen die Kontrolle über den Standort Ihrer Daten (in den USA, Asien und an europäischen Standorten), ohne dass Sie Cluster oder andere Rechenressourcen in der Region einrichten und verwalten müssen.
Grundlage für KI Integrationen mit Cloud ML Engine und TensorFlow bieten für Ihre Daten nicht nur maschinelles Lernen mit BigQuery ML, sondern ermöglichen es Ihnen auch, nur mit SQL innerhalb von wenigen Minuten leistungsstarke Modelle anhand strukturierter Daten zu trainieren.
Grundlage für BI BigQuery bildet das Rückgrat der Data-Warehouse-Prozesse für moderne BI-Lösungen und ermöglicht mit Tools von Google und unseren Technologiepartnern die nahtlose Datenintegration, -transformation, -analyse und -visualisierung sowie die Berichterstellung.
Flexible Datenaufnahme Sie können Daten aus Cloud Storage laden oder mit einer Geschwindigkeit von mehreren tausend Zeilen pro Sekunde in BigQuery streamen, um sie in Echtzeit zu analysieren. Außerdem haben Sie standardmäßig die Möglichkeit, gängige Datenintegrationstools wie Informatica oder Talend zu nutzen.
Programmatische Interaktion BigQuery bietet eine REST API für den bequemen programmatischen Zugriff und eine einfache Anwendungsintegration. Clientbibliotheken sind in Java, Python, Node.js, C#, Go, Ruby und PHP verfügbar. Geschäftskunden können Google Apps Script verwenden, um in Google Tabellen auf BigQuery zuzugreifen.
Umfangreiches Monitoring und Logging mit Stackdriver BigQuery bietet über Stackdriver Audit-Logs eine Vielzahl an Möglichkeiten zum Monitoring, Logging und für Benachrichtigungen. Außerdem können Sie BigQuery mit Stackdriver Logging als Repository für Logs von beliebigen Anwendungen oder Diensten verwenden.

Schlüsselfunktionen

BigQuery ML GIF

BigQuery ML (Beta)

Mit BigQuery ML (maschinelles Lernen) können Data Scientists und Datenanalysten ML-Modelle mit riesigen strukturierten oder semistrukturierten Datenmengen erstellen und operationalisieren – und zwar direkt in BigQuery, mit einfachem SQL und in einem Bruchteil der üblichen Zeit.

  • Erstellen, testen und operationalisieren Sie benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen mithilfe einer gängigen SQL-Sprache
  • Erstellen Sie direkt in BigQuery in wenigen Minuten Modelle für maschinelles Lernen, ohne umfassende Datenproben entnehmen oder Daten aus dem Data Warehouse verschieben zu müssen
  • Steuern Sie Produktempfehlungen, Segmentierungen und Vorhersagen im Petabytebereich und zu einem Bruchteil der Kosten
Dokumentation ansehen 

Lösungsarchitektur für Data-Warehouse-Prozesse

Lösungsarchitektur für Data-Warehouse-Prozesse

BigQuery-Lösungen und -Anwendungsfälle

Preis

Bei BigQuery sind die Speicherung, Streaming-Insert-Anweisungen und die Abfrage von Daten kostenpflichtig. Das Laden und Exportieren von Daten ist hingegen kostenlos. Ausführliche Preisinformationen finden Sie in der Preisübersicht.

POSTEN PREIS
Speicherung
0,02 $ pro GB und Monat
0,01 $ pro GB und Monat für langfristige Speicherung
Streaming-Insert-Anweisungen 0,01 $ pro 200 MB
Daten laden, kopieren oder exportieren; Metadatenvorgänge Kostenlos

Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die Preise, die unter Cloud Platform SKUs für Ihre Währung angegeben sind.

Bei der Abfrage von Daten können Sie unter zwei verschiedenen Preisoptionen wählen:

ABONNEMENTTYP PREIS
Pay-As-You-Go
5 $ pro TB
Das erste Terabyte (1 TB) im Monat ist kostenlos.*
Pauschalpreise
Ab 10.000 $/Monat für eine dedizierte Reservierung von 500 Slots.
Weitere Informationen finden Sie unter Pauschalpreise.

Weitere Informationen finden Sie unter BigQuery ML – Preise.

Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die Preise, die unter Cloud Platform SKUs für Ihre Währung angegeben sind.

* Das erste Terabyte (1 TB) Daten, das pro Monat mit BigQuery verarbeitet wird, ist kostenlos.

Hinweis: Für diese Vorgänge gelten die BigQuery-Kontingente.

Partner

Mit BigQuery können Sie dank einer Vielzahl von Tools und Partnern das volle Potenzial der Data-Warehouse-Prozesse in der Cloud ausschöpfen. Google Cloud-Partner verknüpfen ihre branchenführenden Tools – von der Datenintegration bis zur Analyse – zunehmend mit BigQuery, um das Laden, Transformieren und Visualisieren von Daten zu erleichtern. Greifen Sie mit den Datenconnectors von Google und seinen Partnern nahtlos auf verschiedene SaaS-Anwendungsdaten zu und fragen Sie diese ab. Übertragen Sie Daten problemlos von Teradata und Amazon S3 auf BigQuery. Die Kunden profitieren somit von der Flexibilität, Leistung und Nutzerfreundlichkeit von BigQuery, um schneller aussagekräftige Informationen zu liefern.

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